公开(公告)号：CN119441131A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411555388.1

申请日：2024-11-04

Applicant: 南京大学

Inventor： 李丽 ,  吴林峰 ,  王丹 ,  李玉龙 ,  王鑫宇 ,  傅玉祥 ,  陈铠 ,  李伟 ,  何书专

IPC: G06F15/78 ,  G06F15/80 ,  G06F13/28

Abstract: 本发明公开了一种二维访存控制器的动态重构方法，属于访存控制器技术领域，其具体包括：提取矩阵算法的并行度及运算特征，据此确定存储模块的分区方式并分区存储矩阵源数据；基于并行度确定源数据通道的启用数量，实现数据从存储到计算的高效传输；根据并行度和运算特征，通过源数据通道将矩阵源数据从存储模块搬至计算模块，执行矩阵运算；运算结束后，根据并行度和结果确定结果数据通道的启用数量，将结果传回存储模块；根据算法和运算需求动态调整各模块配置，提高了矩阵运算的灵活性和效率。

公开(公告)号：CN119577623A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202510119819.8

申请日：2025-01-25

Applicant: 南京大学

Inventor： 李丽 ,  张恒 ,  李玉龙 ,  陈杨 ,  马璟祎 ,  朱思睿 ,  府依诺 ,  傅玉祥 ,  李伟 ,  何书专

IPC: G06F18/2431 ,  G16H50/20 ,  G06N3/042 ,  G06N5/04 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多级复用算法的超轻量化癫痫监测方法及系统，属于卷积神经网络技术领域，其技术方案要点是，获取当前t时刻的脑电波样本数据、t‑kn时刻的脑电波样本推理结果和t‑k时刻的图卷积结果数据，其中每个时刻的脑电波采样长度均为m×k×n，k为采样步长，n、m和k均为正整数；提取t‑kn时刻的脑电波样本推理结果中与当前t时刻采样区间重叠的数据，得到第一数据，提取t‑k时刻的图卷积结果数据中，与当前t时刻采样区间重叠且与t‑kn时刻采样区间不重叠的数据，得到第二数据；根据第一数据和第二数据，得到t时刻的脑电波推理结果，本发明通过复用当前时刻之前的结果数据，减少了平均推理的计算量。

公开(公告)号：CN119523414A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411507881.6

申请日：2024-10-28

Applicant: 南京大学

Inventor： 傅玉祥 ,  李玉龙 ,  孙浩瀚 ,  张恒 ,  邹幸洁 ,  孙从怡 ,  李丽 ,  李伟 ,  何书专

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/372 ,  G16H50/30 ,  G16H10/60 ,  G06N3/049

Abstract: 本发明涉及癫痫预测技术领域，是一种基于可调节抑制发射的脉冲神经网络的癫痫预测系统，具体包括：数据预处理模块、脉冲神经网络模块、神经网络优化模块、发射模式判断模块和加速器模块；通过数据预处理模块得到可以供给神经网络训练和测试的数据集，然后通过脉冲神经网络模块、神经网络优化模块和发射模式判断模块对脉冲神经网络进行软件优化和硬件优化，最后通过加速器模块实现所述基于可调节抑制发射的脉冲神经网络的癫痫预测系统，本发明解决了现有技术中，脉冲神经网络的计算量庞大，功耗消耗也大导致计算速度慢且无法满足可穿戴设备需求的问题。