能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

近年来，神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂，需占用大量计算资源并消耗电能，从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路，综述了近年来该领域主要研究成果，并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为，首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型；然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法；最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.     

风力发电机组试验台系统设计与实验

风力发电机组近年来在我国发展较为迅速,针对风力发电机组运行状态监测与维护展开的相关研究逐渐成为行业热点。因风力发电机组故障维护成本较高,许多研究者开始通过故障模拟试验平台对其进行理论和实践研究。在此背景下,设计完成了一套风力发电机组传动链故障模拟试验台,可进行风力发电机组传动链故障模拟实验及仿真研究。试验台由三相异步电动机、减速器、发电机和变频器等控制元件组成。通过变频器控制电动机模拟不平稳风速的输入,进而研究发电机输出电量参数。同时可以通过模拟传动链系统不同的故障研究其电量输出变化。试验及分析结果表明,试验台转速控制平稳,符合理论计算;且可以有效地模拟不同工况下风力发电系统的运行状态。     

基于投资核减目标下的典型项目论证分析

电力企业现有经营发展方式已经不能完全适应当前投资、市场、监管、核价等方面的新要求,迫切需要重新调整投资、预算、营收管控策略.对电力项目投资核减中的技术与例行核减内容进行了分析,并最终以典型案例进行了论证说明.     

矿井通风系统优化改良分析

我国经济的不断发展带动了国内对于矿产能源的需求急剧增大,随之开采和生产矿产的井下区域也在一步步扩建,使其原有的井下通风系统已经无法达到矿产开采生产的井下区域对于井下通风的要求,于是要求井下相关工作技术人员对于矿井通风系统进行革故鼎新的动态管理,使其矿井通风所具有的系统功能和作用得到进一步的发挥,为相关工作人员对煤矿系统的相关工作进行有效合理的开展提供了比较可靠的保障。     

顶板深孔爆破防治小煤柱冲击地压研究

以巴彦高勒煤矿1202回风巷小煤柱区域为研究对象,采用数值模拟、理论分析、钻孔窥视等方法,研究小煤柱区域应力分布状态及顶板断裂结构特征。对煤柱侧顶板卸压机制及其断裂结构进行了分析,结果表明:采空区顶板的断裂能够实现应力的转移和释放,较断裂前垂直应力降幅达32. 0%、应力峰值位置向实体煤侧偏移4 m,同时有效降低了拐角煤体与其他区域的应力差值。划分了小煤柱侧顶板断裂类型,结合全断面窥视结果,确定出深孔爆破技术治理煤柱侧坚硬顶板的爆破参数。顶板治理措施实施后,巷道变形量得到有效控制,降低了小煤柱区域冲击地压危险程度。     

基于支持向量机的RSA电磁旁路分析方法

针对在旁路分析过程中由于噪声的影响，不能直接观察出RSA的加密过程这一问题，提出结合支持向量机的旁路分析方法，从分类的角度对RSA二进制模幂运算中的平方、乘法操作进行识别，根据密钥与操作的相关性，推断出RSA二进制密钥序列。基于此，对移动设备PCM-9589F凌动主板进行了RSA电磁旁路分析研究，使用串口通信技术实现了对目标设备CPU的旁路电磁信号的采集，并采用基于边界的单类支持向量机的方法，以分类的正确率为70%为阈值，实现了对RSA二进制模幂运算中平方、乘法操作的识别，提取了OpenSSL加密库中1?024位RSA加密算法的二进制密钥序列。相比于传统的简单分析方法，克服了因旁路信号质量低而无法破解密钥的难题。     

工业互联网与化学工业变革—对“智慧工厂”技术的调查研究

国家提出了建设"中国制造2025"的发展蓝图,而以互联网和数据技术平台为基础的"智慧工厂"正顺应了这一设想。为更好地培养工程思维,青岛科技大学"化梦工成"团队对青岛部分化工企业采用多种调研方法进行了实地调研,以工业互联网技术为主线,详细分析了各家化工企业的新技术应用特点,初步了解软硬件相结合的现代工业企业管理特色,并对智慧工厂的应用前景进行了展望。