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公开(公告)号:CN117236443A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311202222.7
申请日:2023-09-18
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/08 , G06N3/0985 , G06N3/04 , G06N3/0464 , G06F17/10
Abstract: 本发明提出了一种基于动态可精简神经网络的自适应高能效推理方法,要点包括初始化定义宽度乘数c和可切换宽度乘数列表S;构建基于能耗乘数的可精简神经网络SNN:得到可切换能耗约束下可精简神经网络M*,本发明提出了动态约束可精简DNN构建方法,实现基于设备上的基准和资源限制的网络宽带动态调整,在推理时进行实时自适应精度‑效率权衡,从而实现自适应高能效DNN推理。
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公开(公告)号:CN116488905A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310455716.X
申请日:2023-04-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 基于在线忙间隔分析的安全感知实时任务调度方法,属于实时系统安全领域,为了解决最大程度地减少AEW内不可信任所占的比例,进而降低攻击的成功率的问题,S1.离线计算最大保护窗口长度;S2.根据当前调度时刻是否在最大保护窗口内,选择可信任务或不可信任务作为可行性测试的测试任务;S3.根据忙间隔分析对测试任务在时刻t执行进行可行性测试;效果是在保证系统可调度性的同时,最大程度地减少AEW内不可信任所占的比例,进而降低了攻击的成功率。
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