粗粒度

摘要： 为提高机构名识别精度,满足关系抽取等下游任务的需求,提出分阶段细粒度命名实体识别思想。利用Bert-BiLSTM-CRF模型对机构名进行粗粒度识别,将机构名视为短文本,采用Bert-CNN对构建的机构名词典训练细粒度分类模型,获取机构名的细粒度标签。实验结果表明,提出的分阶段方法在细粒度机构名识别上F1值最佳达到了0.8117,远超词典匹配方法。

摘要： 近几年,客户业务场景、IT环境在快速改变,资I产分散在本地DC和云端,员工也从企业内部办公走向远程办公、BYOD办公等。目前主流远程办公解决方案的关键技术是采用基于VPN技术和基于零信任安全技术,而VPN作为传统安全远程访问解决方案,已经受到多方面的挑战。例如,VPN自身安全性问题,缺乏粗粒度网络分段,VPN内外网体验不一致且难以管理和审计。

摘要： 本文针对目前主流的对称密码算法、哈希散列算法提出一款轻量级粗粒度可重构阵列,该架构包含根据算法特性设计的可重构存储器、可重构行间互联模块、可重构常量锁存器堆和可重构运算单元(PE),阵列规模为4×4.架构采用TSMC28nm工艺,在1GHz频率下,能够实现12.75Gbps的AES运算性能,1.3Gbps的SHA256运算性能,相对于以往大规模的可重构密码阵列实现2.8倍的面积效率.

摘要： 实现适用于大规模MIMO的可重构架构,需要从控制方式到硬件设计进行研究.为了提高面积效率和能量效率,提出了基于反馈机制的数据流通信技术.并提出三个创新性硬件设计方案:1)适用于大规模MIMO的通用计算单元;2)数据流驱动的路由单元;3)支持地址跳变的可编程访存单元.该可重构架构在40nm CMOS工艺上进行设计和实现并完成算法验证.与现有研究相比,取得了32％～82％的面积效率提升和2.81倍的能量效率提升.

摘要： 超硬磨料砂轮的电火花修整受到极间放电间隙的限制,采用传统的放电介质条件难以达到粗粒度砂轮的修整要求.为此,结合混粉放电加工机理,提出混粉介质中的电火花修整方法,进行压缩空气、去离子水雾和混粉去离子水雾3种介质及不同放电参数下的放电间隙对比试验研究,并开展金刚石砂轮修整和工件磨削试验.试验结果表明:混粉介质电火花修整的放电间隙最大,能提高粗粒度青铜结合剂金刚石砂轮的修整效率,同时优化砂轮修整后的表面形貌、磨粒突出状况和磨削性能.在开路电压为90 V、峰值电流为13.33 A及占空比为50％的最佳放电参数下,混粉介质的电火花修整效率与前2种介质相比可提高28.2％～50.0％;且加入的SiO2粉末使砂轮表面的Si元素分布更均匀、含量更高,进而提高其耐磨性.

摘要： 为提高客服服务水平,越来越多企业开始建立智慧客服系统.其中,用户意图识别是智慧客服系统的重要组成部分.通过监听用户和客服之间的对话,分析用户来电意图,为智慧客服系统提供执行依据.现有的意图识别方法更倾向于识别多轮对话中每句话的用户意图.在呼叫中心客服对话复杂场景下,用户会在多轮对话中表述很多与业务无关的对话,而我们并不需要关心这些对话.此外,用户单个意图可能蕴含在多轮对话内容中,仅依靠用户的单次表述无法准确识别用户意图.换句话说,现有意图识别方法的意图识别粒度过小,不适用于呼叫中心客服对话复杂场景.因此,本文提出了一种面向任务型多轮对话的粗粒度意图识别方法,将意图识别任务拆分为了对话序列标注任务和意图分类任务,解决了现有方法的不足.本文采用真实的呼叫中心电话客服对话文本集合进行实验.实验结果表明我们的方法对比于一些现有的方法具有更好的准确率.

摘要： 针对特定运行模式下粗粒度数据存在计算效率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络的数据分布式算法.首先构建用于粗粒度数据处理的卷积神经网络模型,给出模型基础连接层神经元网络的连接结构和权重比例,并训练和池化粗粒度数据;然后利用训练池化结果求解模型的最小损失函数,提升模型针对粗粒度数据的分布式计算能力.实验结果表明,在单机和集群模式下,卷积神经网络模型具有更好的计算效率和数据泛化能力.

摘要： 边缘检测是熔池图像处理的关键步骤.鉴于熔池区域弧光变化剧烈,依赖人为设置阈值的边缘检测方法难以适应弧光的动态变化过程,文中提出了一种基于深度学习的熔池边缘提取模式.首先对原始熔池图像进行像素级标注和数据增广以构建数据集;其次结合先验知识提出了一种受限解空间下的粗粒度正则化方法(coarse grained regularization method in restricted solution space,CGRRSS)以增强边缘特征;最后从定量和定性两方面将所提方法与传统方法进行了对比.结果表明,所提方法对边缘点的召回率较高,所获熔池边缘更连续且对伪边缘具有更好的抑制作用.单幅图像检测时间6.2 ms,可满足在线监测需求.

摘要： 多核系统是当今处理器发展的主方向,如何合理高效进行任务调度,确保全部处理核心处于有效工作状态是当今多核系统研究的一个重要方向.多核任务调度的关键难点在于发掘任务并行性,为解决这一问题,本文借鉴指令级多线程思想,结合多核系统中任务的粗粒度特性,提出了一种新型的粗粒度多线程多核体系结构,建立了多线程取指策略、资源分配策略和线程切换机制,同步完成了这一结构多线程调度器电路设计.围绕此调度器构建了一个粗粒度多核计算平台,并在FPGA芯片上进行硬件实现,实验结果表明,该设计方案相对于单线程使多核计算平台的任务并行度平均提高约34.29%.

摘要： 本文根据粗粒度可重构体系结构的特征，提出了一种粗粒度可重构处理器的接口控制器的设计方法，该控制器作为一个新的功能部件嵌入到可重构处理器内部。它由命令存储器，命令译码器和命令执行器等部分组成，并为接口控制器定义了一个接口命令集，该接口控制器通过执行接口命令完成对可重构阵列的控制。最后还介绍了利用接口命令编写正确的接口命令脚本控制可重构处理器完成算法执行的方法。

摘要： 本文首先阐述了粗粒度可配置计算结构在进行数据处理时的特点,依据这些特点,设计了新的粗粒度可配置结构--CTaiJ。在介绍完CTaiJi结构之后,将数字信号处理中常用的几种算法在此粗粒度可配置结构上进行了映射,从中可以看到这种结构的性能和数据处理的优势。

摘要： 本文概括了程序切片技术发展现状，在分析了面向对象程序切片存在的问题的基础上，扩展了切片粗粒度的含义，把粒度增大到单元级，引入并分析了波动效应，并针对波动效应的计算给出了数据结构和算法实现。通过把波动效应分析结果精化到语句级，从而和切片技术结合起来。

摘要： 基于CORBA的综合网络管理信息模型是一系列的对象接口及其数据结构,通过对系统信息模型的分析,提出了粗粒度的综合网络管理信息模型的没计方案。

摘要： 本文采用六面顶压机，通过对hBN、多元触媒及稀释剂的选择，合成块组装方式的改进，合成工艺参数的优化等方法，成功合成出了粒度峰值达40/45，晶形较完整的琥珀色CBN单晶。粒度为50/60以上的比例达50～60％，最粗粒达到25/30。检测结果表明，该晶体强度较高，40/45粒度的TI值达40％左右。

摘要： 为了满足日益增长的网络带宽的处理要求,网络处理器体系结构设计必须更多地考虑对网络报文流处理特性的匹配,基于数据流的网络处理器体系结构很好地利用了网络应用的流处理特征.本文在分析了同步数据流网络处理器体系结构不足的基础上,借鉴粗粒度数据流的处理方式,提出了一种新型的粗粒度数据流网络处理器体系结构,同时对网络处理器体系结构未来的发展方向做出展望.

摘要： 本文采用LU-SGS-GE隐式格式和改良型高精度、高分辨率的MUSCL TVD格式求解平均的Navier-Stokes方程和低Reynolds参q-w双方程湍流模型.利用分布式网络并行计算技术,在多台个人计算机上完成了叶轮机械内部三维粘性流场的快速并行求解.仅将计算域拆分成6份,并行加速比就可达5.5.

摘要： 本文采用LU-SGS-GE隐式格式和改良型高精度、高分辨率的MUSCL TVD格式求解平均的Navier-Stokes方程和低Reynolds参q-w双方程湍流模型.利用分布式网络并行计算技术,在多台个人计算机上完成了叶轮机械内部三维粘性流场的快速并行求解.仅将计算域拆分成6份,并行加速比就可达5.5.

摘要： 本文采用LU-SGS-GE隐式格式和改良型高精度、高分辨率的MUSCL TVD格式求解平均的Navier-Stokes方程和低Reynolds参q-w双方程湍流模型.利用分布式网络并行计算技术,在多台个人计算机上完成了叶轮机械内部三维粘性流场的快速并行求解.仅将计算域拆分成6份,并行加速比就可达5.5.

摘要： 本文采用LU-SGS-GE隐式格式和改良型高精度、高分辨率的MUSCL TVD格式求解平均的Navier-Stokes方程和低Reynolds参q-w双方程湍流模型.利用分布式网络并行计算技术,在多台个人计算机上完成了叶轮机械内部三维粘性流场的快速并行求解.仅将计算域拆分成6份,并行加速比就可达5.5.

摘要： 用于在粗粒度和细粒度的负荷平衡之间进行桥接的技术包括簇计算设备的计算节点和网络控制器。该计算节点可以基于从网络控制器接收的流信息向本地流表添加流条目。该计算节点可以向簇设备的其他计算节点传送组播网络分组，该组播网络分组包含流信息和下一跳信息。该计算节点还可以基于从簇设备的另一个计算节点接收的组播网络分组将不同的流条目添加到本地流表以及将下一跳条目添加到本地下一跳表。该计算节点可以基于添加到本地流表的流条目在本地处理从远程计算设备接收的网络分组或将接收的网络分组转发到簇设备的另一个计算节点。

摘要： 公开了用于规划的旅程的资源优化、粗粒度和细粒度位置跟踪的方法和系统。一种用于使用移动位置跟踪器来相对于兴趣点(POI)跟踪移动设备的方法包括其中移动位置跟踪器被关断的节省模式。节省模式包括由分析器模块确定是否评估到POI的估计到达时间(ETA)。如果确定评估ETA，则节省模式包括执行ETA评估操作，ETA评估操作包括：接收ETA；以及如果ETA不大于阈值时间，则从节省模式向活跃模式切换，其中在活跃模式中移动位置跟踪器被接通。如果定时器测量不少于再评估时间或者如果接收到用于再评估的触发，则确定评估ETA。

摘要： 本发明公开了一种粗粒度交通状态转换为细粒度速度的方法，属于智能交通领域，包括：获取历史速度数据，根据交通状态划分方式将细粒度速度转换为粗粒度的交通状态；将所述历史速度数据按照交通状态分为三批，提取每批速度数据中的交通状态特征参数；将所述速度和交通状态特征参数转换为分类变量；将每种条件下概率最大的速度分类变量还原为速度区间，所有条件下的速度转换区间组成完整的转换表；通过查询粗粒度交通状态转换为细粒度速度转换表，得到相应的速度区间，取速度区间的均值作为粗粒度交通状态对应的细粒度速度值。本发明提出粗粒度交通状态转换为细粒度速度的方法，有效解决了细粒度速度转换为交通状态后的不可逆问题。

摘要： 本发明公开一种从粗粒度到细粒度的神经机器翻译推断加速方法，步骤为：构建多层神经机器翻译模型，生成机器翻译词表，获取训练收敛后的模型参数；计算多层神经机器翻译训练模型中不同层的编码端自注意力权重、解码端自注意力权重以及编码解码注意力权重；计算出解码端自注意力权重的信息量；计算出编码解码注意力权重的信息量，计算每一层的编码解码注意力权重变换矩阵压缩比例；修改多层神经机器翻译模型参数，再次利用训练集合训练得到的多层神经机器翻译模型参数，实现从粗粒度到细粒度的神经机器翻译推断加速。本发明对注意力机制中语言信息的表示空间大小进行动态调整，使得在保证译文质量不发生明显变化的情况下，加快模型的推断速度。

摘要： 用于在粗粒度和细粒度的负荷平衡之间进行桥接的技术包括簇计算设备的计算节点和网络控制器。该计算节点可以基于从网络控制器接收的流信息向本地流表添加流条目。该计算节点可以向簇设备的其他计算节点传送组播网络分组，该组播网络分组包含流信息和下一跳信息。该计算节点还可以基于从簇设备的另一个计算节点接收的组播网络分组将不同的流条目添加到本地流表以及将下一跳条目添加到本地下一跳表。该计算节点可以基于添加到本地流表的流条目在本地处理从远程计算设备接收的网络分组或将接收的网络分组转发到簇设备的另一个计算节点。

摘要： 本发明公开了一种粗粒度交通状态转换为细粒度速度的方法，属于智能交通领域，包括：获取历史速度数据，根据交通状态划分方式将细粒度速度转换为粗粒度的交通状态；将所述历史速度数据按照交通状态分为三批，提取每批速度数据中的交通状态特征参数；将所述速度和交通状态特征参数转换为分类变量；将每种条件下概率最大的速度分类变量还原为速度区间，所有条件下的速度转换区间组成完整的转换表；通过查询粗粒度交通状态转换为细粒度速度转换表，得到相应的速度区间，取速度区间的均值作为粗粒度交通状态对应的细粒度速度值。本发明提出粗粒度交通状态转换为细粒度速度的方法，有效解决了细粒度速度转换为交通状态后的不可逆问题。

摘要： 公开了用于规划的旅程的资源优化、粗粒度和细粒度位置跟踪的方法和系统。一种用于使用移动位置跟踪器来相对于兴趣点(POI)跟踪移动设备的方法包括其中移动位置跟踪器被关断的节省模式。节省模式包括由分析器模块确定是否评估到POI的估计到达时间(ETA)。如果确定评估ETA，则节省模式包括执行ETA评估操作，ETA评估操作包括：接收ETA；以及如果ETA不大于阈值时间，则从节省模式向活跃模式切换，其中在活跃模式中移动位置跟踪器被接通。如果定时器测量不少于再评估时间或者如果接收到用于再评估的触发，则确定评估ETA。

摘要： 一种用来磨削例如半导体晶片的圆片工件边缘内切口的磨杆(53)，它包括一用来安装在磨床中的金属心轴(132)，以及一邻接的圆柱区域，所述圆柱区域具有轴向隔开的精磨料区段(160)和粗粒度区段(162)，而且后者在轴向更接近心轴(132)。使用时磨床具有一可旋转成形轮，同样地类似成形的切口磨削沟槽(140)和(142)由该轮分别在磨削区段(162)和(160)中成形。

摘要： 本发明提供一种粗粒度可重构阵列并行指令配置装置及处理器。所述装置包括指令下发单元、处理单元、交换网络和路径控制单元；交换网络采用butterfly结构，设有n个输入端口和n个输出端口，指令下发单元的N个输出端口分别与交换网络的一个输入端口相连，M个处理单元分别与交换网络的一个输出端口相连；路径控制单元通过输出相应的控制码至交换网络使其n个输入端口和n个输出端口一一对应连通，从而使指令下发单元从其输出端口发送的指令经交换网络并行传送到处理单元。本发明能够实现指令的并行传输，提高了指令传输速度；相比于crossbar结构无论是连线数量还是交换单元的数量都有了大幅下降，降低了硬件成本。

摘要： 包括细粒度和粗粒度延迟元件的数字可控延迟线，以及以细粒度增量校准延迟线的系统。校准可以包括校准细粒度元件的数量，以使得针对该细粒度元件的数量，组合延迟基本上等于粗粒度元件的延迟；以及校准细粒度和粗粒度元件的数量，以使得针对该细粒度和粗粒度元件的数量，组合延迟对应于参考时钟的周期。数字控制延迟线可以被实现为数字延迟锁定环（DLL）的一部分，并且可以将校准参数提供至具有相似实现的延迟线的从DLL。数字可控DLL可以针对工艺、电压和温度变化的范围提供相对低的功率和高的分辨率，并且可以实现在先前针对模拟DLL保留的相对高速的应用中。