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公开(公告)号：CN114239806B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202111547712.1
申请日：2021-12-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06F15/78
Abstract: 本发明公开了一种RISC‑V架构的多核神经网络处理器芯片，包括主控模组和并行计算集群。主控模组的核心为RISC‑V 64GC指令集处理器，负责运行操作系统、提供外围接口控制和电源管理。并行计算集群包括4个RISC‑V 32IMFC指令集处理器和一个卷积加速引擎，RISC‑V 32IMFC指令集处理器负责运行大规模并行向量计算，卷积加速引擎为自定义架构的运算单元矩阵，为卷积神经网络算法提供加速。本发明具有高运算能力，低功耗、高并行度的特点，能在合理的芯片面积内，实现功能较为复杂、网络规模较大且连接较为灵活的神经网络算法。
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公开(公告)号：CN119266131A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411518092.2
申请日：2024-10-29
Applicant: 浙江大学长三角智慧绿洲创新中心
Abstract: 本发明公开了一种晶格式机构驱动的刚度和惯容双重非线性抗冲击装置。本发明包括连接板、带肢连杆、弹簧、弹簧连接部件、弹簧导杆、插销、齿条、齿轮、飞轮、支撑背板和连杆分肢插销。所述连接板分别通过插销连接带肢连杆，所述带肢连杆通过插销连接弹簧连接部件，所述弹簧导杆固定于弹簧连接部件，所述齿条通过连杆分肢插销连接带肢连杆，且为齿轮运动提供支撑，所述支撑背板固定于连接板，所述支撑背板固定可旋转飞轮，所述飞轮连接齿轮。本发明能够针对待防护结构的刚度与惯性特征实现双重调节，具备灵活高效的抗冲击性能，且结构传力路径简单明确，加工成本低，实用性高。
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公开(公告)号：CN112731955B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202011583068.9
申请日：2020-12-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/08 , G05B19/042 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种平衡自稳型空间运动定位系统，包括球壳、平衡态自稳机构、平衡台、集成电路板以及电源；所述平衡态自稳机构设置于球壳内部且与平衡台固定连接，所述平衡台与集成电路板固定连接，所述电源与集成电路板连接；所述平衡态自稳机构具有三组驱动兼检测单元，三组驱动兼检测单元均以平衡态自稳机构的中心为参考点，围绕电源的圆周等间距分布。本发明的空间运动定位系统对姿态角、角速度、角加速度、转速等进行控制，且能够根据采集数据推算该系统的运动状况以及运动轨迹，可用于地图构建、勘探、机器人定位等领域，具有稳定、便捷、高效等优点。
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公开(公告)号：CN114239806A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111547712.1
申请日：2021-12-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种RISC‑V架构的多核神经网络处理器芯片，包括主控模组和并行计算集群。主控模组的核心为RISC‑V 64GC指令集处理器，负责运行操作系统、提供外围接口控制和电源管理。并行计算集群包括4个RISC‑V 32IMFC指令集处理器和一个卷积加速引擎，RISC‑V 32IMFC指令集处理器负责运行大规模并行向量计算，卷积加速引擎为自定义架构的运算单元矩阵，为卷积神经网络算法提供加速。本发明具有高运算能力，低功耗、高并行度的特点，能在合理的芯片面积内，实现功能较为复杂、网络规模较大且连接较为灵活的神经网络算法。
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公开(公告)号：CN113591380A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110854976.5
申请日：2021-07-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图高斯过程的交通流预测方法、介质及设备，其通过对流量数据进行流量统计，并根据设计的预测算法对交通流的均值和方差进行预测。本发明方法综合考虑交通流的时间和空间特征，通过图聚合高斯过程表征空间特征，使用深度卷积高斯过程对多个图聚合高斯过程进行时间特征表征，从而构建完整的交通流模型，通过训练即可得到道路交通流量预测模型；当模型因外界扰动而引起预测精度不足时，可使用所发明模型校正方法对模型进行后校正处理。结果表明本发明所构建模型能精确预测交通流数据，并能同时预测误差上下置信界，所提校正方法可以使模型具有在线校正的能力，提高了预测算法的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112257844A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011050462.6
申请日：2020-09-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合精度配置的卷积神经网络加速器及其实现方法，该加速器包括：权重分离模块、低精度处理模块和高精度处理模块；在权重经过加速器的权重分离模块之后，将高精度权重和低精度权重分离，利用低精度处理模块计算低精度权重，利用高精度处理模块计算高精度权重，再通过相加模块将这两部分的结果相加，最终实现卷积计算。本发明提出了混合精度配置的架构，可用于通用的卷积神经网络加速器，将权重按照精度分开处理，减小了计算单元阵列的计算位宽，节省大量存储面积并降低了加速器的运算功耗。
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公开(公告)号：CN112257844B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202011050462.6
申请日：2020-09-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合精度配置的卷积神经网络加速器及其实现方法，该加速器包括：权重分离模块、低精度处理模块和高精度处理模块；在权重经过加速器的权重分离模块之后，将高精度权重和低精度权重分离，利用低精度处理模块计算低精度权重，利用高精度处理模块计算高精度权重，再通过相加模块将这两部分的结果相加，最终实现卷积计算。本发明提出了混合精度配置的架构，可用于通用的卷积神经网络加速器，将权重按照精度分开处理，减小了计算单元阵列的计算位宽，节省大量存储面积并降低了加速器的运算功耗。
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公开(公告)号：CN111783376A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010511973.7
申请日：2020-06-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/3323 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的3D芯片信号耦合性分析系统及方法，通过TSV通孔3D模型得到在不同的TSV通孔的半径、高度以及通孔之间的距离参数下的TSV通孔的S参数，并分别存入S2P文件；建立TSV通孔RLGC等效电路模型并根据S2P文件得到对应尺寸下的RLGC等效电路的电路参数；将TSV通孔的半径、高度以及通孔之间的距离参数作为BP神经网络的输入，RLGC等效电路的电路参数作为BP神经网络的输出，对BP神经网络进行训练，根据训练后的网络输出进行S参数仿真分析，分析结果即为对应尺寸下TSV通孔3D模型的传输特性。本发明中的神经网络是采用实际模型仿真和优化结果作为训练集，对于不同情况电路性能的分析更为灵活，具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN111398882A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010259575.0
申请日：2020-04-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R35/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多分量的电场探头和磁场探头校准系统及方法。包括微带线校准组件、夹具、矢量网络分析仪和数据处理单元；微带线校准组件包含的两组微带线可以分布于同一PCB板的不同走线层上，也可以分布在独立的PCB板上；第一组微带线为单根微带线或者共模激励下的差分线，用于产生磁场主分量Hy，第二组微带线为差模激励下的差分线，用于产生电场主分量Ex。本发明采用两组微带线分别产生水平磁场和水平电场分量来测量电磁场探头对外加电场和磁场的耦合度，并提出了校准因子的计算公式，弥补了目前采用单磁场分量或单电场分量只能测量探头对待测场耦合度的局限性，能够全面地衡量电场探头对非待测磁场、磁场探头对非待测电场的耦合度。
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公开(公告)号：CN107875166A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711068665.6
申请日：2017-11-03
Applicant: 浙江大学
IPC: A61K31/7105 , A61P9/00 , A61P9/14
Abstract: 本发明公开一种转录因子和癌蛋白-热带病毒整合位点1(ecotropic viral integration site 1,EVI-1)抑制剂在血管重塑中的应用。EVI-1抑制剂以血管平滑肌特异性标志基因(SMA,SM22等)及其特异性转录因子(SRF,Myocardin)为直接靶点，促进平滑肌特异性基因表达，显著抑制血管中层平滑肌细胞由收缩型向分泌型转化，从而减轻血管损伤后内膜的异常新生。从细胞功能学实验深入到基因、蛋白水平的分子机制研究，从体内动物病理模型实验转化成临床患者的标本分析，全都证实了EVI-1抑制剂是平滑肌细胞表型转化的重要调控因子。所以我们也有理由相信，该EVI-1抑制剂极有可能作为一种新的抗血管异常重塑性药物在将来用于治疗心脑血管疾病。
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