智能化视频监控系统在风洞中的应用

阐述将人工智能视频监控系统用于风洞测控中，实现了自动化、专业化控制，全天候监控、精确报警、突发事件的及时处理，从而使系统的运行更加安全可靠。     

信息高铁的低熵高通量性质验证

针对“人机物”三元融合的万物智能互联时代需求，中国科学院计算技术研究所的学者提出了“信息高铁”高通量低熵算力网的设计构想，在基础设施层提供低熵有序的支持，从而显著提升性能与品质.但信息高铁构想尚缺乏实验数据支撑.本文量化定义了通量、良率、CPU熵，分别用于刻画系统的性能、品质、无序程度；构建了信息高铁原型系统；并与基于Kubernetes容器编排的云计算系统进行对比.通过北京-南京的广域实验，验证了信息高铁原型系统可数量级提升良率和通量，其正则化后的CPU熵降至K8s系统的50%以下.本文通过提供实验数据分析结果，初步验证了信息高铁的低熵高通量潜力.     

乳白玻璃生产中节能优化的探索

针对日用玻璃陶瓷生产过程的能耗环节进行探索,优化配方使其更适合于电熔炉的生产工艺,通过对配方中各氧化物引入的原料进行优化,降低原料整体熔点,增加出料量,最终达到降低能耗、减少成本的目的 ,提高企业在行业中的竞争力.     

浅谈石油工程注水工艺技术优化

随着我国经济的高速发展,社会公众对石油的需求越来越大。在石油工程中,如何通过改善石油开采技术来提高石油开采效率,和提高石油开采量,成为社会公众关注的焦点。对此,本文以石油工程中常见的低压低渗油层为出发点,对这些开采难度大、开采效率低的油田进行简要分析,并对如何在石油工程中优化注水工艺技术的简述如下。     

遥感卫星随遇接入互联网星座和在轨智能处理

低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。     

一种“KooN”结构的马尔可夫简并建模和简化计算的方法

IEC61508等标准提出了几种计算安全仪表系统需求时平均失效概率的方法,但是,对于具有冗余配置的复杂系统,随着组件数量的增加,系统的中间状态数量快速增长,用户难以构建马尔可夫模型,即便借助计算机来建模运算也较为耗时。提出了一种同型“K oo N”简并状态的马尔可夫建模的通用方法,首先是根据降级状态进行判断,将符合条件的状态进行简并,然后对标记为危险失效状态的概率进行计算。通过严格的理论推导,该简并状态方法可以在不损失精度的前提下简化马尔可夫建模。     

考虑井眼清洁条件下的小井眼钻井液性能优化研究北大核心

新疆油田玛湖部分区块采用长水平段(超2000 m)小井眼技术进行钻井和开发。在钻井过程中,井眼不清洁导致的卡钻,井筒压力过大导致的漏失问题严重制约了该区块的高效经济开发。钻井液性能的优化是解决上述问题的关键方法之一。为此,采用了CFD数值模拟的方法,建立了环空固液两相流模型,探究了不同钻进参数下钻井液不同流变参数(赫巴流变模型)对岩屑运移和环空压耗的影响。根据数值模拟结果可知:(1)提升钻井液密度有利于提高携岩能力;(2)不同钻进参数下,钻井液流变参数对岩屑运移作用效果不同;(3)钻井液流变参数并非越大越有利于岩屑运移;(4)结合玛湖区块特征,确立了最优钻井液流变参数范围,并将该范围成功的应用于现场。     

能耗优化的神经网络轻量化方法研究进展

近年来，神经网络在语音识别、计算机视觉、自然语言处理等领域都取得了良好的进展.大量的神经网络被部署于诸如手机、摄像头等依赖电池或太阳能供电的小型设备.但神经网络参数量大计算复杂，需占用大量计算资源并消耗电能，从而限制了其在资源受限平台上的应用.学术界和工业界逐渐关注于神经网络的高能耗问题.神经网络轻量化方法可以有效地减少参数数量、降低参数精度或优化计算过程从而降低神经网络能耗.本文从能耗优化的角度梳理了神经网络能耗估算方法和神经网络轻量化方法的基本思路，综述了近年来该领域主要研究成果，并提出了能耗估算和能耗优化的神经网络轻量化方法存在的挑战及进一步研究的方向.其中神经网络能耗估算方法包括测量法、分析法和估算法.能耗优化的神经网络轻量化方法包括剪枝、量化、张量分解和知识蒸馏.对于进一步研究方向我们认为，首先需要建立可自适应网络类型的能耗模型；然后需要考虑平衡精度和能耗的轻量化方法.其次需要实现硬件平台可泛化的轻量化方法；最后开发搜索空间可约束的轻量化方法.