公开(公告)号：CN116798515A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310678619.7

申请日：2023-06-08

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 颜锐 ,  张雪媛 ,  谭光明 ,  任菲 ,  刘玉东

IPC: G16B20/50 ,  G16B40/20 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于分层深度多示例学习的基因突变预测方法和系统。本发明首先使用监督学习方法将目标区域缩小到癌症区域，从而减少大量不相关Patch对随后的弱监督学习的噪声影响；然后，基于对比学习得到的Patch特征表示和癌症区域聚类结果，确保Patch选取的全面性。最后，本发明提出了一种新的分层深度多示例学习(HDMIL)方法，该方法可以确保足够多的Patch被考虑到、错误选取的Patch被忽略掉。且本发明方法具有可解释性。本发明提出的HDMIL可以找到与基因突变最相关的Patch。

公开(公告)号：CN111680797B

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202010381206.9

申请日：2020-05-08

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 邢晶 ,  陈非 ,  卜东波 ,  马灌楠 ,  段勃 ,  王晨阳 ,  高艳珍 ,  魏征 ,  谭光明

IPC: G06N3/123

Abstract: 本发明实施例提供了一种DNA活字印刷机、基于DNA的数据存储设备和方法，所述DNA活字印刷机包括：PCR反应区，用于通过PCR反应将获取的多种DNA活字序列按序连接为表示二进制信息的DNA序列，其中，每种DNA活字序列是根据预定的映射规则预先合成的单链DNA片段，所述预定的映射规则用于定义特定的多位二进制码与特定的碱基序列之间的映射关系，每个单链DNA片段中包含与某个特定的多位二进制码对应的碱基序列；PCR产物纯化区，用于对经过PCR反应的产物进行纯化；机械臂；以及机械臂控制模块，用于控制所述机械臂以获取所述DNA活字序列，以及控制所述机械臂作为PCR反应区的产物和PCR产物纯化区的产物的转移工具，本发明能够提供高效和高性价比的DNA存储。

公开(公告)号：CN115407933A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202210770056.X

申请日：2022-06-30

Applicant: 中国科学院计算技术研究所 ,  联想(北京)有限公司

Inventor： 马一力 ,  邢晶 ,  魏征 ,  谭光明

IPC: G06F3/06 ,  G06F16/13 ,  G06F16/172

Abstract: 本发明提出一种基于非易失内存的文件元数据存储方法和系统，包括：在非易失内存中初始化由目录、目录子集、元数据块和元数据项构成的元数据存储结构，其中所有元数据块集中存储于该非易失内存的元数据存储池文件；获取待存储的文件元数据，选取目录中未饱和的目录子集作为目标子集，继续选择目标子集中未饱和的元数据块作为目标数据块，选定该目标数据块中空闲元数据项作为目标项；该待存储的文件元数据写入该目标项。使用本申请提出的设计结构和相关方法，可以显著提升文件系统元数据访问性能，有效地解决大数据应用环境下文件系统并发访问性能不足的问题。

公开(公告)号：CN115017089A

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202210617225.6

申请日：2022-06-01

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 杨帆 ,  王展 ,  元国军 ,  谭光明 ,  安学军 ,  马潇潇 ,  康宁 ,  马振龙

IPC: G06F15/173 ,  G06F12/1009 ,  G06F12/0877 ,  G06F12/06 ,  G06F12/02 ,  G06F3/06 ,  G06F21/60 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明提供一种远程内存访问的系统，包括网络接口设备，该设备包括：加解密模块，用于获取缓冲区的信息，该信息包括缓冲区的唯一标识符、虚拟地址、长度和物理地址，加解密模块针对每个缓冲区生成对应密钥，基于密钥对缓冲区的物理地址进行加密，生成缓冲区的物理地址密文；权限记录模块，用于记录每个缓冲区对应的包含其缓冲区的唯一标识符、虚拟地址、长度和密钥信息的权限验证信息；响应处理模块，用于根据缓冲区的权限验证信息验证请求端对指定缓冲区是否具有访问权限，获取通过验证的请求端所指定缓冲区的物理地址密文解密后得到的指定缓冲区的物理地址；内存访问模块，用于根据指定缓冲区的物理地址授权请求端访问缓冲区的。

公开(公告)号：CN114546638A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210100983.0

申请日：2022-01-27

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 蔡迪 ,  肖俊敏 ,  洪学海 ,  谭光明

IPC: G06F9/50 ,  G06F9/54 ,  G06F16/11 ,  G06F16/172 ,  G06F16/182 ,  G06F16/29 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提出一种基于高性能并行优化的海洋数据同化方法和系统，包括：获取待同化的海洋数据与数学模型，根据海洋数据中背景场数据和海洋格点分布图，分别计算每个海洋格点的数据同化复杂度，生成基于数据同化复杂度的计算拓扑图；根据预设的经度范围，将海洋格点分布图中格点进行分组，并根据计算拓扑图，统计每个组对应的整体同化复杂度，以为各组均衡分配多个计算节点，并将各计算节点负责的计算量均衡划分给计算节点内的计算进程；计算节点内的计算进程完成各自的数据同化任务后，得到同化结果数据，并将同化结果数据写回数学模型，作为海洋数据同化结果。本发明以计算拓扑图为负载均衡划分的依据，实现分布式计算系统中各进程的负载均衡。

公开(公告)号：CN114265804A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111587159.4

申请日：2021-12-23

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 许晶 ,  王展 ,  元国军 ,  李剑雄 ,  谭光明 ,  孙凝晖

IPC: G06F13/40 ,  G06F13/42 ,  G06F15/173

Abstract: 本发明提供了一种多根CPU下的PCIe交换芯片上、下游游端口路由表构建方法，用于构建上、下游端口路由表，所述PCIe芯片被划分为多个虚拟交换机，每一个虚拟交换机配置有唯一的虚拟机交换标识，每个虚拟交换机均包括一个上游端口和多个下游端口，其中，上游端口路由表构建方法包括：在每个虚拟交换机的上游端口重复执行如下步骤直至完成上游端口到当前虚拟交换机下的所有下游端口的路由表项构建：S1、上游端口捕获与其相连的操作系统下发的包含当前上游端口所属虚拟交换机标识的且与下游端口路由相关的配置包；S2、解析所述配置包中与路由相关的信息并根据解析到的路由相关信息构建当前虚拟交换机下的上游端口路由表项。

公开(公告)号：CN113568725A

公开(公告)日：2021-10-29

申请号：CN202110794626.4

申请日：2021-07-14

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 周悦媛 ,  章家维 ,  杨康 ,  邵恩 ,  谭光明

IPC: G06F9/48

Abstract: 本发明提出一种深度学习作业优先级调度方法，包括：于任一作业调度周期内，获取GPU集群中所有可用GPU的预测工作参数，以及该GPU集群的等待队列中所有作业的预测作业参数；以该预测工作参数和该预测作业参数预估每个作业的剩余执行时间；以任一作业的剩余执行时间与该作业的预估资源数量的乘积，作为该作业的作业面积；选取所有作业中具有作业面积最小值的作业，设置具有当前作业周期内的最高优先级。本发明还提出一种深度学习作业系统，以及一种数据处理装置。

公开(公告)号：CN109785905B

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN201811546046.8

申请日：2018-12-18

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 臧大伟 ,  王元戎 ,  沈华 ,  谭光明 ,  刘伯然 ,  孙凝晖

IPC: G16B30/00

Abstract: 本发明提供了一种面向基因比对算法的加速装置。该加速装置包括主机端和多个加速模块，所述加速模块包括多个存储层、垂直切片管理单元和交换网络，其中：所述主机端用于控制向所述加速模块分发基因测序序列和接收基因比对结果；所述加速模块的存储层用于存储基因参考序列；所述加速模块的垂直切片管理单元用于管理将所述多个存储层进行垂直划分所形成的切片以及执行基因比对算法，获得基因比对结果；所述加速模块的交换网络用于控制该加速模块内部的数据交换以及该加速模块与外部的数据交换。本发明的加速装置利用定制结构能够提高基因比对算法的处理速度。

公开(公告)号：CN109784486B

公开(公告)日：2021-04-23

申请号：CN201811598104.1

申请日：2018-12-26

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 马恬煜 ,  臧大伟 ,  刘伯然 ,  沈华 ,  谭光明 ,  张佩珩 ,  孙凝晖

IPC: G06N3/067

Abstract: 本发明提供一种光学神经网络处理器及其训练方法。所述处理器，包括：数值映射装置，用于实现一个数值与可由光神经元表示的正整数域内的数值之间的映射；包括光神经元的光学计算装置，用于根据由光神经元表示的正整数域内的输入值与权值执行神经网络模型的网络层的相应计算；光电转换器，用于将所述光学计算装置的计算结果的光信号转换为电信号；非线性激活装置，用于对相应的网络层的计算结果的电信号执行非线性激活。

公开(公告)号：CN112529166A

公开(公告)日：2021-03-19

申请号：CN202011562331.6

申请日：2020-12-25

Applicant: 中国科学院西安光学精密机械研究所 ,  中国科学院计算技术研究所

Inventor： 赵卫 ,  臧大伟 ,  程东 ,  杜炳政 ,  谢小平 ,  张佩珩 ,  谭光明 ,  姚宏鹏

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及人工神经元及神经网络，具体涉及一种融合神经元模型、神经网络结构及其推理方法和训练方法、计算机可读存储介质及计算机设备，融合神经元模型的每个突触连接权值是任意一个连续可导的非线性的函数，在突触权值上实现线性到非线性的映射，神经网络结构以融合神经元模型作为基本组成单位，构成层次化结构，推理方法是将输入数据代入连接的非线性权值函数中，计算出连接加权结果，再将该神经元所有的加权结果求和，直接传递到下一级神经元，依次前向传递，最后得到识别结果，训练方法是通过反向传播算法和梯度下降算法来优化神经元模型的参数，计算机可读存储介质及计算机设备能够实现推理方法和训练方法的具体步骤。