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公开(公告)号：CN116305464A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310261974.4
申请日：2023-03-17
Applicant: 南京大学 , 南京大学建筑规划设计研究院有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出了基于太阳能光伏利用与天然采光耦合的多目标优化方法。该方法基于Rhino&Grasshopper参数化平台，以Radiance和Daysim为采光计算引擎，整合honeybee等性能模拟插件与Python编程语言，结合多目标优化插件Octopus，实现天然采光与太阳能光伏利用的耦合优化。其实质是将天然采光与太阳能光伏利用两个指标同时考虑，通过优化算法进行多次迭代计算，得出同时即满足天然采光与最大化进行太阳能光伏利用优化目标的较优解集范围。最后应用参数化模型，将结果数据可视化反馈，供设计人员根据项目的具体天然采光和太阳能光伏利用的需求进行筛选，为节能、健康的建筑环境营造提供决策支持。
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公开(公告)号：CN112307537A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011082604.7
申请日：2020-10-12
Applicant: 南京大学 , 南京大学建筑规划设计研究院有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出了一种基于多目标优化算法的天然光视觉与非视觉效应耦合优化的方法。该方法基于Rhino&Grasshopper参数化平台，以Radiance和Daysim为采光计算引擎，整合Honeybee等性能模拟插件与Python编程语言，结合多目标优化插件Octopus，实现视觉与非视觉采光的耦合优化。其实质是将采光的视觉与非视觉评价指标同时考虑，通过优化算法进行多次迭代计算，得出同时满足视觉与非视觉优化目标的较优解集范围。最后应用参数化模型，将结果数据可视化反馈，供设计人员根据项目的具体视觉和非视觉采光需求进行筛选，为健康光环境营造提供决策支持。
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公开(公告)号：CN112307537B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202011082604.7
申请日：2020-10-12
Applicant: 南京大学 , 南京大学建筑规划设计研究院有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出了多目标优化算法的天然光视觉与非视觉效应耦合优化方法。该方法基于Rhino&Grasshopper参数化平台，以Radiance和Daysim为采光计算引擎，整合Honeybee等性能模拟插件与Python编程语言，结合多目标优化插件Octopus，实现视觉与非视觉采光的耦合优化。其实质是将采光的视觉与非视觉评价指标同时考虑，通过优化算法进行多次迭代计算，得出同时满足视觉与非视觉优化目标的较优解集范围。最后应用参数化模型，将结果数据可视化反馈，供设计人员根据项目的具体视觉和非视觉采光需求进行筛选，为健康光环境营造提供决策支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113486298A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110721961.1
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请实施例公开了基于Transformer神经网络的模型压缩方法、矩阵乘法模块，在该方法中，根据预设的第一参数，对原始权重矩阵中的每行权重进行分组，得到多个权重组，然后根据预设的第二参数，对每个权重组进行剪枝，最后获取非零权重矩阵以及二进制掩膜。该方法将权重的每行分为多组，各个权重组的非零元素数量一致，后续在计算流程中，并行计算的非零权重矩阵能够保持相同的计算时间，以此达到负载均衡的目的，具有较好的加速效果。
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公开(公告)号：CN115115018B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202110295873.X
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/082 , G06N3/063 , G06N3/049 , G06N3/0442
Abstract: 本申请提供一种用于长短记忆神经网络的加速系统，所述加速系统包括主机以及与所述主机实现数据交互的加速装置。所述加速装置包括：含有多个计算通道的通道组，与所述通道组相连接的权重缓存区、偏置缓存区以及激活缓存区，除此之外，加速装置还包括控制器以及解码组件。本申请中，主机用于对权重数据进行预处理获得第一输入数据，该第一输入数据为多组参数数量均衡的权重数据的集合。权重缓存区用于接收第一输入数据，该第一输入数据经解码组件解码后即可用于计算。将多组参数数量均衡的权重数据分别分配给不同处理单元进行计算，使得不同处理单元处理时间基本一致，从而解决随机稀疏带来的硬件负载不均衡问题。
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公开(公告)号：CN113486298B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110721961.1
申请日：2021-06-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06F17/16 , G06N3/082 , G06N3/0495
Abstract: 本申请实施例公开了基于Transformer神经网络的模型压缩方法、矩阵乘法模块，在该方法中，根据预设的第一参数，对原始权重矩阵中的每行权重进行分组，得到多个权重组，然后根据预设的第二参数，对每个权重组进行剪枝，最后获取非零权重矩阵以及二进制掩膜。该方法将权重的每行分为多组，各个权重组的非零元素数量一致，后续在计算流程中，并行计算的非零权重矩阵能够保持相同的计算时间，以此达到负载均衡的目的，具有较好的加速效果。
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公开(公告)号：CN110390161A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910659932.X
申请日：2019-07-22
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，包括：步骤1，气象数据处理：先根据WELL标准计算每种天空类型的非视觉照度转换系数，然后利用天空净度指数确定所选时间范围内各小时的天空类型，并与转换系数相匹配；步骤2，采光模拟计算：基于数据信息建立建筑三维模型组，并设置相关参数与材质赋予，分析点和视看方向的确定，以及模拟类型的选择；步骤3，可视化分析：对WELL标准和CEA评价法的相关指标进行补充和处理，设计用于评估工具计算的指标体系，通过评价工具中的各组件完成各指标的计算并进行图示表达。本发明直观呈现非视觉效应在时间和空间的信息，便于对天然光非视觉效应进行评估。
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公开(公告)号：CN115115018A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110295873.X
申请日：2021-03-19
Applicant: 南京大学
Abstract: 本申请提供一种用于长短记忆神经网络的加速系统，所述加速系统包括主机以及与所述主机实现数据交互的加速装置。所述加速装置包括：含有多个计算通道的通道组，与所述通道组相连接的权重缓存区、偏置缓存区以及激活缓存区，除此之外，加速装置还包括控制器以及解码组件。本申请中，主机用于对权重数据进行预处理获得第一输入数据，该第一输入数据为多组参数数量均衡的权重数据的集合。权重缓存区用于接收第一输入数据，该第一输入数据经解码组件解码后即可用于计算。将多组参数数量均衡的权重数据分别分配给不同处理单元进行计算，使得不同处理单元处理时间基本一致，从而解决随机稀疏带来的硬件负载不均衡问题。
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