信息高铁的低熵高通量性质验证

针对“人机物”三元融合的万物智能互联时代需求，中国科学院计算技术研究所的学者提出了“信息高铁”高通量低熵算力网的设计构想，在基础设施层提供低熵有序的支持，从而显著提升性能与品质.但信息高铁构想尚缺乏实验数据支撑.本文量化定义了通量、良率、CPU熵，分别用于刻画系统的性能、品质、无序程度；构建了信息高铁原型系统；并与基于Kubernetes容器编排的云计算系统进行对比.通过北京-南京的广域实验，验证了信息高铁原型系统可数量级提升良率和通量，其正则化后的CPU熵降至K8s系统的50%以下.本文通过提供实验数据分析结果，初步验证了信息高铁的低熵高通量潜力.     

基于BERTCA的新闻实体与正文语义相关度计算模型

目前的搜索引擎仍然存在“重形式,轻语义”的问题,无法做到对搜索关键词和文本的深层次语义理解,因此语义检索成为当前搜索引擎中亟需解决的问题。为了提高搜索引擎的语义理解能力,该文提出一种语义相关度的计算方法。首先,标注了金融类新闻标题实体与新闻正文语义相关度语料1万条,然后建立新闻实体与正文语义相关度计算的BERTCA(Bidirectional Encoder Representation from Transformers Co-Attention)模型,通过使用BERT预训练模型,综合考虑细粒度的实体和粗粒度的正文的语义信息,然后经过协同注意力,实现实体与正文的语义匹配,不仅能计算出金融新闻实体与新闻正文之间的相关度,还能根据相关度阈值来判定相关度类别,实验表明该模型在1万条标注语料上准确率超过95%,优于目前主流模型,最后通过具体搜索示例展示了该模型的优秀性能。     

一种“KooN”结构的马尔可夫简并建模和简化计算的方法

IEC61508等标准提出了几种计算安全仪表系统需求时平均失效概率的方法,但是,对于具有冗余配置的复杂系统,随着组件数量的增加,系统的中间状态数量快速增长,用户难以构建马尔可夫模型,即便借助计算机来建模运算也较为耗时。提出了一种同型“K oo N”简并状态的马尔可夫建模的通用方法,首先是根据降级状态进行判断,将符合条件的状态进行简并,然后对标记为危险失效状态的概率进行计算。通过严格的理论推导,该简并状态方法可以在不损失精度的前提下简化马尔可夫建模。     

基于图像处理研究铁尾矿的熔化行为

作为主要成分的SiO2是铁尾矿中最难熔化的部分.通过一组SiO2的熔化时序图像来探究铁尾矿的熔化情况.首先,进行图像预处理,建立质心位置追踪模型和体积估算模型.将灰度图转化为二值图,利用卡尔曼滤波器进行质心追踪和对质心运动轨迹的描述.通过计算二值图中0像素的数量得到面积随时间变化的图像,拟合出熔化过程函数.结合二值图中目标物体的边界信息得到的参数量建立多元线性回归模型.估算颗粒扁平度和物体的体积,熔融速率通过颗粒集合的质量变化函数得出.     

隐私计算面临的挑战与发展趋势浅析

隐私计算是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下,对数据进行分析计算的一系列信息技术,能够保障数据在流通与融合过程中的"可用不可见"。近两年来,在政策驱动和市场需求共同作用下,隐私计算技术、产业、应用迅速发展。一方面,数据流通需求不断加强,机构间数据流通成为促使数据要素市场化配置、充分释放数据要素价值的重要环节;另一方面,不断实施的法律法规使得数据的安全与保护,特别是数据流通过程中的合规性,成为持续稳定的市场需求,而不再是短暂的监管应对行为。     

移动边缘计算中资源分配和定价方法综述

移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）通过将计算任务卸载至边缘服务器，降低网络负荷，减少传输时延，提升用户服务体验。因此，MEC受到了广泛关注，并成为5G的关键技术。资源分配作为MEC的主要问题，在提升能量效率、缩短任务时延和节约成本方面具有非常重大的研究意义。首先，介绍了MEC的基本概念、参考架构和技术优势；然后，从技术层面和经济层面归纳总结了MEC中最新的资源分配和定价策略；最后，讨论了MEC资源分配和定价策略中可能存在的问题与挑战，并提出了一些可行的解决方案，为后续研究发展提供参考。     

使能未来工厂的5G能力综述

5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域，即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结，包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位，而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度，对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理，对其挑战做清晰的总结，从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。     

基于SRAM的通用存算一体架构平台在物联网中的应用

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.