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公开(公告)号：CN117780797A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311812723.7
申请日：2023-12-27
申请人： 西安交通大学
摘要： 一种基于摩擦界面织构化的动压润滑保持架，包括保持架本体，保持架本体上设置有兜孔，所述兜孔内侧表面设计有微织构；微织构的设计，使得润滑介质在轴承保持架与滚动体之间的形成高压区，减小滚动体与轴承保持架之间的摩擦力，同时微织构也可为润滑介质起到引流作用，改善轴承润滑环境；避免了在内圈、外圈设计微织构所带来的轴承刚度和结构强度方面的负面影响，且可以根据微织构磨损情况及时更换保持架，确保其动压润滑性能满足需要，在不对轴承刚度与结构强度造成负面影响的情况下兼顾润滑效果。
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公开(公告)号：CN115403735B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202211255381.9
申请日：2022-10-13
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种磺酸型水性聚氨酯乳液及其制备方法，属于水性聚氨酯乳液聚合技术领域，将聚酯多元醇进行脱水后，加入异氰酸酯、磺酸型亲水扩链剂与催化剂，进行扩链反应，然后加入乳化剂，进行乳化反应，再加入溶剂降低粘度后，加入成盐剂，进行成盐反应后加入水进行乳化，乳化完成后加入胺类扩链剂进行后扩链反应，去除溶剂，得到高固含量的磺酸型水性聚氨酯乳液。本发明所得高固含量的磺酸型水性聚氨酯乳液固含量可达50％以上，且制备过程中磺酸盐用量少，储存稳定性好，具有优异的机械性能。
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公开(公告)号：CN115543446A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211153988.6
申请日：2022-09-21
申请人： 西安交通大学
摘要： 一种面向指令流水线逐级反压的安全流水线SPPL电路，包括SPPL基础单元、SPPL基础单元的互联方式以及相应的配置单元，所述SPPL电路属于一个模块的控制电路，与模块的数据电路分离；其中，所述SPPL基础单元是实现了每一级流水线反压和附加功能的控制电路结构，SPPL基础单元之间存在握手信号，所有SPPL基础单元的接口信号由配置单元统一进行配置。该SPPL电路可以在不同场景复杂条件中搭建流水线的控制电路，并且通过良好的设计将信号间复杂的依赖在SPPL基础单元中解决，从而降低设计缺陷产生的可能性。
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公开(公告)号：CN115374922A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210924544.1
申请日：2022-08-02
申请人： 西安交通大学
摘要： 本公开揭示了一种神经网络处理器复杂指令集微架构，包括：通用处理器、指令分发单元DISP、计算指令及格式转换指令队列IQ(ALU)、访存指令LDMR指令队列IQ(LDMR)、访存指令SVMR指令队列IQ(SVMR)、写回模块Retire、计分板、参数存储模块OP_param_talbe、数据存储模块、访存LDMR执行单元、访存SVMR执行单元、CONV调度单元、DWCL调度单元、MV调度单元、FTRANS调度单元、矩阵处理单元MPU和向量处理单元VPU。该微架构可以使神经网络多种算子计算并发执行，减小片外Memory带宽消耗。
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公开(公告)号：CN114239798A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111448717.9
申请日：2021-11-30
申请人： 西安交通大学
摘要： 公开了基于奇偶性对数量化的无乘法深度神经网络模型压缩方法，方法中，首先根据预定比特位宽(bit)构建整型数值集合V，其元素可以表示为2的奇数幂和2的偶数幂的和，然后将浮点数据根据量化系数量化为低比特整型数据，接着再反量化得到浮点离散数据，进一步可构建低比特纯整型无乘法的深度神经网络，将卷积层和全连接层计算中大量存在的输入数据与权重参数的乘法计算替换成移位操作和加法计算。
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公开(公告)号：CN111057528B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201911269446.3
申请日：2019-12-11
申请人： 西安交通大学
摘要： 一种管外环空多级封堵材料及其制备方法，按照质量百分比计，将聚乙烯醇、聚丙交酯、抗氧化剂以及扩链剂，混合均匀，得到混合样品；混合样品经双螺杆挤出机的双螺杆搅拌、传输带传输、从机头挤出，然后自然下垂落入水槽内，拉至牵引机，并送至切粒机的卡槽，得到管外环空多级封堵材料。本发明选择由80‑87.9％的PVA和10‑17.9％的PLA材料组成的聚合物合金材料作为管外环空封堵剂的本体材料。通过PLA与PVA的复合，可以改善PLA的亲水性、脆性和PVA的生物降解性。
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公开(公告)号：CN112733964A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110134308.5
申请日：2021-02-01
申请人： 西安交通大学
摘要： 公开了一种强化学习自动感知权重分布的卷积神经网络量化方法，方法中，将每层批处理操作的参数与卷积操作的权重融合得到融合后的权重和偏置，获取浮点卷积神经网络模型中每一层融合后的权重的分布信息；根据每层权重的分布信息强化学习自动搜索最优的每层权重缩放系数，基于每层权重缩放系数将浮点权重量化成INT8类型数据；输入校准数据集，每输入一组数据记录每层输出特征图，选取众数作为每层输出特征图的缩放系数，根据每层权重的缩放系数和每层输出特征图的缩放系数计算得到每层偏置的缩放系数以将浮点的偏置量化为INT32类型的偏置，基于INT8类型数据、INT32类型的偏置和总的缩放系数构建前向推理过程完成量化。
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公开(公告)号：CN109445752B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201811177771.2
申请日：2018-10-10
申请人： 西安交通大学
摘要： 一种并行计算的系统，包括输入端口，第一交换网络，计算阵列，第二交换网络和输出端口，其中：第一交换网络用于从输入端口接收输入数据，并根据计算阵列的不同计算模式对输入数据进行排序并输出排序后的输入数据；计算阵列用于根据不同计算模式对所述排序后的输入数据进行并行计算并输出中间数据；第二交换网络用于根据不同输出模式对所述中间数据进行排序并通过所述输出端口输出排序后的中间数据。本公开巧妙的将计算机体系结构中的交换网络应用于并行计算的系统，并根据不同的计算模式、输出模式，对输入或输出数据进行任意所需的排序，使得输入数据进入计算阵列后，通过计算阵列完成多种运算操作。
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公开(公告)号：CN112733964B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202110134308.5
申请日：2021-02-01
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/063 , G06N3/08 , G06N5/04
摘要： 公开了一种强化学习自动感知权重分布的卷积神经网络量化方法，方法中，将每层批处理操作的参数与卷积操作的权重融合得到融合后的权重和偏置，获取浮点卷积神经网络模型中每一层融合后的权重的分布信息；根据每层权重的分布信息强化学习自动搜索最优的每层权重缩放系数，基于每层权重缩放系数将浮点权重量化成INT8类型数据；输入校准数据集，每输入一组数据记录每层输出特征图，选取众数作为每层输出特征图的缩放系数，根据每层权重的缩放系数和每层输出特征图的缩放系数计算得到每层偏置的缩放系数以将浮点的偏置量化为INT32类型的偏置，基于INT8类型数据、INT32类型的偏置和总的缩放系数构建前向推理过程完成量化。
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公开(公告)号：CN115374923A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210925113.7
申请日：2022-08-02
申请人： 西安交通大学
摘要： 本公开揭示了一种基于RISC‑V与专属扩展指令集的通用神经网络AI处理器微架构，包括处理器前端单元、指令解码与分发单元、标量执行单元、向量矩阵执行单元和多级数据存储单元。该微架构采用图灵完备的细粒度指令集实现任意算法、采用专属向量、矩阵指令实现神经网络算子的高效运算，从而兼顾神经网络推理的运算能力与灵活度。该微架构在硬件架构上采用超标量乱序发射结构，从而实现标量、向量、矩阵指令的并发执行，优化针对深度神经网络推理的微架构，以确保加速器的执行效率。
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