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稀疏矩陣在C66x上的應用及優化[模擬設計][其他]

隨著大數據的爆炸式發展，稀疏矩陣已經成為機器學習和邊緣計算的重要一環。在機器學習領域，數據集的稀疏矩陣化既可以保存信息又可以節省內存，已成為不可避免的趨勢。SpMV（稀疏矩陣向量乘）作為稀疏矩陣計算中的核心，其迭代求解過程的空間復雜度和時間復雜度具有重要研究意義。分析稀疏矩陣C00、CSR、ELLPACK和DIA壓縮格式，改變稀疏矩陣的稀疏度和非零元素的分布，得出COO讀取數據、CSR進行計算的SpMV通用性更強。利用C66x的VLIW指令構架，采用軟件流水的方式對SpMV_CSR算法進行指令并行優化，利用SIMD單指令多數據指令集對SpMV_CSR算法完成數據并行優化。實驗結果表明，優化后的SpMV_CSR算法相較于優化前的加速比平均達到5倍以上。

發表于：11/14/2024 1:55:39 PM

一種基于Yarn云平臺的基因啟發式多序列比對算法[模擬設計][醫療電子]

提出一種基于Yarn云平臺的基因啟發式多序列比對算法。建立核酸替換等價矩陣作為基因啟發式數學模型，構建Yarn云平臺邏輯架構，通過對基因數據預處理、基因數據存儲、基因序列比對、基因數據管理、基因數據分析等步驟，對數據分類保存，劃分錯誤率較高的長序列，得到多個較短的基因片段。對不同片段實施定位，將其中的變長種子生成，進行骨架構建和孔隙填補，可以實現基因啟發式多序列比對。結果表明，設計的算法在不同數據集下處理時間縮短，多序列比對SP（Sum of Pairs）的分值較高，實驗驗證了該多序列比對方法具有很好的應用價值。

發表于：11/14/2024 1:45:24 PM

基于電路切割方法的并行量子模擬方法[模擬設計][其他]

量子計算在解決傳統計算難題方面展現了巨大潛力，但由于其高錯誤率和噪聲問題，經典模擬成為驗證其性能的重要手段。然而，量子的疊加和糾纏特性帶來了模擬上的巨大挑戰，尤其是在內存受限的情況下。盡管電路切割方法能夠將大規模量子電路分解為更小的計算任務，減輕計算壓力，先前的研究主要關注其在量子計算機上的應用，未充分考慮其在量子電路模擬中的效果。論文研究填補了這一空白，提出了基于啟發式切割算法和子電路狀態向量復用的優化方案，以應對模擬中的內存限制。通過引入全局計算成本的考量和整數規劃模型，提出的啟發式方法不僅優化了切割過程，還結合了子電路狀態向量復用技術，以減少重復計算和內存占用。實驗結果顯示，與當前流行的電路切割方法相比，所提出方法在提升模擬速度的同時顯著降低了內存需求，有效應對了量子電路模擬中的挑戰。在經典量子電路的測試中總體平均加速達到了46%。

發表于：11/14/2024 1:36:03 PM

基于GPU的稀疏矩陣壓縮存儲格式研究[模擬設計][其他]

稀疏矩陣向量乘法（Sparse Matrix-Vector Multiplication，SpMV）是矩陣數值計算領域重要的線性代數子程序。通過對SpMV算法的負載均衡以及訪存頻度這兩個關鍵性能瓶頸的研究，提出了一種VCSR（Vectorized Compressed Sparse Row）稀疏矩陣壓縮存儲格式。該格式根據各行非零元素分布的統計特性調整各個線程的數據負載來防止線程發散的問題，并且基于快速分段求和的策略以及使用矢量化的方法來提高SpMV流程的計算性能。通過使用佛羅里達大學的稀疏矩陣作為測試集，在GPU上進行性能測試，獲得了相較CSR5（Compressed Sparse Row 5）格式平均10%到30%，最高50%的性能提升。

發表于：11/14/2024 1:25:23 PM

網絡平臺個人信息“告知同意”規則的困境與出路[通信與網絡][信息安全]

伴隨著“互聯網+大數據”的快速發展，各種網絡平臺蜂擁而出，個人信息以龐大的體量匯聚在網絡平臺，傳統的格式條款已不再滿足個人信息領域告知同意規則的適用。大數據時代，個人信息利用和保護之間利益失衡，網絡平臺作為個人信息利用的重要主體，在處理個人信息的持續性、規模性等方面對個人信息權益保護提出更高的要求。鑒于自主性，個人信息主體應強化信息自主意識。鑒于多元性，個人信息領域的告知同意規則應呈現開放式結構，以便在信息利用和信息保護之間尋找平衡。鑒于不平等性，網絡平臺應遵守誠信原則，履行忠實義務。鑒于持續性，網絡平臺治理應成為個人信息持續利用的關鍵。

發表于：10/22/2024 3:59:00 PM

我國企業數據要素開放流通：態勢、現狀成因及數據空間解決方案[其他][其他]

企業數據要素開放流通對于發展高質量數字經濟具有重要意義。現狀表明我國企業數據要素開放流通面臨供需錯配、開放不足的困境，主要原因是供需對接困難、主體互信缺失、存在抵賴風險、缺乏使用控制、互操作性欠缺、難以導向決策、規則尚待完善、存在數據壟斷等。為在現有條件下提高企業數據要素開放流通水平，建議在國際數據空間（International Data Space, IDS）模式的基礎上構建企業數據流通解決方案以突破現有困境。數據空間解決方案通過明確參與方、設定流通過程進而實現六大功能，即：實現身份信任、安全與數據自主、供需匹配、標準化互操作、數據產品構建、數據交易流通，與企業數據要素開放流通場景需求呈現出較高的適配性。

發表于：10/22/2024 3:44:00 PM

公共數據授權運營的隱私保護和效益提升——基于制度分析與發展(IAD)框架[其他][信息安全]

當前公共數據開放多為無門檻向全社會開放原始數據，無法發揮公共數據的深層效益，基于此公共數據授權運營應運而生。然而，數據效益提升和個人隱私保護存在天然矛盾關系，公共數據授權運營很難將二者兼顧。基于公共數據授權運營的實踐現狀，運用制度分析與發展(IAD)框架,針對隱私保護和效益提升的兩難困境進行深度剖析。最終從規范外部變量、完善行動舞臺、優化相互作用三個方面總結紓困之道，得出隱私保護與效益提升的最優解。

發表于：10/22/2024 3:28:00 PM

政企數據要素市場化發展研究與路徑思考[其他][信息安全]

數據已成為數字經濟時代的重要生產力和關鍵生產要素，融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節，深刻改變著生產方式、生活方式和社會治理方式，提升數據要素市場化配置效率對于數字經濟高質量發展具有重要意義。全面梳理了我國數據要素市場化發展的現狀，聚焦數據要素市場化涉及的政府和企業兩類核心主體，分析其在推進數據要素開發利用過程中存在的問題，深入剖析數據要素賦能經濟社會發展的作用機理，建立政府部門及行業企業兩類主體數據流通模型及多類型數據融合流通模型，在此基礎上提出面向政府和企業兩類主體數據要素市場化配置改革的路徑建議，以期為各界開展數據要素開發利用相關工作提供思路和借鑒。

發表于：10/22/2024 3:13:00 PM

算法影響評估制度的實踐路徑分析[其他][其他]

算法影響評估制度作為國內外算法治理的基礎性制度，是當前階段算法治理的主要方案，但在應用實施過程中仍存在評估對象泛化、評估方法透明性不足的問題，需進一步細化。聚焦分析算法影響評估制度在應用實施過程中應關注的評估對象、評估內容和評估方法，提出在實際評估過程中應根據初步風險對算法評估對象分類分級，加強對以機器學習為基礎的復雜算法的評估，重點關注算法的應用環節，重點評估算法輸入的數據與特征、輸出的目標與結果、干預與保障措施以及個人權利響應。

發表于：10/22/2024 2:59:00 PM

基于改進YOLOv8的森林火災探測技術研究[人工智能][其他]

森林火災探測是當前的一個重點研究方向，然而，真實的森林火災場景中存在大量的負樣本數據，嚴重影響目標探測的性能，同時邊端側部署需要更加輕量化的模型。針對這一問題,提出了一種改進的YOLOv8方法，該方法首先引入EfficientViT模塊到骨干網絡（Backbone），通過級聯分組注意力模塊，減少計算開銷；然后，在頭部網絡（Head）中引入CBAM模塊，對骨干網絡提取的特征進行特征增強，同時抑制噪聲和無關信息；最后針對數據集的低質量樣本，引入Wise-IoU損失函數，增強數據集訓練效果。實驗結果表明，改進后的YOLOv8模型對森林火災的檢測精度達到79.5%，檢測速度達到75 FPS，整個模型的參數量降低了5.7%，對森林火災探測具有重要意義。

發表于：10/22/2024 2:45:00 PM