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公开(公告)号：CN118627152B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411103524.3
申请日：2024-08-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/27 , G06N7/01 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种基于蒙特卡洛树搜索的高维微架构设计空间探索方法，包括：构造设计空间；根据蒙特卡洛树搜索与贝叶斯优化结合的方法，动态地评估每个参数重要性，并根据重要性评估的当前结果来选择重要性更高的参数来进行贝叶斯优化，如此迭代直到时间预算耗尽，得到最终的帕累托设计集合。本发明方法通过蒙特卡洛树探索，动态地评估了每个参数的重要性并选择重要性高的参数进行贝叶斯优化，有效避免了高维贝叶斯优化效果差的问题，提高了高维参数设计空间探索的效率。且本方法是一套自动化的算法流程，只需要用户提供相应的可调参数设置以及EDA仿真工具的接口，从而方便用户的使用。
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公开(公告)号：CN118643780B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411124844.7
申请日：2024-08-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/3312 , G06F30/337
Abstract: 本发明公开了一种用于DFF单元时序参数测量电路的线性延时链及片上标定方法，包括多个细调延时单元和多个粗调延时单元，每个细调延时单元和多个粗调延时单元均具有多个挡位，各挡位延时递增，且各挡位之间延时时间差相等；粗调延时单元各挡位之间延时时间差小于所有细调延时单元最大可调延迟时间范围。本发明配合多挡延时单元，多挡位的延时链设计切换可在保证延时精度的基础上，实现更加灵活的时间范围需求，并且在时间范围内线性变化，极大减少传统延时单元级联带来的面积和功耗消耗。片上标定方法的引入在几乎不引入其余电路的情况下实现对当前两类延时单元的各挡位标定，有效避免工艺波动、温度变化、OCV带来的延时链精度变化。
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公开(公告)号：CN113902620B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111241083.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 浙江大学 , 杭州又拍云科技有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T3/4007 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于可变形卷积网络的视频超分辨率系统及方法，利用可变形卷积网络进行多尺度图像的融合(TFM)来提高原始视频的分辨率；通过将多种尺度的目标帧与相邻若干帧拼接作为联合偏移量预测网络的输入，共同获得每个位置可变形卷积的偏移量，继而进行可变形卷积获得融合特征图，故不同尺度的目标帧与相邻帧之间的互补信息可以通过时空可变形卷积操作进行融合；利用融合特征图经过残差网络获得高分辨率的残差图，与超分辨后的目标帧叠加获得高分辨率的图像；整个网络可以进行端到端的训练，共同获得最优化参数；与现有先进图像超分辨率技术进行比较，在准确度和效率上都达到了优良的性能。
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公开(公告)号：CN118096799B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410524258.5
申请日：2024-04-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种混合弱监督的晶圆SEM缺陷分割方法和系统，属于集成电路制造领域。收集晶圆SEM图像数据集并标注标签；采用ROI图像获取模块生成晶圆SEM图像对应的ROI图像，识别晶圆SEM图像中的关键区域；根据关键区域对晶圆SEM图像进行裁剪，得到增强晶圆SEM图像；利用增强晶圆SEM图像扩充初始数据集，利用扩充后的数据集训练基于编码‑解码结构的弱监督分割模块，所述的弱监督分割模块在编码过程中引入晶圆SEM图像对应的ROI图像对编码特征进行注意力调制；采用训练后的弱监督分割模块识别待处理晶圆SEM图像中存在缺陷的像素点。本发明在少量人工标注数据下能够实现对晶圆SEM缺陷图的精细分割。
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公开(公告)号：CN114818598B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210435940.8
申请日：2022-04-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/398 , G06F115/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电路翻转行为的VCD矢量压缩方法及装置，该方法包括：VCD格式文件至电流矩阵模型之间的变换，电流矩阵模型的三个维度为一个时间维度和两个空间维度；基于整体翻转特征的初步筛选，按照等间隔在时间维度上将电流矩阵划分为若干时间片段，根据总体翻转特征进行筛选，筛选后的时间片段组成的初筛电流分布矩阵；基于区域翻转特征的细致筛选，根据局部翻转特征进一步筛选，筛选后的时间片段组成细筛电流分布矩阵；细筛电流分布矩阵重新输出为矢量压缩后的VCD格式文件。该方法利用VCD矢量不同时刻的翻转率来筛选VCD片段，对于缩短集成电路设计中电源完整性仿真具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116681951A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310725428.1
申请日：2023-06-19
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G06V10/764 , G16H50/20 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 本发明属于医疗影像工程和肺炎技术领域，具体涉及一种基于深度学习的肺炎X射线肺部图像分类系统，该系统包括：X射线肺部图像数据预处理模块；可变形卷积的互信息最大化模块包括互信息最大化网络和可变形特征提取网络：将肺部图像输入可变形特征提取网络，并通过互信息最大化网络计算输入图像和其高维特征的互信息；混合高阶矩特征模块：将肺部图像的高维特征作为输入，得到肺炎X射线肺部图像的混合高阶矩特征；多专家不确定检测模块：通过多专家诊断病症得到网络模型；例外病例收录模块：用于发现少数特殊病例。该系统在诊断时给予预测结果的不确定度，能有效减小误诊率并提高心室分类的准确度和效率，并具有较高的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116309333A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310090257.X
申请日：2023-02-09
Applicant: 浙江大学滨江研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/194 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06T11/00 , G16H70/60 , G16H30/40
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的WSI图像弱监督病理分析方法，包括:步骤1、对原始WSI图像中的前景区域和背景区域进行阈值分割操作，并以是否存在病变对原始WSI图像进行标签标注，保留前景区域中的图像内容，与对应的原始WSI图像以及对应的标签组成数据集；步骤2、构建用于强化分析WSI图像信息的神经网络，神经网络包括预处理模块，patch划分模块，特征提取与分析模块，注意力模块以及实例聚类模块；步骤3、对神经网络进行训练，获得WSI图像处理模型；步骤4、将待处理的WSI图像输入至WSI图像处理模型中，输出带有病理区域图像强化的WSI图像。本发明还提供一种WSI图像弱监督病理分析装置。本发明方法识别精度高，具有数据有效性、可解释性以及强适应性。
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公开(公告)号：CN115687235A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211025181.4
申请日：2022-08-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种用于余弦距离最近邻搜索的存内计算架构及操作方法，包括两个基于FeFET的存储阵列、Translinear电路和WTA电路，两个存储阵列分别为第一存储阵列和第二存储阵列；所述存储阵列包括若干存储行，每个存储行由若干存储单元并联形成，所述存储单元包括电连接的FeFET和电阻，同一个存储阵列中每个存储行存有不同的存储向量；输入向量经第一存储阵列，输出所述输入向量与所有第一存储阵列的存储向量的内积X；第二存储阵列输出其存储向量中所有向量元素的平方和Y；第一存储阵列和第二存储阵列的输出值分别经电流镜输入所述Translinear电路；Translinear电路输出X2/Y至所述WTA电路。本发明在搜索能耗及搜索延时两大指标均有降低，并且架构鲁棒性佳。
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公开(公告)号：CN114898792A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210390722.7
申请日：2022-04-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 多比特存内内积暨异或单元、异或向量及操作方法，包括N个并联的1FeFET1R结构、输入晶体管、第一反相器和第二反相器，N为大于1的自然数，所述1FeFET1R结构包括电连接的FeFET和电阻，每个1FeFET1R结构的电阻均与输入晶体管电连接，所述输入晶体管的栅极通过第一反相器与其中一个1FeFET1R结构中FeFET的栅极电连接，该1FeFET1R结构中FeFET的栅极通过第二反相器与另一个1FeFET1R结构中FeFET的栅极电连接。本发明首次提出基于非易失存储器件且同时支持多比特存内内积暨异或的单元及其向量，在搜索能耗、搜索延时以及面积三大指标上均表现更优。
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公开(公告)号：CN114818598A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210435940.8
申请日：2022-04-24
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/398 , G06F115/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电路翻转行为的VCD矢量压缩方法及装置，该方法包括：VCD格式文件至电流矩阵模型之间的变换，电流矩阵模型的三个维度为一个时间维度和两个空间维度；基于整体翻转特征的初步筛选，按照等间隔在时间维度上将电流矩阵划分为若干时间片段，根据总体翻转特征进行筛选，筛选后的时间片段组成的初筛电流分布矩阵；基于区域翻转特征的细致筛选，根据局部翻转特征进一步筛选，筛选后的时间片段组成细筛电流分布矩阵；细筛电流分布矩阵重新输出为矢量压缩后的VCD格式文件。该方法利用VCD矢量不同时刻的翻转率来筛选VCD片段，对于缩短集成电路设计中电源完整性仿真具有重要意义。
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