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公开(公告)号：CN113225185B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110511804.8
申请日：2021-05-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请涉及密钥生成技术领域，提供一种基于哈希后量子签名的密钥生成硬件加速架构及方法，所述密钥生成硬件加速架构基于LMS密钥生成过程中算法与参数集的特征，设计了一种高速且可伸缩的硬件加速架构。该架构被设计为适用LMS方案的所有参数集，且通过适度的并行设计，可以同时实现低延时与高硬件利用率，同时，该架构在不同的参数实现时保持一定的恒定功率，可一定程度上帮助抵御功率攻击。
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公开(公告)号：CN114330464A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011033398.0
申请日：2020-09-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请公开了一种融合元学习的多终端协同训练算法及系统，包括客户端加载位于本地的训练模型并初始化网络的权重参数；客户端利用本地存储的数据样本，采用元学习算法调整所述训练模型，得到调整后模型；服务器对来自多个客户端传输的调整后模型进行融合操作，得到平均模型。本申请提供的方法在联邦学习的基础上，在各个客户端引入针对小样本情境(即少量训练数据)的元学习算法，在训练中可以高效获取少量样本中的元信息，所训练出的模型对于新数据也有较好的迁移性，采用该方法训练出的客户端模型在服务器端进行融合后对于其它客户端的数据集也具有较高的处理精度。
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公开(公告)号：CN113379034A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110661438.4
申请日：2021-06-15
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请公开了一种基于网络结构搜索技术的神经网络结构优化方法，包括以下步骤：获取训练样本，将所述训练样本输入初始神经网络，通过搜索算法根据所述训练样本，在所述初始神经网络上依次生成具有不同搜索状态的分支神经网络结构，得到若干个待优化神经网络结构，所述搜索状态包括插入分支的节点位置和对应节点位置的插入深度，对待优化神经网络结构进行优化，得到最优神经网络结构。通过搜索算法自动在初始神经网络结构上构建分支神经网络结构，对其进行优化后，得到最优神经网络分支结构，解决了现有神经网络构建过程中，通过动态计算的模型压缩算法对模型进行压缩，耗费大量人力物力，同时还存在神经网络陷入局部最优，严重影响效率的问题。
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公开(公告)号：CN113300718A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110552038.X
申请日：2021-05-20
Applicant: 南京大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本申请提供一种编码方法、译码方法、编码装置和译码装置。该编码方法包括：获取信息矩阵，所述信息矩阵为信源经过RS编码以及预处理后形成的矩阵，所述预处理至少包括交织和映射；按照信息矩阵中各元素所在的位置将信息矩阵分解为多个子集；根据所述子集中目标元素的个数，生成1个比特的校验位；将所述信息矩阵与所述校验位组合后形成的码字矩阵作为编码序列进行传输。该编码方法采用RS+TPC级联编码方案，仅对每行和每列进行单比特奇偶校验，故所提出方案的复杂度明显低于RS+BCH级联方案，且译码性能和以往方案的性能相比有所提高，从而解决现有级联编码方式复杂度高而导致的资源消耗大，延时长的问题。
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公开(公告)号：CN112712126A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110009127.X
申请日：2021-01-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请提供了一种图片识别方法，该方法采用预先训练好的图片识别模型，图片识别模型包括：主网络、分支网络、分支点以及第一处理模块；主网络为任意一种卷积神经网络模型；分支点设置于预定位置处；分支网络包括预设层数并且预设通道宽度的分支网络卷积层；预设层数以及预设通道宽度根据主网络中的下采样层确定；图片识别方法包括：主网络对待识别图片进行第一特征处理，得到第一处理图片；分支网络对第一处理图片进行识别，确定分支识别结果；第一处理模块接收分支网络输出的分支识别结果，并根据分支识别结果与分支识别结果的极大值位置确定交叉熵；如果交叉熵小于预设阈值，则输出分支识别结果。本申请提供的方法提高了图片识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112685003A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110006918.7
申请日：2021-01-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请公开了一种用于获取同源密码的模乘结果的运算装置，包括数据获取单元、数据处理单元、乘加单元、约简单元以及后处理单元，数据获取单元被配置为获取待处理的有限数域Fa和Fb，乘加单元被配置为对所述有限数域Fa和Fb执行乘加计算，得到乘加计算结果Fc，约简单元被配置为对所述乘加计算结果Fc执行约简计算，得到约简结果，后处理单元被配置为对所述约简结果执行后处理操作，得到模乘结果。通过并行计算约简结果，提升运算速度，降低运算延时，解决现有运算装置延时高、运算速度过慢的问题。
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公开(公告)号：CN112633402A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011607740.3
申请日：2020-12-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请涉及神经网络技术领域，提供一种实现动态计算的高精度高比例的分类模型及分类方法，高精度高比例的分类模型包括主干网络模型和至少一个第一分支网络模型；主干网络模型包括输入端、输出端和多个中间层，在多个中间层的1/4‑1/3的层数之间，插入第一分支网络模型；第一分支网络模型包括分类模块和置信度确定模块。在实际应用过程中，分类模块用于产生插入处的分类输出，置信度确定模块用于判断分类输出是否满足精度要求，若满足精度要求，则高精度高比例的分类模型在第一分支网络模型的输出端提前退出，若不满足精度要求，则放弃分类模块产生的分类输出，并返回主干网络模型的中间层，继续完成分类运算。
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公开(公告)号：CN111614465A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010412895.5
申请日：2020-05-15
Applicant: 南京大学
IPC: H04L9/30
Abstract: 本申请提供一种基于超奇异同源秘钥封装协议的公钥生成方法和装置，该方法包括：获取同源质数和椭圆曲线；在所述椭圆曲线上生成第一公共点对和第二公共点对；获取私钥，计算私核；将所述第二公共点对作为高阶同源曲线上的初始像点，以所述椭圆曲线作为初始椭圆曲线，计算获得高阶同源曲线，将高阶同源曲线上的像点作为公钥。本申请通过将输入参数转换为新的数据表示方式，并使用该方式进行相应的有限域算法，可以替代传统的蒙哥马利表示方法，采用本申请实施例提供的新的数据表示方式对SIKE方案进行实现，并且在新的数据表示方式的基础上，能够提高SIKE协议实现的效率。
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公开(公告)号：CN110545111A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201810555249.7
申请日：2018-05-28
Applicant: 南京大学
IPC: H03M13/25
Abstract: 本发明公开了一种可纠错码距内纠错纠删Double-Error-Correcting Reed-Solomon(DEC-RS)码的新型超低运算量解码算法及硬件架构。纠错纠删DEC-RS码在光通信和云存储系统中有广泛的应用，目前已有的纠错纠删DEC-RS码解码算法都会存在两方面的问题，一个是迭代运算导致解码延迟较长，另一个是穷举搜索的过密度计算，本发明算法很好地解决了这些存在的问题。本发明算法中，符号错误个数用v表示，擦除错误个数用ρ表示，它们满足2v+ρ≤4，发明的算法推导出此纠错纠删DEC-RS码各种错误组合下对应的错误位置和错误数值最简洁公式表达式，运算量极大降低。同时本发明依据算法，设计出相应的最优架构，解码器硬件架构的解码延迟极大缩短。
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公开(公告)号：CN109560819A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811405807.8
申请日：2018-11-21
Applicant: 南京大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明涉及LDPC码的比特翻转译码算法，提供了一种通用的翻转准则。该翻转准则包括：首先定义一个禁忌列表，采用分组判决的方式，在计算出每一个码元的可靠性值之后，根据每个码元的指示值确认其是否在禁忌列表内；禁忌列表内的码元不参与最小可靠性值的查找过程，对应最小可靠值并且不在禁忌列表中的码元将会被翻转；翻转完成后将禁忌列表清空，并将最新被翻转的码元加入禁忌列表。本发明提供的翻转准则具有很强的可扩展性，可以通过简单的修改后移植到任何一种比特翻转算法中，使得这一类算法的译码性能得到了很大的改善。由于本翻转准则复杂度低且易于硬件实现，因而保持了比特翻转算法低复杂度、高吞吐率的良好特性。
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