多数据项请求的多信道并行广播调度算法

为减少数据广播中用户请求的平均访问时间、提高广播性能,提出了一种新的基于减少数据访问冲突和应用重复广播技术的广播调度算法。该算法有效减少了多信道并行广播中多数据项请求的访问冲突,对热点数据项采取重复广播技术,极大地减少了对热点数据项请求的访问时间。仿真实验结果表明,该算法有效地降低了平均访问时间,提高了数据广播性能,特别是在访问概率偏斜率较大时具有更好的性能。     

基于DSP的人脸检测3D显示器设计与实现

为了提升3D显示的用户体验,提出了一种基于人脸检测式的3D显示器。针对Haar特征Adaboost人脸检测算法在视频处理中实时性差的特点,提出了一种针对视频的改进人脸检测算法,使系统中的人脸检测速度获得大幅提升。同时使用了高效摄像机标定方法,保证了在人脸检测中的坐标转换精确度。此外,研究了投影变换和3D模型绘制的过程,并针对DSP平台进行了性能优化。实验结果表明了系统的整体实时性性能和良好的视觉体验。     

新能源汽车火灾预防及应急救援

本文从新能源汽车的结构特征出发,分析了新能源汽车火灾的原因及特点,提出了适用于新能源汽车的火灾预防及灭火救援措施、技术和方法,为消防救援队伍或车主扑灭新能源汽车火灾提供参考。     

大小模型端云协同进化技术进展

生成式基座大模型正在引发人工智能领域的重大变革,在自然语言处理、多模态理解与内容合成等任务展现通用能力。大模型部署于云侧提供通用智能服务,但面临时延大、个性化不足等关键挑战,小模型部署于端侧捕捉个性化场景数据,但存在泛化性不足的难题。大小模型端云协同技术旨在结合大模型通用能力和小模型专用能力,以协同交互方式学习演化进而赋能下游垂直行业场景。本文以大语言模型和多模态大模型为代表,梳理生成式基座大模型的主流架构、典型预训练技术和适配微调等方法,介绍在大模型背景下模型剪枝、模型量化和知识蒸馏等大模型小型化关键技术的发展历史和研究近况,依据模型间协作目的及协同原理异同,提出大小模型协同训练、协同推理和协同规划的协同进化分类方法,概述端云模型双向蒸馏、模块化设计和生成式智能体等系列代表性新技术、新思路。总体而言,本文从生成式基座大模型、大模型小型化技术和大小模型端云协同方式 3 个方面探讨大小模型协同进化的国际和国内发展现状,对比优势和差距,并从应用前景、模型架构设计、垂直领域模型融合、个性化和安全可信挑战等层面分析基座赋能发展趋势。