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公开(公告)号：CN106126440B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201610459904.X
申请日：2016-06-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F12/0811 , G06F12/0897
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公开(公告)号：CN107784676A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201710911885.4
申请日：2017-09-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于自动编码器网络的压缩感知测量矩阵优化方法和系统，包括：获取原始图像作为训练数据，通过分割裁剪处理将训练数据分割多个图像块；根据预设的采样率和自动编码器网络对图像块进行采样，生成初步重建图；根据深度残差网络计算初步重建图和原始图像间的残差值；将残差值与初步重建图相融合，生成重建结果，并根据重建图和图像块建立损失函数，通过损失函数对自动编码器网络中的参数矩阵进行训练，最后将训练完成的自动编码器网络参数作为压缩感知测量矩阵。本发明通过自动编码器对数据维度的变换，模拟实现了图像从采集到重建的过程，其中采集过程的参数即为测量矩阵，并且得到的测量矩阵具有很好的重建质量。
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公开(公告)号：CN106126434A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610460009.X
申请日：2016-06-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F12/02 , G06F12/0893
CPC classification number: G06F12/0269 , G06F12/0893
Abstract: 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种中央处理器缓存区的缓存行的替换方法及装置，所述方法包括：步骤1，根据分别缓存在所述中央处理器缓存区的多个缓存行中的多个应用程序的任务的优先级标识值和被访问的时间间隔，计算所述中央处理器缓存区中需要被替换的缓存行；步骤2，将所述中央处理器缓存区中需要被替换的缓存行进行替换。借此，本发明提高了实时性数据块的命中率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107784676B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201710911885.4
申请日：2017-09-29
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于自动编码器网络的压缩感知测量矩阵优化方法和系统，包括：获取原始图像作为训练数据，通过分割裁剪处理将训练数据分割多个图像块；根据预设的采样率和自动编码器网络对图像块进行采样，生成初步重建图；根据深度残差网络计算初步重建图和原始图像间的残差值；将残差值与初步重建图相融合，生成重建结果，并根据重建图和图像块建立损失函数，通过损失函数对自动编码器网络中的参数矩阵进行训练，最后将训练完成的自动编码器网络参数作为压缩感知测量矩阵。本发明通过自动编码器对数据维度的变换，模拟实现了图像从采集到重建的过程，其中采集过程的参数即为测量矩阵，并且得到的测量矩阵具有很好的重建质量。
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公开(公告)号：CN106126434B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610460009.X
申请日：2016-06-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 无锡江南计算技术研究所
IPC: G06F12/02 , G06F12/0893
Abstract: 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种中央处理器缓存区的缓存行的替换方法及装置，所述方法包括：步骤1，根据分别缓存在所述中央处理器缓存区的多个缓存行中的多个应用程序的任务的优先级标识值和被访问的时间间隔，计算所述中央处理器缓存区中需要被替换的缓存行；步骤2，将所述中央处理器缓存区中需要被替换的缓存行进行替换。借此，本发明提高了实时性数据块的命中率。
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公开(公告)号：CN107846592A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201710969734.4
申请日：2017-10-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04N19/132 , H04N19/172 , H04N19/19 , H04N19/42
CPC classification number: H04N19/132 , H04N19/172 , H04N19/19 , H04N19/42
Abstract: 本发明涉及一种压缩感知图像的采集重建方法，包括：采样步骤，通过对原始图像进行双光路调制并采样；重建步骤，采用图形处理器配合主控计算机调用压缩感知重建软件进行重建；或采样现场可编程门阵列，调用硬化在现场可编程门阵列内的压缩感知重建模块进行重建。本发明在现有压缩感知成像技术的基础上，设计了双光路采集方案，可以在不调整设备的情况下采集单帧静态图像或多帧连续图像，使用图形处理器对压缩感知重建算法软件进行加速，或采用硬化有压缩感知重建算法的现场可编程门阵列执行重建，达到了高效图像视频采集和快速重建的效果。
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公开(公告)号：CN106453072A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610460938.0
申请日：2016-06-22
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 无锡江南计算技术研究所
IPC: H04L12/701 , H04L12/771
Abstract: 本发明提供了一种片上网络路由器通道资源的贪婪分配方法，适用于片上网络技术领域，所述贪婪分配方法在交叉开关分配阶段为路由器的内部的输入端口与输出端口进行映射之前进行，包括：预处理步骤，当数据包进入所述输入端口的子通道和虚通道中时，将数据包信息进行归类处理得到预处理信息表；执行步骤，根据所述预处理信息表以及所述数据包对应的所述输出端口的大小，选择最大限度多个所述数据包匹配所述子通道和所述输出端口。同时还提供一种片上网络路由器通道资源的贪婪分配装置。借此，本发明利用贪婪算法思想对输入端口和输出端口之间进行通道的匹配，达到趋向于最优的映射，提高通道的利用率。
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公开(公告)号：CN103874200A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410103042.8
申请日：2014-03-19
Applicant: 北京邮电大学 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种楼层识别方法及系统，所述方法包括：采集WiFi信号，获得关于一个或多个AP的信息；以及根据先前统计的在每个楼层采集的样本数经验值以及先前采集到的每个AP在每个楼层出现次数的经验值，计算所述一个或多个AP整体出现时处于每个楼层的概率。所述方法还包括根据计算得到的概率确定楼层信息。在进一步的实施例中，所述方法融合了基于特殊AP以及基于气压计算高度的楼层识别方法。本发明在保证低成本的同时提高了楼层识别的精确性和实时性。
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