基于RISC-V处理器的卷积加速SoC系统设计

为提高卷积神经网络（CNN）的计算效率和能效,以8 bit定点数据作为输入,设计一个支持激活、批标准化以及池化等CNN网络中常见计算类型的卷积加速器,优化循环计算顺序并将其与数据复用技术相结合,以提高卷积计算的效率。基于软硬件协同设计思想,构建包含RISC-V处理器和卷积加速器的SoC系统,RISC-V处理器基于开源的指令集标准,可以根据具体的设计需求扩展指令功能。将该SoC系统部署在Xilinx ZCU102开发板上,RISC-V处理器和卷积加速器分别工作在100 MHz和300 MHz频率下,测试结果表明,该加速器的算力达到153.6 GOP/s,运行VGG16网络进行图片推理计算时加速效果较好。     

高效安全向量计算及其推广

安全多方计算是密码学的一个重要研究方向,也是目前国际密码学界的研究热点.因为许多实际问题都可以用向量来描述,研究向量的保密计算具有重要的理论与实际意义.目前,关于向量保密计算问题大多是在整数集上进行研究,关于有理数向量问题的研究很少.在此主要研究有理数域上向量的安全多方计算问题,包括向量点积、向量相等、向量优势等问题,设计了安全高效的计算协议,扩大了向量保密计算的应用范围.对这些协议的安全性分析和效率分析表明,它们在安全性和效率方面与现有协议相比具有明显优势.并且利用所设计的协议解决了一些新的向量问题和计算几何问题.     

改进麻雀搜索算法求解作业车间调度问题

针对最小化完工时间的作业车间调度问题(JSP),提出改进麻雀搜索算法(ISSA).首先设计有效的编码转换方式,形成JSP离散决策空间与麻雀搜索算法(SSA)连续搜索空间的对应关系.然后,针对SSA在求解后期易陷入局部最优,利用量子计算、正余弦搜索和警戒者数量递减策略对SSA进行改进,同时引入多邻域搜索和高斯扰动策略以弥补SSA在求解离散问题时深度发掘能力不足的弊端.最后,进行FT、LA系列10个测试问题、6种算法和2个应用实例的对比实验.结果表明,ISSA在求解JSP时,能获得更好的最小值、平均值和寻优成功率,验证了ISSA求解JSP的有效性.     

计算密集型大流量数据的接力计算与动态分流处理

针对当前大流量数据计算速度慢、服务器端计算压力大等问题,提出一套计算密集型大流量数据的接力计算与动态分流处理模型。首先,在分布式环境下,使用内存型数据存储技术确定计算任务的运算量与复杂等级,同时利用节点资源能力对节点进行排序;然后,动态分配任务到不同节点进行并行计算,并采用一种接力处理模式完成计算任务的分解,以有效保证高流量复杂运算任务的性能和精度要求。通过分析对比,可知在万级以上数据量的情况下,多个节点比单个节点的运行时间更短、计算速度更快;而且,将该模型应用于实际时,发现它不仅能在高并发场景下减少运行时间,而且也能节省更多计算资源。     

基于NOMA的5G超密网计算迁移与资源分配策略

针对5G超密网中移动设备计算能力不足、频谱资源有限的问题,提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的计算迁移与带宽分配策略。首先,对系统模型进行了分析,并在此基础上以最小化设备计算代价为目标对所研究的问题进行形式化定义;然后,将该问题分解成设备的计算迁移、系统的带宽分配和设备的分组匹配三个子问题,并利用模拟退火、内点法和贪心算法对这三个子问题进行求解;最后,通过联合优化算法对上述子问题进行交替性迭代求解,最终获得最优计算迁移和资源分配策略。仿真结果表明,所提出的联合优化策略不但优于传统的正交多址接入（OMA）方式,而且能获得比平均分配带宽的NOMA技术更低的设备计算代价。     

并行化洪水演进模拟研究综述

近年来,并行化洪水演进模拟技术发展迅速,在防汛减灾领域发挥重要作用。在考虑洪水演进模型的数值方法、并行模式和编程技术等因素后,选取一些有代表性的洪水演进模型,分析了同构并行和异构并行洪水演进模型涉及的技术细节,提出并行化模型开发的技术难点和解决方法。最后,提出将来并行化洪水演进模型研发的着力点：非结构网格模型的异构并行化;混合并行的洪水演进模型;适于GPU异构并行的网格形式;并行环境下的实时可视化和交互式计算;基于动态编程语言的模型开发;界面式开发及模型应用推广。     

Differentially private data fusion and deep learning Framework for Cyber–Physical–Social Systems: State-of-the-art and perspectives

The modern technological advancement influences the growth of the cyber–physical system and cyber–social system to a more advanced computing system cyber–physical–social system (CPSS). Therefore, CPSS leads the data science revolution by promoting tri-space information resource from a single space. The establishment of CPSSs increases the related privacy concerns. To provide privacy on CPSSs data, various privacy-preserving schemes have been introduced in the recent past. However, technological advancement in CPSSs requires the modifications of previous techniques to suit its dynamics. Meanwhile, differential privacy has emerged as an effective method to safeguard CPSSs data privacy. To completely comprehend the state-of-the-art developments and learn the field’s research directions, this article provides a comprehensive review of differentially private data fusion and deep learning in CPSSs. Additionally, we present a novel differentially private data fusion and deep learning Framework for Cyber–Physical–Social Systems , and various future research directions for CPSSs.     

基于安全多方计算的车载网隐私保护机制

为了解决当前车载网隐私保护机制的安全性和效率问题,基于安全多方计算理论和匿名认证协议,提出了一种新的车载网节点隐私保护方案.该方案利用线性方程组的求解理论,采用安全高效的茫然传输机制,避开了传统的计算复杂的公钥密码算法.对方案的安全性和效率分析的结果表明,新方案不仅能够解决车载网中发送者隐私、接收者隐私、匿名性、共谋攻击、重放攻击等多种安全问题,而且认证效率也得到了有效提高,在计算性能受限的物联网环境中,具有理论和应用价值.     

基于时序逆影响的随机游走推荐算法*

相似性计算是协同过滤推荐的关键步骤,针对传统相似性计算认为相似关系是对等的且没有考虑消费顺序和时间间隔的问题,提出了基于时序逆影响的随机游走推荐算法。首先,基于用户时序关联图提出一种新的称为时序逆影响的相似性度量,利用随机游走得到了目标用户近邻集合;其次,利用随机游走在项目时序关联图上进一步改进推荐的多样性和覆盖率。它不但认为用户间相似是不对称的,考虑了用户消费项目的顺序和时间间隔,获得了用户全局的直接和间接近邻,而且考虑了项目间的时序逆影响。通过在真实数据集上的大量试验结果表明,与其他随机游走方法相比,不但能提高推荐性能、缓解数据稀疏,而且通过提高多样性和覆盖率解决了过拟合的问题。     

基于约化乘法表的绝热量子整数分解算法

绝热量子计算模型是一种极具潜力的量子计算模型。报告一种基于约化乘法表的绝热量子整数分解方案及其在6量子~16量子比特内的数值仿真实验结果。这种方案采用约化的乘法表将整数分解问题转化为优化问题,从而将分解问题所需要的量子比特降低到n(n为待分解整数的二进制位宽)。实验结果表明新的绝热量子整数分解算法只需要多项式时间来求解此优化问题。