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[发明专利]秘密多重迭代计算装置、方法以及程序-CN201980101147.0在审
发明人：滨田浩气 -专利权人：日本电信电话株式会社
申请日： 2019-10-10 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G09C1/00 文献下载
摘要：在内侧的迭代计算没有以规定的迭代次数结束的情况下，设为保持中途的循环变量的值，在外侧的迭代计算中不进行输出值的计算。并且，然后，再一次使用在执行内侧的迭代计算时保持的循环变量的值来执行后续的迭代计算。即，在各迭代计算中，仅限于在对象迭代计算的紧内侧的迭代计算全部结束的情况下进行该对象迭代计算。通过递归地进行该计算，能够减少内侧的迭代计算中的无用的计算。
秘密多重计算装置方法以及程序

[发明专利]数据迭代的处理装置及处理方法-CN201610804073.5在审
发明人：蒲若昂;张包峰;方勇;金晓军;强琦 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2016-09-06 - 公布日： 2018-03-13 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种数据迭代的处理装置及处理方法，其中，处理装置包括代码存储器、代码读取模块、迭代图生成模块以及迭代运算触发模块，其中迭代图生成模块用于生成迭代图模型，迭代图模型包括多个迭代计算节点，用于进行迭代计算；迭代边信息存储单元，用于存储所述迭代计算节点之间的迭代边的信息。迭代边的信息包括唯一标识上下游节点关系的第一标识信息和记录当前迭代轮次的第二标识信息。本发明实施例通过对迭代边的复用，记录了表示当前迭代轮次的标识信息，从而使得在迭代计算的拓扑图展开上，不需要将计算逻辑重复的迭代计算节点重复展开，从而提高了迭代计算的运行效率，更少地占用内存资源。
数据处理装置方法

[发明专利]用于自适应滤波的LMS权值迭代计算装置及方法-CN202110962114.4在审
发明人：冯起;王萌;周资伟;卢树军 -专利权人：湖南艾科诺维科技有限公司
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： H03H21/00 文献下载
摘要：本发明公开一种用于自适应滤波的LMS权值迭代计算装置及方法，该迭代计算装置包括：实部计算电路，用于每次迭代计算时计算权值的实部，并在计算时使用上一次迭代时的误差信号在复数域的指定部分计算当前次迭代的步进值，在复数域的指定部分为实部或者为虚部；虚部计算电路，用于每次迭代时计算权值的虚部，并在计算时使用上一次迭代时的误差信号在复数域的指定部分计算当前次迭代的步进值。本发明具有结构简单紧凑、成本低、硬件资源消耗少、计算量小且迭代效率高等优点。
用于自适应滤波 lms 权值迭代计算装置方法

[发明专利]一种坐标旋转数字计算方法的优化方法及系统-CN201811487612.2有效
发明人：张书迁;钱永学;王志华;叶晓斌;黄鑫 -专利权人：深圳昂瑞微电子技术有限公司
申请日： 2018-12-06 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T3/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种坐标旋转数字计算方法的优化方法，包括：确定与原始输入复数对应的初始输入复数和初始迭代值；判断所述初始迭代值是否达到预设的迭代阈值；若否，依据所述初始输入复数和所述初始迭代值采用坐标旋转数字计算方法进行迭代计算；当迭代值达到所述预设的迭代阈值，得到目标辐角。上述的优化方法，在初始计算阶段通过对原始输入数据进行调整确定了对应的初始输入复数和初始迭代值，当所述初始迭代值小于所述预设的迭代阈值时，依据所述初始输入复数和所述初始迭代值采用坐标旋转数字计算方法进行迭代计算，可以提高迭代结果的精度和/或减少迭代次数。
一种坐标旋转数字计算方法优化方法系统

[发明专利]薄层偏移剖面的计算方法及系统-CN201910025938.1有效
发明人：张华;何光明;金德刚;罗红明;杨海涛;赵尧 -专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供一种薄层偏移剖面的计算方法及系统。该薄层偏移剖面的计算方法包括：根据第一常数、时窗常数和主频率计算子波；执行如下迭代处理：根据k‑1次迭代乘子变量、k次迭代反射系数、k次迭代第一变量计算k次迭代乘子变量；根据k次迭代反射系数和k次迭代乘子变量计算k+1次迭代第一变量；根据k次迭代反射系数计算k次迭代第二变量；根据k次迭代反射系数、k+1次迭代第一变量、k次迭代乘子变量和k次迭代第一变量计算k次迭代第三变量；根据k次迭代第二变量和k次迭代第三变量计算k+1次迭代反射系数；当k+1小于预设值时，将k替换为k+1；当k+1大于或等于预设值时，对k+1次迭代反射系数和子波进行褶积得到薄层偏移剖面，可以提高计算效率和分辨率。
薄层偏移剖面计算方法系统

[发明专利]一种Gaia系统中基于数据特征的动态优先级迭代器-CN202011473342.7有效
发明人：岳晓飞;赵宇海;王国仁;季航旭;李博扬 -专利权人：东北大学;北京理工大学
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明提供一种Gaia系统中基于数据特征的动态优先级迭代器，涉及分布式大数据计算技术领域。该迭代器包括优先级调度模块、全量迭代计算模块和增量迭代计算模块；优先级调度模块读取数据源的数据作为迭代计算的初始工作集，并在每次迭代任务执行过程中维护一个用于查找和选择数据单元的跳表，以及一个用于保存数据单元对应的状态信息的状态表；并在每次迭代任务开始时按照优先级调整公式来更新状态表，当本次迭代任务所输入的数据单元全部更新完后，确定每个数据单元的优先级；Gaia系统则根据各个数据单元的优先级信息进行迭代计算；全量迭代模块由BulkIterate算子实现迭代计算，增量迭代模块由Delta Itreate算子实现迭代计算。
一种 gaia 系统基于数据特征动态优先级迭代器

[发明专利]用于基数为4的SRT算法的大整数位宽除法电路及方法-CN202110599193.7在审
发明人：戴蒙;王玮;胡水海 -专利权人：深圳致星科技有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F7/537 文献下载
摘要：该除法电路包括：迭代计算模块，用于进行一次或者多次迭代计算直至迭代计算模块的迭代计算次数达到预设迭代总次数；和商和余数生成器，用于生成在被除数和除数之间进行除法运算而得到的商和余数。针对所述一次或者多次迭代计算中的每一次迭代计算，迭代计算模块用于：根据转换参数来选择商值并根据所选择的商值来更新商的中间结果，和根据转换参数来选择中间参数并根据所选择的中间参数来更新转换参数以用于与该迭代计算相应的下一次迭代计算如此，通过复用转换参数，有利于简化电路结构，减少耗时和提升计算性能。
用于基数 srt 算法整数除法电路方法

[发明专利]基于改进卡尔曼滤波的变参数迭代估计方法-CN201310455455.8无效
发明人：孙亚辉;耿云海;方向;盛靖;孙瑞 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2013-09-29 - 公布日： 2013-12-25 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：基于改进卡尔曼滤波的变参数迭代估计方法，涉及参数估计领域。本发明为解决现有迭代估计方法估计精度不足和估计速度过慢的问题。所述变参数迭代估计方法：首先使用基于改进卡尔曼滤波的现有迭代估计算法进行迭代估计，再判断估计的速度和精度，若需提高迭代估计的速度和精度则添加可以变化的小于1的迭代估计值的反馈参数重新进行迭代估计，通过比较迭代估计的速度和精度来确定最佳的反馈参数，最后得到具有较小计算量和较高精度的迭代估计算法。本发明通过在现有迭代估计算法的基础上加入可以变化小于1的迭代估计值的反馈参数来提高迭代估计精度和迭代估计速度的新迭代估计方法，该方法可以在保证较小的计算量的同时大幅提高迭代估计精度。
基于改进卡尔滤波参数估计方法

[发明专利]SHA-3算法的硬件实现方法、系统、存储介质及设备-CN202211662810.4有效
发明人：孙旭;赵新宇;周玉龙;刘刚;李拓 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种SHA‑3算法的硬件实现方法、系统、存储介质及设备，涉及芯片设计技术领域，方法包括在迭代压缩结构中对每轮迭代压缩执行以下步骤：对输入的消息矩阵采取基于列的分层异或计算法，以完成第一迭代函数计算，并得到第一消息矩阵；将第一消息矩阵进行循环移位，以完成第二迭代函数计算，并得到第二消息矩阵，并将第二消息矩阵按照预设规则写入多个存储单元中，得到第一映射表；基于第三迭代函数、第四迭代函数与第二迭代函数的关系以及第一映射表完成第三迭代函数和第四迭代函数计算；基于第四迭代函数和轮常数完成第五迭代函数计算，并将其计算结果作为本轮迭代压缩结果。本发明在硬件上提高了SHA‑3算法的迭代运算性能。
sha 算法硬件实现方法系统存储介质设备

[发明专利]对迭代计算的防范水平攻击的保护-CN201810758773.4有效
发明人： I·迪奥普;Y·林格;P-Y·利阿德特 -专利权人：意法半导体(鲁塞)公司
申请日： 2018-07-11 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F21/72 文献下载
摘要：对第一数字和第二数字的迭代计算被执行，同时保护迭代计算以防侧信道攻击。对于第二数字的每个位，第二数字的位的迭代计算例程相继地被确定。该确定是独立于位的状态进行的。该位的所确定的迭代计算例程被执行。迭代计算的结果基于第二数字的最后一位的所确定的迭代计算例程的执行结果而被生成。
计算防范水平攻击保护

[发明专利]一种实现迭代算法的FPGA并行计算电路自动生成方法-CN201310303368.0有效
发明人：徐勇;庞波;曾连连;陶利民 -专利权人：北京空间飞行器总体设计部
申请日： 2013-07-18 - 公布日： 2013-12-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种实现迭代算法的FPGA并行计算电路自动生成方法，步骤如下：（1）用串行计算电路实现所述迭代算法；（2）针对所述串行计算电路，提取该电路时序逻辑中的寄存器及组合逻辑，将提取出的寄存器作为存储部分，组合逻辑作为计算部分；（3）将所述迭代算法的串行计算电路表示为迭代函数及输出函数的形式；（4）将所述串行计算电路中需要多个时钟执行的计算全部压缩到1个时钟内执行，得到并行计算迭代式；（5）使用FPGA的设计语言描述所述并行计算迭代式；（6）根据步骤（5）中描述出的并行计算迭代式生成FPGA并行计算电路。使用本发明可不再使用手工推导并行计算式，可直接生成并行计算电路，可显著加速和简化迭代型算法VLSI并行计算电路的设计过程。
一种实现算法 fpga 并行计算电路自动生成方法

[发明专利]一种航天器轨道的并行自适应计算方法及系统-CN202310788344.2在审
发明人：代洪华;王昌涛;张哲;汪雪川;岳晓奎;刘传凯;孙军 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种航天器轨道的并行自适应计算方法及系统，采用并行的多个配点迭代算法分别对各配点时刻的初始状态进行迭代修正，并且各配点迭代算法采用不同的初始子区间步长，根据各配点迭代算法的收敛状态和迭代次数的关系，确定下一子区间的步长；并重复迭代过程直至完成所有子区间状态的迭代修正，得到航天器轨道；本发明根据配点迭代类方法在不同计算步长下的收敛情况和迭代次数来调整计算的步长，使得在计算过程中子区间的步长总是适当的，避免了配点迭代类方法因为计算步长过长或过短而导致计算精度或效率降低的问题，充分发挥了配点迭代类方法大步长计算的优势。
一种航天器轨道并行自适应计算方法系统

[发明专利]一种精确计算任务高速缓存WCET的分析方法-CN201510109979.0有效
发明人：刁文广;陶荣;姬孟洛;高翔;李雅萍;龚蕾;舒云星 -专利权人：洛阳理工学院
申请日： 2015-03-13 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：一种精确计算任务高速缓存WCET的分析方法，包括以下步骤首先产生基本块的迭代范围，其次根据基本块的迭代范围计算出指令块的迭代范围，从计算出的指令块的迭代范围中找出所有指令块的最小迭代范围，依据指令块的最小迭代范围计算其丢失次数并去除此最小迭代范围，最后根据一个个最小迭代范围计算出高速缓存总的最大丢失次数从而计算出任务高速缓存的WECT。
一种精确计算任务高速缓存 wcet 分析方法

[发明专利]Scrum中迭代过程文档生成方法及装置-CN202110882981.7在审
发明人：白燕;张明子;王征佳 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2021-08-02 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种Scrum中迭代过程文档生成方法及装置，可用于分布式技术领域，该方法包括：在页面开始迭代时，采用webhook收集迭代数据，基于所述迭代数据计算迭代指标值；根据迭代数据和迭代指标值，在Confluence中创建该迭代的迭代过程文档的目录页面；在迭代过程中，基于JIRA设置的定时服务，根据正在进行的迭代数据计算迭代指标值，按照预设周期，更新Confluence中该迭代的迭代过程文档；在迭代完成时，基于最后的迭代数据计算迭代指标值，更新Confluence中该迭代的迭代过程文档。本发明可以自动生成迭代过程文档，效率高，实时性好。
scrum 中迭代过程文档生成方法装置

[发明专利]神经网络模型训练装置和方法-CN201510220950.X在审
发明人：石自强;刘汝杰 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2015-05-04 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：所述装置包括：迭代计算单元，用于对神经网络模型中的路径的权重进行迭代计算；以及判断与输出单元，用于当满足停止迭代的条件时，停止迭代，并输出本次迭代的路径的权重作为最终权重，其中，迭代计算单元包括：权重计算单元，用于计算本次迭代的路径的权重；相关函数计算单元，用于从用于训练所述神经网络模型的样本集合中随机选取一个样本，并根据本次迭代的路径的权重来计算所选样本的相关函数，并且保持样本集合中除所选样本之外的其它样本的相关函数不变，样本的相关函数是与样本的损失函数相关联的函数；以及总相关函数计算单元，用于根据所选样本和其它样本的相关函数来计算本次迭代的总相关函数。
神经网络模型训练装置方法

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