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公开(公告)号：CN111506344B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010148974.X
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F9/30 , G06F13/28 , G06N3/0464 , G06T1/20 , G06T1/60
Abstract: 本申请实施例属于深度学习硬件架构技术领域，涉及一种基于脉动阵列架构的深度学习硬件系统，系统包括：数据输入及处理子系统，用于接收、存储数据并对数据进行处理，所述数据包括特征图数据、卷积核数据、配置指令数据；脉动阵列计算子系统，用于对所述特征图数据和卷积核数据进行逐行卷积运算并输出运算结果；控制子系统，用于根据所述配置指令数据控制所述脉动阵列计算子系统。脉动阵列计算子系统在控制子系统根据配置指令数据的配置和控制下进行特征图数据和卷积核数据的逐行并行卷积运算，直到特征图的最后一行，卷积运算过程中的数据搬运均发生在脉动阵列计算子系统的脉动阵列内部，降低了系统的功耗，且并行运算提高系统的计算速度。
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公开(公告)号：CN111506344A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010148974.X
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请实施例属于深度学习硬件架构技术领域，涉及一种基于脉动阵列架构的深度学习硬件系统，系统包括：数据输入及处理子系统，用于接收、存储数据并对数据进行处理，所述数据包括特征图数据、卷积核数据、配置指令数据；脉动阵列计算子系统，用于对所述特征图数据和卷积核数据进行逐行卷积运算并输出运算结果；控制子系统，用于根据所述配置指令数据控制所述脉动阵列计算子系统。脉动阵列计算子系统在控制子系统根据配置指令数据的配置和控制下进行特征图数据和卷积核数据的逐行并行卷积运算，直到特征图的最后一行，卷积运算过程中的数据搬运均发生在脉动阵列计算子系统的脉动阵列内部，降低了系统的功耗，且并行运算提高系统的计算速度。
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公开(公告)号：CN111506343A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010148579.1
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请实施例属于深度学习技术领域，涉及一种基于脉动阵列硬件架构的深度学习卷积运算实现方法，方法包括：S1、所述控制器通过接口单元获取配置指令，并根据所述配置指令配置所述输入缓存和所述脉动阵列模块；S2、通过所述直接内存访问DMA将所述网络数据存储接口获取的帧图像数据传输到所述内部存储器；S3、逐行将存储于所述内部存储器中的帧图像数据读入到所述图像寄存器文件中，并通过广播的方式将一行图像数据输入到所述脉动阵列模块中，所述输入缓存根据控制器的配置将卷积核逐行输入所述脉动阵列模块中；S4、在所述脉动阵列模块中将一行帧图像数据与卷积核进行卷积运算，直到所述帧图像的最后一行，然后输出运算结果到所述输出缓存中。
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公开(公告)号：CN102253932B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201010174231.6
申请日：2010-05-17
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种GIS系统的地理位置标定及查询方法，包括以下步骤：对线形实体和点状实体的地理位置进行标定；对标定的线形实体和点状实体地理实体的位置进行存储；查询线形实体和点状实体的位置；其中，标定的线形实体的地理位置包括所述线形实体的走向和相对位置；标定的点状实体的地理位置包括，与所述点状实体最接近的线形实体的地理位置，以及所述点状实体的相对位置。本发明还公开一种GIS系统。本发明中通过点状实体与线形实体之间的相对位置关系来进行标定，其不依赖于现有GIS系统，方便手工输入，并具有很好的扩展性和可靠性。
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公开(公告)号：CN101741571A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200810217705.3
申请日：2008-11-25
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 深圳市紫色力腾科技发展有限公司
Abstract: 一种以太网多路分路方法，该方法包括以下步骤：每个监听电路的一对探头监测一条网线上传输的电信号；探头镜像所监测到的电信号，并将该电信号的副本发送给与该探头连接的驱动电路；及该驱动电路接收到所述电信号副本后，对该电信号的副本进行跟随放大，产生符合以太网电气标准的驱动信号，并将该处理后的信号副本发送至该监测电路的输出端口。本发明还提供了一种以太网多路分路器。由于采用了旁路接入和各路分别检测，不但能防止黑客发现和控制，而且不增加故障点，保证了网络的安全性。解决了现有以太网多路分路器及分路方法必须通过网桥接入而导致增加网络故障点和容易被探测的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111506343B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010148579.1
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F9/30 , G06F13/28 , G06N3/0464 , G06T1/20 , G06T1/60
Abstract: 本申请实施例属于深度学习技术领域，涉及一种基于脉动阵列硬件架构的深度学习卷积运算实现方法，方法包括：S1、所述控制器通过接口单元获取配置指令，并根据所述配置指令配置所述输入缓存和所述脉动阵列模块；S2、通过所述直接内存访问DMA将所述网络数据存储接口获取的帧图像数据传输到所述内部存储器；S3、逐行将存储于所述内部存储器中的帧图像数据读入到所述图像寄存器文件中，并通过广播的方式将一行图像数据输入到所述脉动阵列模块中，所述输入缓存根据控制器的配置将卷积核逐行输入所述脉动阵列模块中；S4、在所述脉动阵列模块中将一行帧图像数据与卷积核进行卷积运算，直到所述帧图像的最后一行，然后输出运算结果到所述输出缓存中。
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公开(公告)号：CN107438287A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201610362799.8
申请日：2016-05-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04W72/04
CPC classification number: H04W72/048 , H04W72/044
Abstract: 一种城域物联网节点的无线信道选择方法、装置及系统，包括：通过第一信道接收基站广播信息，基站广播信息用于表征基站中各个收发模组的状态；根据基站广播信息对各个收发模组进行推荐评估得到推荐评估结果；根据评估结果选择各个收发模组中的至少一个收发模组，以建立第二信道。从而，使得城域物联网节点根据该推荐评估结果可以选择出合适的基站的收发模组并建立第二信道。并且利用多个节点模块在选择第二信道的时候避免冲突，实现基站收发模块信道的优化分配和高效复用。
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公开(公告)号：CN101183433B
公开(公告)日：2012-08-29
申请号：CN200710187610.7
申请日：2007-11-19
Applicant: 华为技术有限公司 , 北京大学深圳研究生院
IPC: G06K19/073
Abstract: 本发明实施例公开一种数据保护方法，包括：对探测得到的被攻击次数进行计数；存储与计数值对应的参考值，并根据后续得到的被攻击次数的计数值对所述参考值进行累计更新；获取与预设阈值进行比较的计数值，所述与预设阈值进行比较的计数值至少包括所述存储的参考值；根据所述获取的与预设阈值进行比较的计数值得到比较值，若所述比较值大于等于所述预设阈值，则产生保护动作。相应的，本发明实施例提供一种客户识别模块卡。本发明实施例提供的技术方案能够更好的对客户识别模块卡进行数据保护。
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公开(公告)号：CN107438287B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201610362799.8
申请日：2016-05-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04W72/04
Abstract: 一种城域物联网节点的无线信道选择方法、装置及系统，包括：通过第一信道接收基站广播信息，基站广播信息用于表征基站中各个收发模组的状态；根据基站广播信息对各个收发模组进行推荐评估得到推荐评估结果；根据评估结果选择各个收发模组中的至少一个收发模组，以建立第二信道。从而，使得城域物联网节点根据该推荐评估结果可以选择出合适的基站的收发模组并建立第二信道。并且利用多个节点模块在选择第二信道的时候避免冲突，实现基站收发模块信道的优化分配和高效复用。
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公开(公告)号：CN106358314B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201610856423.2
申请日：2016-09-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种城域蜂窝物联网无线节点的信道竞争控制方法及系统。所述控制方法包括：无线节点根据预定原则进行信道选择；当信道选择首次发生信道竞争时，发生信道竞争的多个所述无线节点各自退避固定时长，每一所述无线节点的所述固定时长与该无线节点的竞争优先级负相关；退避完成后无线节点再次进行信道连接；当信道连接再次发生信道竞争时，再次发生信道竞争的多个所述无线节点在各自的预设时间段内退避随机时长；退避完成后无线节点再次进行信道连接。本申请还公开了一种城域蜂窝物联网无线节点的信道竞争控制系统、无线节点以及窄带通信系统。本申请能有效避免无线节点过多次的竞争同一信道，提高基站与无线节点之间的通讯效率。
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