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公开(公告)号：CN114337611B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202111517128.1
申请日：2021-12-13
Applicant: 安徽大学
IPC: H03K3/356
Abstract: 本发明涉及一种基于循环反馈C单元的三节点翻转自恢复锁存器，包括双循环结构存储模块和四个传输门，双循环结构存储模块由十二个二输入C单元组成，包括第一C单元CE1至第十二C单元CE12；所述四个传输门包括第一传输门TG1至第四传输门TG4；四个传输门的信号输入端均作为锁存器的数据输入端D，所述第五C单元CE5的输出端作为锁存器的数据输出端。本发明可靠性高，可容忍任意三节点翻转并且可自恢复；使用较少MOS管，降低了面积和功耗开销，并且提升了锁存器容忍能力，具有更为优越的性能；具有低延迟性，由于透明模式下，输入端与输入端之间只有一个传输门，所以本发明建立了更为高效的路径，因此传输延迟低。
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公开(公告)号：CN118364906B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410792134.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/02 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种应用可信度感知迭代训练策略实现实体对齐的方法及其对应的服务推荐系统。该方案的核心包括一个关系感知交互图注意力网络，以及一个基于可信度感知迭代训练的自监督机制。其中，图注意力网络用于提取知识图谱中实体和关系的嵌入表示，并可以聚合实体特征和关系特征，并利用注意力机制降低噪声对实体嵌入的影响。在自监督机制中，先由图注意力网络分别提取出两个待对齐处理的知识图谱的嵌入表示，然后不断评估两个知识图谱中各组预对齐实体对的可信度，并将可信度高的实体对逐渐添加为伪对齐种子。本发明克服了现有方案需要依赖大量人工标注的伪对齐种子且易受噪声影响进而导致模型精度不足的缺陷。
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公开(公告)号：CN118364906A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410792134.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/02 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种应用可信度感知迭代训练策略实现实体对齐的方法及其对应的服务推荐系统。该方案的核心包括一个关系感知交互图注意力网络，以及一个基于可信度感知迭代训练的自监督机制。其中，图注意力网络用于提取知识图谱中实体和关系的嵌入表示，并可以聚合实体特征和关系特征，并利用注意力机制降低噪声对实体嵌入的影响。在自监督机制中，先由图注意力网络分别提取出两个待对齐处理的知识图谱的嵌入表示，然后不断评估两个知识图谱中各组预对齐实体对的可信度，并将可信度高的实体对逐渐添加为伪对齐种子。本发明克服了现有方案需要依赖大量人工标注的伪对齐种子且易受噪声影响进而导致模型精度不足的缺陷。
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公开(公告)号：CN114337611A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111517128.1
申请日：2021-12-13
Applicant: 安徽大学
IPC: H03K3/356
Abstract: 本发明涉及一种基于循环反馈C单元的三节点翻转自恢复锁存器，包括双循环结构存储模块和四个传输门，双循环结构存储模块由十二个二输入C单元组成，包括第一C单元CE1至第十二C单元CE12；所述四个传输门包括第一传输门TG1至第四传输门TG4；四个传输门的信号输入端均作为锁存器的数据输入端D，所述第五C单元CE5的输出端作为锁存器的数据输出端。本发明可靠性高，可容忍任意三节点翻转并且可自恢复；使用较少MOS管，降低了面积和功耗开销，并且提升了锁存器容忍能力，具有更为优越的性能；具有低延迟性，由于透明模式下，输入端与输入端之间只有一个传输门，所以本发明建立了更为高效的路径，因此传输延迟低。
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