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公开(公告)号：CN119558360A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411607181.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本发明涉及神经网络技术领域，是一种基于四进制脉冲的脉冲神经网络加速器及其计算方法，具体方法包括：构建神经元模型，预设三个膜阈值，根据神经元实时膜电位和三个膜阈值进行四进制脉冲生成触发判断，同时在四进制脉冲生成过程中执行零跳过策略，筛选获得有效四进制脉冲；当所述神经元模型中的神经元生成并发放有效四进制脉冲完成后，通过膜电位重置策略对神经元的膜电位进行重置处理；同步使用带有四进制脉冲的输入数据对带有四进制脉冲的深度残差脉冲神经网络进行训练，并通过额外的加法器生成最终的输出膜电位和四进制脉冲；本发明显著缩短了SNN的处理时间窗口，提高了计算效率和能效，适用于各种神经网络计算任务。
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公开(公告)号：CN119523414A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411507881.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及癫痫预测技术领域，是一种基于可调节抑制发射的脉冲神经网络的癫痫预测系统，具体包括：数据预处理模块、脉冲神经网络模块、神经网络优化模块、发射模式判断模块和加速器模块；通过数据预处理模块得到可以供给神经网络训练和测试的数据集，然后通过脉冲神经网络模块、神经网络优化模块和发射模式判断模块对脉冲神经网络进行软件优化和硬件优化，最后通过加速器模块实现所述基于可调节抑制发射的脉冲神经网络的癫痫预测系统，本发明解决了现有技术中，脉冲神经网络的计算量庞大，功耗消耗也大导致计算速度慢且无法满足可穿戴设备需求的问题。
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公开(公告)号：CN119476381A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411490368.0
申请日：2024-10-24
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种基于可学习阈值的异常值感知低精度训练硬件系统，属于神经网络训练领域，旨在解决在边缘计算设备上进行深度神经网络训练时，如何在保证量化精度的同时有效处理异常值的问题。其包括通过在线更新异常值的阈值提高模型量化性能，具体包括以下步骤：配置异常值阈值实时监测和识别输入的计算数据中的异常值，并根据识别结果对计算数据进行感知量化；对感知量化后的计算数据进行数据转换，并进行数据编码，根据数据编码结果确定计算场景；基于计算场景分配计算任务至处理单元簇中；通过梯度下降算法计算异常值梯度，并进行可学习的异常值阈值更新；在网络训练完成后，进行性能评估，并将结果进行整理和输出。
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公开(公告)号：CN119132248A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411527796.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 南京大学
IPC: G09G3/34 , G06T3/04 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06T1/20 , G06F5/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种显示器件的动态背光调控方法及系统，包括：根据当前待显示的原始输入图像中每个像素点的特征值，形成灰度图像；将灰度图像输入至预设的卷积神经网络编码器模型，得到压缩特征图；将压缩特征图输入至预设的耦合扩散算法解码器模型，得到更新图像；基于更新图像每个像素点的灰度值，调控所述显示器的背光；本发明采用神经网络方法来进行图像背光的压缩特征提取，提升了算法对不同显示场景的适应性，在解码器阶段通过双线性插值和最近邻插值的耦合，使得扩充阶段的运算不过于复杂，又提供了相对更加可靠、平滑的图像效果，对于视频流的处理采用了乒乓设计和流水线架构设计，增加了并行度和数据吞吐率，提高了数据处理效率。
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公开(公告)号：CN113162586B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110422878.4
申请日：2021-04-16
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种时钟占空比修调方法及系统，其中方法具体包括：对待进行修调的输入信号进行延时控制后，进行电流控制和时间控制；根据经过电流控制和时间控制处理后的输入信号，对电荷泵进行充放电的调整；整形后，输出修调后的正弦波信号。本发明针对电路中实际存在的时钟信号占空比不稳定，传统占空比调节电路功耗大并且性能不稳定等问题，通过将时钟信号转换并进行延时控制，实现对输入时钟信号占空比的校准，达到不受温度、电压和制作工艺影响的目的。另一方面，第一个周期后与输入信号无关，使得时钟信号的精确度和可靠性提高，同时，具有较强的兼容性和实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117236398A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311256510.0
申请日：2023-09-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/065 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络的片上网络延时预测器，包括收集随机硬件映射和与其对应的网络特征值，将硬件映射和网络特征值组成数据集；根据所述数据集设置片上网络延时预测模型的网络结构与训练参数；使用K折交叉验证法训练片上网络延时预测模型，得到模型的最优超参数；使用最优超参数在所有训练数据上重新训练片上网络延时预测模型，得到最终的片上网络延时预测模型；评估最终的片上网络延时预测模型在测试集上的泛化能力。本发明可在使用穷举、启发式、迭代算法探索最优映射时替代片上网络仿真器，快速得到不同输入硬件映射对应所需的延迟时间，辅助最优映射探索，计算成本较低，具有较好的泛化能力与较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117077746A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311085861.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于二值权重的脉冲神经网络的无监督片上学习系统，包括编码及排序模块，计算模块，求最小值模块，和二值权重更新模块。编码及排序模块将输入数据进行编码并进行升序排列；计算模块计算输出神经元是否产生脉冲，并产生状态向量和索引向量用于神经元选择模块和二值权重更新模块；神经元选择模块选中发射脉冲时间最早的神经元；二值权重更新模块基于二值权重更新规则对选中的神经元的二值权重进行更新。本方法的初始权重，以及在训练及推理时使用的权重均为二值权重（0，1），大大减小了对于硬件中存储的需求，且二值权重无需使用乘法器，能够实现在硬件上进行低面积、低功耗的片上训练。
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公开(公告)号：CN111860819B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202010731785.5
申请日：2020-07-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种可拼接、可分段的全连接神经网络推理加速器及其加速方法，加速器包括控制模块、存储模块、计算模块三大功能模块，控制模块有三种模式：配置模式、搬运模式、计算模式。本发明充分利用全连接计算的可并行性以及权重的可共享性，支持多批处理、多路并行计算。控制模块通过模式的跳转来控制整个全连接的实现与加速。本发明可以实现对输入神经元和权重的独立地址的拼接，即可以将需要进行多次计算的全连接合并为一次全连接运算；其次，本发明可以实现全连接计算的拆分，通过暂存中间结果的方式对其进行分段计算，在硬件资源有限的情况下，实现大规模的全连接神经网络的计算。
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公开(公告)号：CN110751192B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910927807.2
申请日：2019-09-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/2431 , G06N5/01 , G06N5/046
Abstract: 本发明公开了一种基于CART算法的随机森林的决策树推理系统，包括控制模块,输出控制信号；数据存储模块,根据所述控制信号传输包含有多棵决策树数据的源数据并存放计算模块的计算结果；计算模块,根据所述控制信号计算Gini不纯度，获取最优特征。有益效果：有效地提高数据推理的精确度，加快算法运行的速度，有着广泛的应用前景，针对不同的场合有良好的应用价值。
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公开(公告)号：CN116318639A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211093758.5
申请日：2022-09-08
Applicant: 南京大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明提出了一种轻量化Twofish加密算法加速器及其加速方法，其中的主要的模块包括控制器模块、子密钥生成模块、轮运算模块和输入输出白化模块。本发明提出了实现S盒单元置换功能的高效硬件加速电路，并在每一轮运算中引入线性反馈移位寄存器随机选择S盒中的置换电路，从而提高加密过程的安全性；本发明提出的轮运算模块与扩展子秘钥生成单元这两个核心部分在硬件资源上高度共享，根据控制信号切换功能交替运行，因此资源利用较少，硬件实现规模小轻量化，能够良好地适应在SoC中的模块集成。
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