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公开(公告)号：CN107483182A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710861279.6
申请日：2017-09-21
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于乱序执行的面向AES算法的抗功耗攻击方法，包括步骤：输入数据以组为单位缓存到输入部分随机输入先进先出队列中，部分随机输入先进先出队列以组为单位维持先进先出的顺序，通过动态地址加扰实现每组数据内部的输出顺序随机化；对输出的数据进行AES加密，同时通过动态地址恢复模块，保证每组加密后数据输出到部分随机输出先进先出队列时的顺序与输入到部分随机输入先进先出队列时一致。在每组数据之间，AES加密运算的数据具有随机性，有效的隐藏了AES密码算法中的功耗泄露，可以有效的抵抗功耗攻击。
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公开(公告)号：CN110782934A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910921924.8
申请日：2019-09-27
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
IPC: G11C11/413 , G11C7/10
Abstract: 本发明提出采用时序推测型SRAM阵列的Cache行映射与替换方法，属于处理器体系结构技术研究领域。本发明提出的Cache中的数据阵列采用时序推测型SARM阵列，提出的映射替换方法与装置通过采用Cache行重映射，实现了每组Cache单元中“强”行所占比例大幅提升、访存请求命中“强”行概率大幅提升，通过优化Cache行替换策略将频繁访问的Cache行替换到“强”行，从而降低读访问延迟，提高Cache的性能。相较于传统的多管SRAM单元，ECC纠错机制等方案，本发明所提出的方案具有更好的性能、能耗和面积指标。
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公开(公告)号：CN108921292B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810409591.6
申请日：2018-05-02
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明公开一种面向深度神经网络加速器应用的近似计算系统，包括：片上分布式静态随机存取存储器：存放压缩后的权重；控制单元和霍夫曼解码器：对配置单元中的编码进行解码操作，控制单元将数据分配到处理单元阵列。首“1”探测电路：探测输入数据的首“1”位置；处理单元阵列：实现权重和输入数据的乘加操作。此种技术方案可解决加速器中运算速度慢、运算量复杂、无法实现高性能高运算速率的问题，达到了深度神经网络加速器的高性能、高能效以及高运算速率的设计优点。
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公开(公告)号：CN107463354A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710565871.1
申请日：2017-07-12
Applicant: 东南大学 , 东南大学—无锡集成电路技术研究所
Abstract: 本发明提出了一种面向ECC(椭圆曲线密码)可伸缩串并混合并行度可变的双域Montgomery模乘电路电路，它由控制模块、Memory、寄存器组和双域流水线乘法单元组成，支持Montgomery模乘运算并行度可变，灵活的均衡Montgomery模乘运算的时间和面积开销，具有扩展性，最高可支持256bit的Montgomery模乘运算。资源约束条件下，通过降低电路模块的并行度来减少模乘的面积开销。同时可以通过增加电路的并行度来减少Montgomery模乘的运算时间。本发明可以根据使用场景灵活的在Montgomery模乘运算时间及电路面积中选择与均衡，使得采用本发明电路模块结构的ECC加密算法使用场景更加灵活。
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公开(公告)号：CN119148975A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411083245.5
申请日：2024-08-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06F7/544 , G06F7/48 , G06N3/126 , G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开一种面向CNN的基于误差互补偿的有符号近似乘加计算单元，属于计算、推算或计数的技术领域。该近似乘加计算单元包括：符号位处理模块、子乘法器模块和部分积累加模块。符号处理模块将两个输入操作数的符号位进行异或运算，得到计算结果的符号位。子乘法器模块将操作数的数值部分进行相乘，得到部分积；其中当数值高位乘以数值高位时使用精确乘法器，其余情况使用近似乘法器。部分积累加模块在高位使用精确加法器，低位使用近似加法器。同时，在设计近似乘法器和近似加法器时，使两者的误差相互补偿，从而在提高电路能效的同时，减小近似计算对神经网络精度的影响，满足神经网络对计算精度的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116444815B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202310528280.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于3种金属有机框架材料混合制备的配位聚合型沥青抗老化剂，及掺加该抗老化剂的改性沥青及其制备方法，包括以下原料：对苯二甲酸、脱水醋酸锌、N,N‑二甲基甲酰胺、三乙胺、2‑甲基咪唑、六水合硝酸锌、无水甲醇、四氯化锆、冰乙酸、基质沥青。该改性方法能有效抑制沥青亚砜基（S=O）的生成，减弱沥青氧化反应，延缓沥青老化。掺入抗老化剂后，较基质沥青，改性沥青的老化有了明显减弱，为提升道路服役性能和使用寿命提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN118446163A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410400642.4
申请日：2024-04-03
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/392 , G06F30/394
Abstract: 本发明公开了一种考虑级联形状与区域约束的可布线性驱动的FPGA宏模块布局方法，包括以下步骤：(1)根据输入的FPGA网表信息和架构约束进行预处理，为后续步骤做准备；(2)根据全局布局中采用两阶段级联形状处理技术来满足约束；(3)使用基于泊松方程的区域感知的全局宏布局方案来均匀扩散宏模块与单元实例(4)根据模块扩散程度执行拥塞估计，并根据需要执行实例膨胀，以满足可布线性；(5)在全局布局结束后，执行基于整数线性规划的级联形状合法化方案，以确保级联形状之间不重叠且满足区域约束；(6)执行基于二部图匹配的宏合法化方案放置剩余宏模块；(7)采用可布线性驱动的详细布局确保FPGA可以成功进行布线并进一步提高布线质量。
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公开(公告)号：CN110258193B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201910599651.X
申请日：2019-07-04
Applicant: 东南大学 , 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
IPC: E01B2/00
Abstract: 本发明涉及一种处治高铁路基防水封闭层的耐久柔性结构，包括防护层，所述防护层包括从内向外依次设有柔性处治层、弹性隔离层以及沥青砂防水层；施工方法包括：原混凝土基面清理，喷涂柔性处治层，撒布橡胶碎屑形成弹性隔离层，摊铺振实沥青砂形成耐候性防水层；本发明的高铁路基防水封闭层混凝土粉化处治用防护层特别适用于高寒地区的纤维混凝土粉化处治，其具有良好的气候适应性及优良的耐久性等优点，且施工工艺简单快速，经济性好。
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公开(公告)号：CN115124282B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210811700.3
申请日：2022-07-11
Applicant: 东南大学
IPC: C04B26/26
Abstract: 本发明涉及一种基于SBS和环氧树脂体系的沥青路面旧料再生利用混合料及其制备方法，再生利用混合料包括环氧树脂体系混合物、SBS、基质沥青以及沥青路面旧料，其中，按照质量份数计算，环氧树脂体系为10‑50份，SBS为4‑10份，基质沥青为0‑66份，沥青路面旧料为20‑86份；制备时，根据沥青路面旧料的胶结料含量将一定量的环氧树脂体系混合物和SBS加入拌锅内搅拌；接着将基质沥青倒入拌锅内并搅拌；最后将烘干后的沥青路面旧料投入含有环氧树脂体系混合物、SBS和基质沥青的拌锅内搅拌制备形成再生混合料；本发明极大改善了环氧树脂体系再生混合料的低温及疲劳性能，减少了路面材料对矿物集料的需求，同时减少环氧树脂体系混合物用量，降低路面造价。
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公开(公告)号：CN112865804B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110034136.4
申请日：2021-01-12
Applicant: 东南大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种三值神经网络稀疏性权重的压缩计算单元，涉及神经网络硬件加速领域，包括依次连接的权重近似处理单元、哈夫曼编码单元、权重整合单元、序列检测译码模块和计算优化配置模块；本发明的近似压缩计算单元，通过对权重进行近似处理获得更高的稀疏性，通过对网络中大量重复出现的权重进行压缩编码，通过卷积计算结果的复用以及针对三值神经网络近似计算降低计算工作量，从而减少系统整体面积与功耗。
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