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公开(公告)号：CN1460923A
公开(公告)日：2003-12-10
申请号：CN03149074.3
申请日：2003-06-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及芯片可测性设计中的测试响应压缩器。提出一种单输出时序压缩电路：商－压缩器。该压缩电路包含两个部分：(1)响应扩散网络。(2)商－移位寄存器链。为了处理扫描输出中的错误抵消，不确定位以及提供完全的诊断能力。响应扩散网络对应的扩散矩阵设计符合三个规则：(1)扩散矩阵中任意两行都不等价；(2)扩散矩阵中每一行都含有奇数个1；(3)扩散矩阵转置的秩等于商－压缩器的输入；由于商－压缩器是单输出压缩电路，所以具有压缩率高的特点。应用商－压缩器的全扫描能够增加2倍扫描链，缩短扫描链长度，减少测试时间。同时针对扫描测试中容易出现的故障模型进行特殊的设计，保证没有误判情况。商－压缩器还能处理不确定位。如果诊断的操作被插入，商－压缩器提供完全收集扫描链输出信息。
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公开(公告)号：CN118502711A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410632261.9
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F7/505 , G06F7/53 , G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本发明提出一种神经向量检索加速器、及应用其的神经向量检索方法，该加速器包含：外设接口单元，用以接收外部控制信号，从内存中读取输入数据送入缓冲区中；乘积引擎，与外设接口单元耦接，用以读取输入向量及中心点向量，计算输入向量和中心点向量之间的点积或距离，取得第一计算结果；位置生成单元，与外设接口单元耦接，用以依据外部控制信号计算索引位置和结果位置；索引引擎，与乘积引擎、位置生成单元耦接，用以依据索引位置和结果位置，从外设接口单元中获取查找地址，依据查询地址从第一计算结果中索引数据并求和，得到第二计算结果。该加速器降低了神经向量检索的计算和存储访问开销，节省硬件资源。
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公开(公告)号：CN111985614B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010715409.7
申请日：2020-07-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/092 , G06N3/0464 , B60W60/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种构建自动驾驶决策系统的方法、系统和介质，所述自动驾驶决策系统包括强化学习模块和安全保障模块，所述安全保障模块包括基于规则的子模块和基于数据驱动的子模块，所述方法包括：A1、随机初始化强化学习模块和基于数据驱动的子模块的神经网络参数；A2、对自动驾驶决策系统依次进行第一学习阶段和第二学习阶段的训练；本发明无需大量的专家经验指导自动驾驶决策系统如何进行决策，节约了大量的训练成本，而且本发明的系统输出解析解作为经纠正的安全的动作向量，为驾驶的安全性提供了理论支撑，可以提高在实际应用中根据自动驾驶决策系统决策生成的动作向量进行自动驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN113657595A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110960966.X
申请日：2021-08-20
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于硬件的神经网络实时剪枝方法、系统及神经网络加速器，包括获取神经网络模型中待矩阵乘的比特矩阵，并以比特矩阵比特行与比特列的欧氏距离乘积，作为该比特矩阵中各比特行在矩阵乘运算中的重要度；根据该重要度将比特矩阵的每个比特行划分位重要行或非重要行，并将该比特矩阵的非重要行中为1的比特位置零后得到的矩阵，作为该比特矩阵的剪枝结果。本发明为基于有效bit的剪枝方法，且本申请判断bit有效度的方法无需借助软件层面进行剪枝、独立于现有软件剪枝方法并且支持多精度DNN。
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公开(公告)号：CN109002883B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810723272.2
申请日：2018-07-04
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种卷积神经网络模型的计算装置和相应的计算方法。该计算装置包括：物理不可克隆模块，所述物理不可克隆模块用于根据预定的激励c'生成响应r'；乘累加计算模块，所述乘累加计算模块用于基于所述物理不可克隆模块的响应r'执行与已训练好的卷积神经网络模型的对应的模糊权重值w'0至w'i和对应输入数据的乘累加计算，获得乘累加计算结果，其中，所述模糊权重值与所述已训练好的卷积神经网络模型对应的原始权重值w0至wi中至少有一个不相等，所获得的乘累加计算结果与所述已训练好的卷积神经网络模型的原始权重值和对应输入数据的乘累加计算结果相同。本发明的计算装置和计算方法能够针对CNN模型本身进行知识产权保护并且开销小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109581183B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201811234934.6
申请日：2018-10-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01R31/28
Abstract: 本发明涉及一种集成电路的安全测试方法与结构。本发明包括四种工作模式：注册模式，用于获取物理不可克隆函数的所有激励响应对；认证模式，用于验证测试者的权限；测试模式，用于测试集成电路；功能模式，用于电路正常功能运行。本发明还包括三种模块：Bias PUF组模块，用于对测试者的权限进行认证；Multiplexer模块，控制扫描链上的数据流，减少对测试时间的影响；Mask模块，用于保护扫描链上的关键数据不被泄露。本发明能够在不牺牲可测试性的前提下保证扫描链的安全性。
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公开(公告)号：CN111061547A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911018917.3
申请日：2019-10-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种异构系统的任务调度方法及系统，包括：获取包含中央处理器和多个加速器核心的异构系统，其中中央处理器通过高速互联接口与每个加速器相连，向加速器核心依次注入预设数据量的测试任务，得到每个加速器的计算执行能力，并将测试任务通过高速互联接口依次发送到加速器核心，得到数据量与带宽需求间的定量关系；获取多个待调度任务，根据每个待调度任务的复杂度和计算执行能力，为每一个待调度任务分配对应的加速器核心，并根据每个待调度任务的数据量和定量关系，对多个待调度任务的传输顺序进行排序，通过高速互联接口传输到对应的加速器核心。本发明通过优化已调度好一组计算任务通过PCIe进行顺序传输过程，从而达到提升系统吞吐率。
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公开(公告)号：CN109557449B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201811235172.1
申请日：2018-10-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G01R31/28
Abstract: 本发明提出一种集成电路难测路径的选择方法。本发明包括：利用动静态协同分析，计算和校准逻辑值为0或为1的概率；根据所计算概率，从输出向输入方向寻找跳变沿传输概率小的路径；为所选路径生成测试向量，判断路径有效性。本发明通过动静态协同分析方法提高了概率计算精度，进而有效寻找出集成电路中的难测路径，为保证集成电路测试覆盖率提供重要支撑。
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公开(公告)号：CN109840585A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201811124528.4
申请日：2018-09-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种面向稀疏二维卷积的运算方法和系统，利用稀疏二维卷积具有分块计算的特性，将稀疏二维卷积转化为规则的二维卷积，使得不用对原始的运算单元进行侵入式地修改，只需要增加一个控制单元，就能消除稀疏二维卷积的冗余计算，从而获得更高的计算效率。
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公开(公告)号：CN109190358A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811086921.9
申请日：2018-09-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种站点密码生成方法、系统及密码管理器，其中站点密码生成方法包括：步骤1)根据包括用户密码的信息构建第一激励数据；其中，所述用户密码用于由用户在应用程序的客户端上登录用户账户，所述第一激励数据为二进制字符串；步骤2)将所述第一激励数据输入PUF并且从所述PUF得到相应的第一响应数据；其中，所述第一响应数据为二进制字符串；以及，步骤3)将所述第一响应数据转换为站点密码。本发明提供的密码生成方法、系统及密码管理器能够抵抗离线攻击和单点故障，同时提高了生成站点密码的效率。
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