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最近,存算一体(IMC)架构引起了广泛关注,并被认为有望成为突破冯诺依曼瓶颈的新型计算机架构,特别是在数据密集型(data-intensive)计算中能够带来显著的性能和功耗优势.其中,基于SRAM的IMC架构方案也被大量研究与应用.该文在一款基于SRAM的通用存算一体架构平台——DM-IMCA的基础上,探索IMC架构在物联网领域中的应用价值.具体来说,该文选取了物联网中包括信息安全、二值神经网络和图像处理在内的多个轻量级数据密集型应用,对算法进行分析或拆分,并将关键算法映射到DM-IMCA中的SRAM中,以达到加速应用计算的目的.实验结果显示,与基于传统冯诺依曼架构的基准系统相比,利用DM-IMCA来实现物联网中的轻量级计算密集型应用,可获得高达24倍的计算加速比. 相似文献
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分析应用型本科院校的人才培养目标和SPOC模型的特点,提出SPOC在计算机网络课程中的教学模型,并对模型各阶段详细描述,介绍应用型实践案例与SPOC模型的融合实施方案,阐述相对应的考核评价机制并对比改革效果,为应用型本科院校的网络类课程教学改革提供可执行性参考。 相似文献
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王来玮 《安徽水利水电职业技术学院学报》2021,21(4):94-96
文章在分析社会招生学生特点和调研目前院校管理社会招生学生存在问题的基础上,提出了适应学生特点的管理模式. 相似文献
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针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点,提出一种基于特征融合的中文简历解析方法,即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)建模字序列生成的词向量,然后再结合BLSTM和CRF(Conditional Random Fields)对中文简历进行解析(BLSTM-CRF)。为了提高中文简历解析的效率,级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量,融合成一个新的词向量表示;再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息,输出所有可能标签序列的分值给CRF层;再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络,使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络,最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明,所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。 相似文献
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温馨 《安徽电子信息职业技术学院学报》2018,17(6):89-92
目前,在我国民事诉讼领域,虚假诉讼案件频繁发生,不仅侵犯了他人的合法利益,而且严重破坏了诉讼秩序。它损害了司法机关的可信度,因此有必要加大打击力度。民事诉讼检察机关调查核实权是履行民事检察监督职责的必要措施,在虚假诉讼的规制中起到了重要作用,司法实践中,我们要及时解决民事检察调查核实权在运行时遇到的问题,使其运行过程更加规范化,并给予合理限度和相关保障措施。 相似文献
10.
为了获得低温聚合物的参数和升降温速率对连续升降温无量纲比热容的影响,应用差示扫描量热法(DSC)和TNM的结构松弛模型作出简单的数值研究.结果表明,变换不同比率的升降温速率及不同参数值得到的DSC曲线图形变化能够对聚合物的结构松弛研究有一点参考作用. 相似文献