【摘 要】
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基于卷积神经网络(CNN,convolutional neural network)的视觉深度学习算法的兴起推动了人工智能视觉芯片设计研究的快速发展,而芯片的设计验证工作是人工智能视觉芯片研发的瓶颈.介绍了一种基于硬件仿真系统的人工智能视觉芯片软硬件验证方法,以边缘计算人工智能视觉芯片设计为例,在硬件仿真系统ZeBu上完成了芯片运行的典型深度学习网络MobileNet的仿真验证工作.结果表明,在硬件芯片架构上实现的网络模型在保证精确度的同时,在200 MHz频率时钟下单帧检测时间只需要18.51 ms,与
【机 构】
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中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室,北京 100083;中国科学院大学材料与光电研究中心,北京 100049
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基于卷积神经网络(CNN,convolutional neural network)的视觉深度学习算法的兴起推动了人工智能视觉芯片设计研究的快速发展,而芯片的设计验证工作是人工智能视觉芯片研发的瓶颈.介绍了一种基于硬件仿真系统的人工智能视觉芯片软硬件验证方法,以边缘计算人工智能视觉芯片设计为例,在硬件仿真系统ZeBu上完成了芯片运行的典型深度学习网络MobileNet的仿真验证工作.结果表明,在硬件芯片架构上实现的网络模型在保证精确度的同时,在200 MHz频率时钟下单帧检测时间只需要18.51 ms,与软件平台仿真相比,仿真速度提高了7倍.
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活体检测技术已经成为日常生活中的重要应用,手机刷脸解锁、刷脸支付、远程身份验证等场景都会用到这一技术.但如果攻击者利用虚假视频生成技术生成逼真的换脸视频来攻击上述场景的活体检测系统,将会对这些场景的安全性产生巨大的威胁.针对这个问题使用4种先进的Deepfake技术生成大量的换脸图片和视频作为测试样本,用这些样本来对百度、腾讯等商用活体检测平台的在线API接口进行测试.测试实验结果显示常用的各大商用活体检测平台对Deepfake图像的检测成功率普遍很低,并且对图像的质量较为敏感,对真实图像的误检率也很高.
低速率分布式拒绝服务攻击针对网络协议自适应机制中的漏洞实施攻击,对网络服务质量造成了巨大威胁,具有隐蔽性强、攻击速率低和周期性的特点.现有检测方法存在检测类型单一和识别精度低的问题,因此提出了一种基于混合深度学习的多类型低速率DDoS攻击检测方法.模拟不同类型的低速率DDoS攻击和5G环境下不同场景的正常流量,在网络入口处收集流量并提取其流特征信息,得到多类型低速率DDoS攻击数据集;从统计阈值和特征工程的角度,分别分析了不同类型低速率DDoS攻击的特征,得到了40维的低速率DDoS攻击有效特征集;基于该
目的:探讨早期康复护理在脑梗塞患者中的护理效果及对日常生活活动能力评分(ADL评分)的影响.方法:选取我院于2019年1月至2020年11月收治的70例脑梗塞患者为研究对象,从中随机抽取35例设为观察组,余下35例为对照组.对观察组患者采取早期康复护理干预,对照组不做特殊护理干预.观察两组患者的治疗有效率及ADL评分情况.结果:观察组患者的治疗有效率更高,ADL评分更高,上述差异在统计学上均有意义(P ＜ 0.05).结论:对脑梗塞患者采用早期康复护理干预有较好效果,可明显提高患者的治疗有效率及日常生活能
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