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公开(公告)号：CN111586969A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010350952.1
申请日：2020-04-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H05K1/18 , H05K1/11 , G06F30/394
Abstract: 本发明提出一种电路布线方法，包括：于PCB基板的第一面规则设置多个元件颗粒，并于该PCB基板的第二面对应设置该元件颗粒，使该第二面的元件颗粒与该第一面的元件颗粒互为镜像；于该PCB基板设置端接电阻，以及与处理器连接的处理器端；于该PCB基板设置主线和分支线，通过该主线将该处理器端与该端接电阻电性连接，通过该分支线将所有该元件颗粒分别依次电性连接至该主线；于该PCB基板设置数据线，通过该数据线将该处理器端与该元件颗粒电性连接。本发明还提出一种采用该电路布线方法进行电路布线的DDR4内存，以及一种包括该DDR4内存的电子设备。
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公开(公告)号：CN111488984A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010259417.5
申请日：2020-04-03
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种轨迹预测方法，包括根据用户的实时轨迹数据，使用经用于训练轨迹预测模型的方法得到的轨迹预测模型进行轨迹预测，得到轨迹预测结果，本发明将时空轨迹数据分为近期轨迹数据、短期历史数据和长期历史数据，利用第一多头注意力机制网络的编码模型捕捉长期历史数据中各轨迹点的长期时空关系，利用循环神经网络编码模型捕捉短期历史数据中各轨迹点的短期时空关系，并利用第二多头注意力机制网络的编码模型根据长期和短期时空关系的相似度对短期时空关系进行调整，实现了历史轨迹的全局依赖，用近期轨迹数据和经调整后的短期时空关系训练第三多头注意力机制网络的解码模型后将其作为轨迹预测模型，提高了轨迹预测的准确性。
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公开(公告)号：CN111459997A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010183569.1
申请日：2020-03-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F16/906
Abstract: 本发明实施例提供了一种时空轨迹数据的频繁模式增量挖掘方法和电子设备，该方法用于对船舶或者航空器的时空轨迹数据进行挖掘，该方法先对轨迹点进行聚类形成多个聚类类簇，每个聚类类簇包括聚类中心和聚类范围，每个聚类中心配有一个身份标识，提取经纬度坐标落在相应聚类类簇的聚类范围的轨迹点并将其用该聚类类簇的聚类中心的身份标识表示，得到用聚类中心的身份标识按序排列表示的经映射后的轨迹，对经映射后的轨迹进行频繁模式挖掘，具有抗干扰性强且便于识别目标的重复轨迹的特定，便于找出目标的轨迹规律，以便为相关用户提供准确的轨迹预测或者服务。
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公开(公告)号：CN111242268A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010012084.6
申请日：2020-01-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种搜索卷积神经网络的方法，包括：构建初始卷积神经网络并训练至收敛，其中所述初始卷积神经网络包括一个或多个进化模块、全局平均池化层、全连接层；以训练后的初始卷积神经网络为基础进行多次迭代突变以得到多个突变卷积神经网络，其中，单次突变是从预设的突变方式中随机选择一种突变方式对当前卷积神经网络中的所有进化模块的结构同时进行突变后对整个卷积神经网络进行训练至收敛得到一个新的突变卷积神经网络，每次突变得到一个突变卷积神经网络；从步多个突变卷积神经网络中选择适应度最大的突变卷积神经网络作为搜索结果。采用本发明可以根据已有网络结构和参数方面的经验，有方向性地改变神经网络结构，并减少训练消耗。
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公开(公告)号：CN111209972A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010021930.0
申请日：2020-01-09
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于混合连通性深度卷积神经网络的图像分类方法及系统，包括：获取包括多张原始图像的训练集，根据每张图片的类别标签统计得到该训练集的正确分类概率分布，将该训练集输入至深度卷积神经网络中，得到该训练集的特征向量，将该特征向量通过全连接层得到在不同类别上的预测分类概率分布，根据该预测分类概率分布与正确分类概率分布，求解一个交叉熵误差，通过该交叉熵误差迭代该深度卷积神经网络，直到该交叉熵误差小于预设值，保存当前该深度卷积神经网络作为图像分类网络；将待分类图像输入至该图像分类网络，输出该待分类图像的类别概率分布，选取概率最大的类别作为该待分类图像的图像分类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110087197A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910505611.4
申请日：2019-06-12
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种车载自组织网络中的消息广播、接收及追踪方法，其中，车载自组织网络中的消息广播方法包括：步骤1)当车辆的信息设备被插入所述车辆的适配接口时，由所述车辆的信息设备对所述车辆的使用者进行认证；步骤2)若所述车辆的使用者通过认证，则当所述车辆产生待广播的消息时，由所述车辆的干预防护设备对所述车辆的信息设备进行认证；步骤3)若所述车辆的信息设备通过认证，则由所述车辆的干预防护设备向所述车载自组织网络广播消息包，所述消息包包括待广播的消息。本发明在保证数据源和数据的安全性的同时，提高了车载自组织网络中数据认证的效率。
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公开(公告)号：CN109842888A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711213950.2
申请日：2017-11-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种水下传感网的水声信道质量动态评估和预测方法，包括：初始化步骤水下传感网节点接收初始数据包，以获得邻居节点的标识、剩余能耗及信噪比均值方差并建立包括邻居节点的标识、剩余能耗及信噪比均值和方差的向量表；主动发包步骤，进入主动发包状态的节点根据其邻居信道质量评估值，确认下一跳的转发节点，将该转发节点的标识加入数据包，并广播该评估数据包；被动接收步骤，处于被动接收状态的节点接收到该数据包后，更新向量表，并通过比对标识，判断自身是否为该转发节点。本发明通过计算与邻居节点的信噪比协方差等统计参数，将算法扩展为多跳信道质量评估算法，便于从找到信道质量最优的全局路由。
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公开(公告)号：CN109831264A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201810121137.0
申请日：2018-02-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04B17/373 , H04B17/336 , H04B13/02 , H04W40/10 , H04W40/12 , H04W40/22 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于最近邻居回归的时序水声信道质量预测方法，包括：初始化步骤水下传感网节点接收初始数据包，以获得邻居节点的标识、剩余能耗及信噪比值并建立包括邻居节点的标识、剩余能耗及信噪值的信道质量矩阵；主动发包步骤，进入主动发包状态的节点采用基于最近邻居回归的时序水声信道质量评估算法，获取其邻居信道质量评估值，并根据该评估值，确认下一跳的转发节点，将该转发节点的标识加入数据包，并广播该评估数据包；被动接收步骤，处于被动接收状态的节点接收到该数据包后，更新该信道质量矩阵，并通过比对标识，判断自身是否为该转发节点。
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公开(公告)号：CN103412564B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201310320211.9
申请日：2013-07-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 中国人民解放军总参谋部第六十一研究所
IPC: G05D1/00
Abstract: 本发明公开了一种无人系统分布式一致性编队控制方法及其系统，该方法包括：步骤1，为每个节点设置一个初始状态；步骤2，根据需要的编队队形和每个节点的初始状态，得到每个节点相对于头节点的相对位置矩阵；步骤3，设置每个节点的通信功率，使其只能与邻居节点通信；步骤4，调整节点编队中的所有节点的位置；步骤5，根据每个节点的头节点位置以及相对位置矩阵，得到每个节点最终需要的位置。本发明实现了无人编队的协同控制。
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公开(公告)号：CN102811480B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210208874.7
申请日：2012-06-19
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于物理脉冲耦合的无线传感器网络时间同步方法，所述方法包括：步骤1，初始化LED端口和发射模块端口，将所述LED端口和发射模块端口设定为输出，定时器清零，将无线传感器网络节点进行上电复位；步骤2，初始化并打开外部中断，启动定时器；步骤3，根据定时器溢出情况将单片机转入休眠模式，等待外部中断，外部中断结束时再次进入休眠模式。
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