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公开(公告)号：CN119232243A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411734447.1
申请日：2024-11-29
Applicant: 之江实验室
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种适用于天基分布式操作系统的分布式任务调度方法和系统，该方法包括：通过天基系统中集成的分布式通信跟踪系统实时监测并采集星载算力单元与其他算力单元间通信链路的网络通信数据，并同步到地面控制系统中；部署于地面控制系统的分布式任务调度器对网络通信数据进行分析，为分布式任务选择最优的卫星或星载算力单元组合进行调度；通过部署在星载算力单元的重调度器为已运行分布式任务进行异常情况时的重调度。本发明能够在复杂的天基系统环境中，智能化地为分布式任务选择通信质量最佳的算力单元组合，确保分布式任务之间信息交互的高效流通，提高了数据交换的准确度与可靠性，为天基计算任务的连续性与稳定性提供强有力的支撑。
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公开(公告)号：CN117289896B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311547164.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种存算一体基本运算装置，其中：存算一体单元包括至少一个存算一体阵列，每个存算一体阵列包括阵列式排布的若干存算器件，存算器件用于进行权重值存储以及矩阵计算；控制单元用于对存算一体阵列进行控制并结合外部控制信号对写验证模块、读/计算模块进行相应控制；写验证模块用于结合外部输入数据对选通的存算器件进行直接写操作或者写验证操作，进行脉冲宽度及脉冲个数的计算；读/计算模块用于对选通的存算器件或者写验证模块进行读操作，结合外部输入数据进行计算操作并将结果输出至移位器中，并在运算完成后通过控制加/减法器控制运算结果的输出；移位器和加/减法器相连，用于对读/计算模块的计算结果进行乘累加运算操作。
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公开(公告)号：CN115905546B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310017218.7
申请日：2023-01-06
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于阻变存储器的图卷积网络文献识别装置与方法，对文献识别数据集进行训练集和测试集的构建；构建基于阻变存储器的浮点图卷积网络模型，用训练集进行预训练，得到预训练的模型参数；根据浮点图卷积网络模型，构建基于阻变存储器的训练阶段的图卷积网络量化模型；将训练集输入训练阶段的图卷积网络量化模型，进行量化感知训练，得到每层输出值的截断位宽、损失函数的权值，以及量化感知训练后的模型参数；根据训练阶段的图卷积网络量化模型，构建基于阻变存储器的推理阶段的图卷积网络量化模型；将量化感知训练后的模型参数映射到阻变存储器上，并将测试集输入到基于阻变存储器的推理阶段的图卷积网络量化模型，进行前向推理测试。
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公开(公告)号：CN115429293B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211373110.3
申请日：2022-11-04
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于脉冲神经网络的睡眠类型分类方法和装置，该方法包括：步骤一，获取开源睡眠脑电图数据集；步骤二，将数据集中脑电图信号分割成多个第一片段信号，删除不需要的第一片段信号，并归一化剩余的第一片段信号；步骤三，分割归一化后的第一片段信号，得到第二片段信号；步骤四，将每一个第二片段信号进行事件编码，获得第二片段事件信号，并分为训练集和测试集；步骤五，构建脉冲神经网络模型及其损失函数进行各项参数梯度求解；步骤六，在训练集上进行脉冲神经网络模型优化训练，利用训练好的脉冲神经网络模型对测试集进行识别，实现睡眠类型分类。本发明相比传统神经网络分类检测具有计算量更少、更节能的优点。
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公开(公告)号：CN114816335B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210738210.5
申请日：2022-06-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F7/575
Abstract: 本发明公开了一种忆阻器阵列符号数乘法实现方法、装置及设备，装置包括忆阻器阵列和移位计算模块，忆阻器阵列的输入端和输出端分别与移位计算模块连接，方法包括步骤S1：确定带有符号的输入值，并将其转换为二进制补码形式；步骤S2：依据忆阻器阵列单次输入的位宽，将输入值拆分，其中最高位为符号位，从最低位开始依次输入到忆阻器阵列中进行乘法计算；步骤S3：忆阻器阵列单次输出值为最高位时做移位减法操作，其余位时均做移位加法操作；步骤S4：输出忆阻器阵列的最终乘法计算结果。本发明的忆阻器阵列符号数乘法实现方式，适用于神经网络计算，改善了部分场景下输入值仅为无符号数的限制，通用性强，几乎没有额外的硬件资源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114004343A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111663000.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了基于忆阻器脉冲耦合神经网络的最短路径获取方法及装置，首先将加权图的边和顶点直接映射到基于忆阻器的脉冲耦合神经网络上的突触和神经元，通过记录神经元的激活时间和给定神经元的连通性，以高度并行的脉冲传播，获得从起始神经元到所有其他神经元的最短路径。本发明提出的基于忆阻器的脉冲耦合神经网络，充分利用了忆阻器物理特性的高度并行性，以较低的时间复杂度和空间复杂度实现了最短路径的获取。并且在八顶点加权图中获得100%的路径最优性，能耗低至0.33μJ。
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公开(公告)号：CN118971954B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411457260.1
申请日：2024-10-18
Applicant: 之江实验室
IPC: H04B7/185 , H04L67/06 , H04L67/1095 , H04L67/142
Abstract: 本发明公开了一种基于QUIC协议的多星弱网场景下的数据协同方法；包括：基于QUIC的HTTP服务，用于文件元数据管理和传输任务管理；基于QUIC的Socket组件，提供消息双向通信和文件传输功能；以及数据协同服务，用于实现文件同步、数据迁移和消息通信。本发明通过文件差分管理、任务管理、消息通信模块等关键技术，实现了文件的高效同步、断点续传以及安全的完整性校验，从而确保了卫星节点之间有效、稳定的数据交互能力。本发明适用于天基网络中的消息通信、文件同步以及断点续传等应用场景，旨在提高数据传输的速率、可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN118779337A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410991124.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种用于数据聚合的EFK日志采集分析方法。本方法在数据采集、处理、存储和可视化等多个关键环节进行了深度优化。在数据采集层面，通过Agent与Filebeat工具对系统日志、容器日志及硬件资源数据的全面采集，同时，引入Kafka工具构建高性能缓冲机制；本方法集成了Flink作为流处理引擎，利用其强大的实时计算能力，提升数据处理的时效性与准确性。此外，通过双存储策略，即结合ElasticSearch与ClickHouse的优势，既满足了灵活搜索的需求，又确保了高效统计分析的能力，从而优化了整体分析效率。本发明借助ZooKeeper保障了配置的一致性，并通过Kibana提供了直观、友好的数据观测与分析界面，极大地简化了操作流程，提升了用户体验。
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公开(公告)号：CN117406982B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311339594.4
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种存算一体应用生成系统和生成方法、存储介质及设备。该存算一体应用生成系统包括：资源管理模块、模型开发模块以及应用开发模块；资源管理模块用于提供AI模型、模型算子、训练数据集、编译器以及开发框架；模型开发模块用于接收模型开发指令，判断资源管理模块中是否存储有目标模型，若是，调用目标模型，否则确定用户选择的各目标模型算子，并基于各目标模型算子构建目标模型，以及，从资源管理模块中调用训练数据集训练目标模型，调用编译器对训练完成的目标模型进行编译；应用开发模块用于获取应用开发指令，自动生成开发框架的代码并导入编译后的目标模型，得到目标应用程序并部署在存算一体设备中。
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