一种用于ROS机器人任务规划的图形化PDDL编译方法及系统

    公开(公告)号:CN118069149A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410343147.4

    申请日:2024-03-25

    Abstract: 本发明公开一种用于ROS机器人任务规划的图形化PDDL编译方法及系统,属于智能规划领域技术领域。所述方法包括:获取思维导图;基于目标任务对思维导图进行调整;将调整后的思维导图编译为PDDL源文件数据,并基于该PDDL源文件数据生成所述目标任务的规划结果;将规划结果编译为ROS形式的话题消息,以使ROS机器人基于所述话题消息执行所述目标任务。本发明实现了图形化PDDL和ROS系统的结合,有助于开发者检验PDDL模型的实用性和有效性。

    一种密码学算法快速部署方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117938366A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202311624380.1

    申请日:2023-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种密码学算法快速部署方法,其步骤包括:1)在服务器上设置一密码学算法库;所述密码学算法库中的密码学算法为MLIR格式的算法;所述服务器为控制目标芯片的主机;2)从所述密码学算法库中选择用户所需密码算法;3)服务器将所选密码学算法生成LLVM IR格式的内核加速代码和主机控制代码;4)服务器将所述LLVM IR格式的内核加速代码生成比特流并下载到所述目标芯片中;5)服务器将LLVM IR格式的主机控制代码编译为包含运行时调用的文件,控制所述目标芯片对其上运行的对应密码学算法进行加速。本发明解决密码学算法在FPGA和ASIC上部署效率低下的问题。

    基于层次数据流的粗粒度可重构阵列的端到端编译方法

    公开(公告)号:CN120010860A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510482796.7

    申请日:2025-04-17

    Abstract: 本发明提供一种基于层次数据流的粗粒度可重构阵列的端到端编译方法,涉及自动化编译技术领域,方法包括:将待编译编程代码转换为MLIR的优化中间表示,并转换为多个层次数据流的前端数据流,再根据预设的卸载策略转换为CGRA后端数据流,再通过Kernel内核代码卸载,得到目标内核代码,进而生成内核代码数据流图的CGRA映射配置信息。最后结合主机侧代码生成的主机对象文件构建得到可执行文件。通过本申请,解决在CGRA端到端编译时,通过手动progma标注来标注加速的内核代码,使得代码编辑耗时耗力,且忽略主机侧代码和CGRA内核侧代码的数据传输和链接,无法有效发挥CGRA加速性能的问题。

    代码补全模型训练方法、装置、电子设备和存储介质

    公开(公告)号:CN118656064B

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202411134182.1

    申请日:2024-08-19

    Abstract: 本发明提供一种代码补全模型训练方法、装置、电子设备和存储介质,属于代码补全技术领域,其中方法包括:获取待补全的开源的抽象语法树AST数据集;后序遍历AST数据集,得到AST数据集对应的后序序列数据集;基于AST数据集构建词汇表,基于词汇表对后序序列数据集进行转换,生成对应的后序索引序列数据集;确定AST数据集对应的层级序列数据集;基于后序索引序列数据集和层级序列数据集,得到AST建模数据,基于AST建模数据训练初始代码补全模型,训练完成后,得到代码补全模型。本发明能够提高代码补全模型预测的精度和准确率。

    基于SIMD库的自动测试方法及装置

    公开(公告)号:CN116594682A

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310375698.4

    申请日:2023-04-10

    Abstract: 本发明提出了一种基于SIMD库的自动测试方法及装置。所述方法包括:获取用户目标和待测应用程序;基于不同的SIMD库向量化所述待测应用程序,得到各SIMD库对应的源文件;根据所述源文件,生成各SIMD库对应的新文件;在用户目标为代码大小测试的情况下,对所述新文件进行编译,得到目标文件,并基于所述目标文件中text section,得到代码大小最小的SIMD库;在用户目标为性能测试的情况下,通过将测试核心代码嵌入到所述新文件后进行性能测试,得到性能最佳的SIMD库。本发明能够帮助用户准确地找到目标应用程序在满足用户需求的情况下合适的SIMD库后端。

    一种面向机械臂程序开发编程语言的调试器

    公开(公告)号:CN111618846A

    公开(公告)日:2020-09-04

    申请号:CN202010279166.7

    申请日:2020-04-10

    Abstract: 本发明公开了一种面向机械臂程序开发编程语言的调试器,其特征在于,在待调试的Tenon程序中使用设定关键字来标识持久量;当利用Tenon编译器编译该Tenon程序时,将持久量在外部文件中的代码位置记录到映射表中;当该Tenon程序退出或者持久量所在模块被卸载时,遍历映射表中的持久量,将持久量的当前值写回到外部文件中;当该Tenon程序通过该外部文件再次启动时,使用持久量最新值来初始化该Tenon程序。本发明提供的Tenon调试器能够提供最大化的命令自动补全支持,还增加了对持久量的支持,持久量可以用来存放机械臂的坐标点,使得机械臂的位置不会由于程序中断退出而复位。

    基于多级中间表示与知识库的Pass流水线自动生成方法

    公开(公告)号:CN119918507A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510390267.4

    申请日:2025-03-31

    Abstract: 本发明涉及编译器优化技术领域,提供一种基于多级中间表示与知识库的Pass流水线自动生成方法,通过从待转化文件的当前方言集合中选择得到待转换方言,并从知识库中搜索待转换方言适用的目标Pass;在目标Pass对所述待转换方言进行转化成功的情况下,将转化后的当前方言集合作为更新方言集合;重复从更新方言集合中选择得到待转换方言,并从知识库中搜索得到待转换方言适用的目标Pass,直至完成待转化文件向目标方言集合的转化,将各轮次得到的目标Pass作为Pass流水线,实现了准确、可靠、性能更优且通用性强的自动化Pass流水线生成。

    一种基于CPU-GPU异构平台的SM3密码恢复方法

    公开(公告)号:CN117459226A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311422288.7

    申请日:2023-10-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于CPU‑GPU异构平台的SM3密码恢复方法。本方法为:1)CPU端读取存储待恢复密码的目标哈希值的哈希文件并对其进行解析,得到目标哈希值;2)CPU端初始化OpenCL运行环境,配置内核运行环境;3)CPU端生成候选密码并将其写入GPU显存;4)GPU线程从GPU显存中读取候选密码,并行计算每一候选密码的哈希值,判断计算结果与目标哈希值是否匹配,根据匹配结果生成对应候选密码的标志位并将其写入GPU显存;5)当所有线程都完成计算后,CPU端从GPU显存中读取标志位信息;根据标志位确定是否找到目标密码,如果找到目标密码则结束并释放当前资源;否则返回步骤3),直至找到目标密码。

    一种基于思维导图的PDDL问题计算方法及系统

    公开(公告)号:CN115186635A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210818650.1

    申请日:2022-07-12

    Abstract: 本发明公开了一个基于思维导图的PDDL问题计算方法及系统。所述方法包括:基于要编辑的PDDL问题,得到domain.pddl文件,并根据所述domain.pddl文件,确定编辑所述domain.pddl文件对应的PDDL问题所需要的组件信息;利用所述组件信息,对所述PDDL问题进行思维导图编辑;解析所述思维导图,得到problem.pddl信息;根据所述problem.pddl信息与所述PDDL问题对应的domain,生成problem.pddl文件;基于所述domain.pddl文件与所述problem.pddl文件,得到所述PDDL问题的解。本发明能够为用户利用PDDL求解规划问题提供便利。

    基于晶圆级芯片异构平台的数据加密方法及系统

    公开(公告)号:CN120068128A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510564415.X

    申请日:2025-04-30

    Abstract: 本发明实施例涉及密码学算法的晶圆级芯片异构计算技术领域,提供一种基于晶圆级芯片异构平台的数据加密方法及系统,包括:获取待加密的多组原数据以及原始密钥;基于多组原数据生成多个数据加密子任务,以及将原始密钥进行密钥拓展,生成拓展密钥;基于多级中间表示框架的任务调度机制,将多个数据加密子任务并行调度至对应的硬件后端,根据拓展密钥和对应的数据加密子任务对多组原数据进行数据加密处理,得到多个加密数据;将多个加密数据合并,得到目标加密数据。由此,实现加密吞吐量提升、降低内存开销、并实现晶圆级芯片上跨CPU、GPU、FPGA的高效协同计算。

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