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[发明专利]一种基于黑盒分析的硬件资源建模方法-CN202310916207.2在审
发明人： 朱宗卫;刘伟鸿;王超;周学海 -专利权人：中国科学技术大学苏州高等研究院;上海处理器技术创新中心
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于黑盒分析的硬件资源建模方法。该方法包括：基于一般性能表征和特殊性能表征对硬件资源进行建模；其中，所述一般性能表征由根据神经网络特征拟合模型推理延迟的参数向量构成；所述特殊性能表征由根据多设备间相关系数低于设定阈值的神经网络推理延迟向量构成。本发明针对存在多维异构的智能推理设备，构建了一种基于黑盒分析的硬件资源建模方法，实现了对异构设备的统一建模分析，能够有效区分异构设备的DNN推理性能差异。
一种基于黑盒分析硬件资源建模方法

[发明专利]基于GAN反演的鲁棒自适应图像处理方法-CN202310897139.X在审
发明人：宫磊;王超;周学海;李曦;陈香兰;朱宗卫 -专利权人：中国科学技术大学苏州高等研究院
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于GAN反演的鲁棒自适应图像处理方法，包括：步骤S1：建立基本框架，基本框架作为文本驱动的图像操作，对给定的文本提示t应用相同的编辑操作；步骤S2：GAN反演包括依序进行的：基于元素的EV剪枝、EV微调、LC搜索；步骤S3：建立稳健目标，构建图像的空间结构实现图像合成和语义分割，将多分支生成器集成到框架中，以捕获图像处理的空间局部性；步骤S4：定义图像因编辑而改变的感兴趣区域r；步骤S5：提出CLIP感知损失，放大感兴趣区域的图文相似度，降低外围区域的图文相似度；步骤S6：采用启发式算法去除编辑矢量噪音，同时为当前图像处理找到有意义的编辑向量和有意义的层。该方法图像搜索后能获得更精准的图像到图像映射结果。
基于 gan 反演自适应图像处理方法

[发明专利]一种复数域上的三维卷积神经网络加速器及方法-CN202310440957.7在审
发明人：宫磊;王超;周学海;李曦;陈香兰;朱宗卫 -专利权人：中国科学技术大学苏州高等研究院
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种复数域上的三维卷积神经网络加速器及方法，该加速器包括：缓存单元，所述缓存单元用于存储复数域内的输入特征、输出特征和权重数据；AXI DMA单元，所述AXI DMA单元用于该加速器与片外存储器进行数据传输；计算单元，所述计算单元用于对所述卷积层和全连接层的计算进行加速；后处理单元，所述后处理单元用于计算融合后的量化层、池化层、批归一化层和激活层；控制单元，所述控制单元用于控制和调度所述缓存单元、AXI DMA单元、计算单元和后处理单元的工作状态。其可以显著提升3D CNN部署时的性能和能效。
一种复数三维卷积神经网络加速器方法

[实用新型]一种CAN收发器电路-CN202320222083.3有效
发明人：江冠华;张亚洲;刘鹏;江石根;朱宗卫 -专利权人：苏州精源创智能科技有限公司
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本申请提供一种CAN收发器电路，所述CAN收发器电路包括第一CAN收发器电路、第二CAN收发器电路和电平匹配电路，所述第一CAN收发器电路和第二CAN收发器电路分别与电平匹配电路连接，所述第一CAN收发器电路实时将数据信号传输到MCU，所述第二CAN收发器电路接收到MCU输入的信号，通过唤醒电路唤醒收发器芯片U2，收发器芯片U2将获得的数据信号传输到MCU，所述第一CAN收发器电路和第二CAN收发器电路的连接端子与记录数据的部件连接，EMC认证电路起到通过EMC认证以及较少干扰的作用，共模电感用于去除共模干扰，收发器芯片用于与记录数据的部件上的收发器芯片进行通讯从而获得相应的数据信息，所述电平匹配电路用于将不同工作电压的收发器芯片和MCU进行电平匹配。
一种 can 收发电路

[发明专利]基于神经网络相似度建模的实时DNN调度系统及方法-CN202110708893.5有效
发明人： 朱宗卫;刘伟鸿;周学海;李曦;王超 -专利权人：中国科学技术大学苏州高等研究院
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了基于神经网络相似度建模的实时DNN调度系统及方法，包括：DNN特征提取模块，对DNN网络结构进行提取分析和判断，将需要预测的网络结构特征发送到DNN性能表征模块；DNN性能表征模块，进行网络结构特征进行性能预测，预测其在每个设备上的运行时间，经过目标微调后，调度模块对每个任务已知的性能表征进行调度，以确保任务以最小的等待时间在最大截止时间之前完成。本发明首先对神经网络任务进行神经网络建模，提取关键特征。紧接着，通过性能表征网络对每个设备上的每个任务进行性能表征预测，得到性能表征矩阵；最后，以性能表征矩阵性能表征矩阵为调度矩阵，利用LLF算法求解最优调度策略，有效提高了性能和任务接受率。
基于神经网络相似建模实时 dnn 调度系统方法

[发明专利]一种平台无关的可扩展的分布式系统任务调度支撑框架-CN201910265745.3有效
发明人： 朱宗卫;刘黄河;胡亚辉 -专利权人：中国科学技术大学苏州研究院
申请日： 2019-04-03 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种平台无关的可扩展的分布式系统任务调度支撑框架，其特征在于，包括信息采集器、信息优化器、注册服务与运行管理服务。本发明有益效果是：本发明中设计的框架将集群的分析和建模工作从具体的调度框架解耦，将调度算法中的大部分计算工作从主节点卸载到整个集群运行以降低主节点的负载，同时解耦调度算法设计和实现中的对于具体调度框架或集群框架的依赖，实现集群分析算法、建模算法和调度算法的跨语言跨平台能力。
一种平台无关扩展分布式系统任务调度支撑框架

[发明专利]基于linux伙伴系统的内存分配方法-CN201610338920.3有效
发明人： 朱宗卫 -专利权人： 朱宗卫
申请日： 2016-05-20 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F12/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于linux伙伴系统的内存分配方法，其特征在于所述方法包括预先将空闲块按照内存bank进行区分标记，应用程序申请内存时按照bank编号顺序优先分配同一bank编号的空闲块的步骤。基于Bank‑Intensive内存分配策略的PASR算法有效地降低了系统待机状态下的功耗，提升了移动设备的电池续航能力。
基于 linux 伙伴系统内存分配方法

[发明专利]一种基于车载单目摄像头的驾驶环境感知方法-CN202310093603.X在审
发明人： 朱宗卫;魏冉;王超;周学海;李曦 -专利权人：中国科学技术大学苏州高等研究院
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于车载单目摄像头的驾驶环境感知方法，包括对上采样模块进行结构重参数化和自动驾驶多任务感知。相比普通的线性插值和转置卷积，本发明使用RepUpsample对网络模型的精度有一定的提升。在语义分割模型任务上，对比DeepLabv3、FPN和U‑Net三种模型在使用不同上采样模块时的精度表现，不同的网络模型、不同的上采样位置、以及不同的网络规模，RepUpsample作为上采样方法都可以提升语义分割网络的性能。相比双线性插值算法，mIOU平均能够提升1.77％，P.A.平均能够提升0.74％，相比转置卷积，mIOU能够提升1.16％、P.A.能够提升0.35％。
一种基于车载摄像头驾驶环境感知方法

[发明专利]一种自动梯度量化的联邦学习装置和方法-CN202110793456.8有效
发明人：连子锐;朱宗卫;周学海;李曦;王超 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动梯度量化的联邦学习框架和方法。其中，所述框架包括：量化指示器模块、量化策略模块以及量化优化器模块；量化指示器模块用于确定历史模型量化指标和当前模型量化指标的量化指标差值；量化策略模块用于根据量化指标差值和当前模型量化指标来进行量化精度调整；量化优化器模块用于根据结合调整因子的梯度下降算法对模型进行训练，以得到更新后的模型。本实施例的技术方案，通过量化指示器模块、量化策略模块以及量化优化器模块的紧密协作来平衡各个节点每一轮迭代的通信时间，在异构边缘人工智能系统上实现了通信加速并保持模型训练的准确性。
一种自动梯度量化联邦学习装置方法

[发明专利]用于客户端异构和数据异构场景的联邦学习方法和装置-CN202211722497.9在审
发明人： 朱宗卫;左雁茹;周学海;王超 -专利权人：中国科学技术大学苏州高等研究院
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于客户端异构和数据异构场景的联邦学习方法和装置。其中，该方法包括：中央服务器发送当前全局模型给所选的每个目标客户端；计算每个目标客户端的本地训练能力；根据每个目标客户端的训练能力，自动确定每个目标客户端对应的本地训练轮次；根据本地训练轮次，每个目标客户端基于引入优化的损失函数进行本地模型更新，以得到更新后的模型参数；中央服务器进行全局模型的聚合更新并开启下一轮训练。本发明在客户端进行本地训练时，通过不同客户端的训练能力自动选择训练轮次，并通过优化目标函数来以削弱Non‑IID数据带来的数据偏移问题，减轻了联邦学习中的系统异构性和数据异构性，提高了模型的训练效率。
用于客户端数据场景联邦学习方法装置

[发明专利]基于异构算力感知的去中心化联邦学习框架及建模方法-CN202110258488.8有效
发明人： 朱宗卫;周学海;李曦;王超 -专利权人：中国科学技术大学苏州高等研究院
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异构算力感知的去中心化联邦学习框架，包括云端协调器和若干设备端；所述云端协调器用于运行时管理、训练和参数更新方案生成、定期模型备份；所述设备端用于向云端协调器传输设备信息，在本地运行模型，更新设备端参数；所述云端协调器获取设备端一次训练时间的最小公倍数为超周期，设备端在超周期内计算不同的步长，在超周期的整数倍时聚合模型。根据设备计算能力不同而运行不同的本地步骤，在模型聚合过程中，为了减少慢节点的负面影响；采用了分布式的点对点通信方式，可以在不增加整体通信量的情况下，消除在分布式训练过程中中央服务器的通信压力。
基于异构算力感知中心联邦学习框架建模方法

[发明专利]基于Entity Embedding和TCN模型的移动应用使用行为预测方法-CN202111207574.2有效
发明人： 朱宗卫;郑永春;王超;周学海;李曦 -专利权人：中国科学技术大学苏州高等研究院
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了基于Entity Embedding和TCN模型的移动应用使用行为预测方法，包括：获取用户的移动应用使用信息原始数据集；对移动应用使用信息原始数据集进行预处理；基于神经网络的Embedding层对分类型数据进行Entity Embedding，构建特征数据；以特征数据作为输入，构建TCN网络预测模型；通过训练和验证得到最佳TCN网络预测模型，对即将使用的移动应用进行预测。本发明综合考虑了App使用序列和上下文环境对App使用的影响，将Entity Embedding特征提取方法和TCN神经网络应用于移动应用使用行为预测，避免了传统机器学习模型繁琐的特征处理过程，而且使用Entity Embedding的方法提取特征数据，能够通过自定义输入到TCN模型的特征数据维度来提高TCN模型的预测能力。
基于 entity embedding tcn 模型移动应用使用行为预测方法

[发明专利]一种基于表示重建的持续表示学习方法-CN202310080064.6在审
发明人： 朱宗卫;熊屹;周学海;李曦;王超 -专利权人：中国科学技术大学苏州高等研究院
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于表示重建的持续表示学习方法，首先采用有监督对比学习的训练范式细粒度地学习新类别中的表示知识；然后通过引入表示重建方法对持续学习过程中不断被破坏的类别表示进行重建。本发明基于表示重建的持续表示学习方法，在两个数据集中一致地优于所有其他方法，特别是在重放缓冲区空间更小的情况下，RRCL方法的优势更加明显。本发明基于表示重建的持续表示学习方法，在任务的各个阶段，都能保持优于其他方法的类别表示能力。RRCL成功地重建了分布良好的类别表示，从而显著地减轻了表征遗忘的影响。
一种基于表示重建持续学习方法

[发明专利]一种称重传感器模块-CN202211356257.1在审
发明人：江冠华;金乃庆;程修国;朱宗卫;江石根 -专利权人：江苏精微特电子股份有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G01G23/00 文献下载
摘要：本申请提供一种称重传感器模块，所述称重传感器模块的输入端与压力传感器连接、输出端与主机控制板连接，称重传感器模块包括传感器接口、滤波电路、AD采集电路、MCU电路和供电通讯接口电路，压力传感器与传感器接口连接，传感器接口的输出端与滤波电路连接，压力传感器输出的差分电压模拟信号通过滤波电路进行第一次滤波，滤波电路的输出端与AD采集电路连接，AD采集电路的ADC芯片对模拟信号进行第二次滤波和第三次滤波，再进行模拟信号放大及转换为数字信号，AD采集电路与MCU电路双向连接，MCU电路的MCU芯片进行重量的标定和转换，MCU电路与供电通讯接口双向连接，供电通讯接口与主机控制板连接，MCU电路通过供电通讯接口将重量信息发送到主机控制板。
一种称重传感器模块

[发明专利]频谱数据压缩回传与模型推理加速处理方法及系统-CN202310059701.1在审
发明人：魏祥麟;范建华;王超;魏冉;于龙;朱宗卫 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学;中国科学技术大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种频谱数据压缩回传与模型推理加速处理方法及系统，所述方法在感知设备上部署包含数据下采样模块的信号压缩深度神经网络，用于对采集的数据进行压缩处理，得到收缩数据，显著降低所需传输的信号数据的大小。然后，在识别设备上部署包含数据上采样模块的信号恢复深度神经网络，从接收到的收缩数据中计算得到增强数据，作为恢复得到的信号数据，然后输入ADNN模型进行信号识别，提高了推理速度。
频谱数据压缩模型推理加速处理方法系统

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