改善された位置変位法による行列の逆行列求解モジュールおよび方法

    公开(公告)号:JP2018508842A

    公开(公告)日:2018-03-29

    申请号:JP2017511776

    申请日:2016-04-05

    CPC classification number: G06F17/16

    Abstract: 本発明は、改善された位置変位法による行列の逆行列求解モジュールおよび計算方法を開示する。本発明の行列の逆行列求解モジュールは、境界要素取得ユニット、内部要素取得ユニット、下三角行列取得ユニット、上三角行列取得ユニットおよび逆行列取得ユニットを含む。境界要素取得ユニットは、逆行列を求めようとする行列の縮小係数行列の境界要素を取得するために用いられる。内部要素取得ユニットは、逆行列を求めようとする行列の縮小係数行列の内部要素を取得するために用いられる。下三角行列取得ユニットは、逆行列を求めようとする行列の分解により得られる下三角行列の逆行列を取得するために用いられる。上三角行列取得ユニットは、逆行列を求めようとする行列の分解により得られる上三角行列の逆行列を取得するために用いられる。逆行列取得ユニットは、逆行列を求めようとする行列の逆行列を取得するために用いられる。

    マルチキャストネットワークオンチップに基づいた畳み込みニューラルネットワークハードウェアアクセラレータおよびその動作方式

    公开(公告)号:JP2021510219A

    公开(公告)日:2021-04-15

    申请号:JP2020537478

    申请日:2018-10-22

    Abstract: 本発明はマルチキャストネットワークオンチップに基づいた再構成可能畳み込みニューラルネットワークハードウェアアクセラレータおよびその動作方式を公開する。マルチキャストネットワークオンチップは下層ネットワークと上層ネットワークで構成された双層ネットワークオンチップであり、一つの元ノードから同時に多数の目的ノードへの転送を実現する。マルチキャストネットワークオンチップに基づいた再構成可能畳み込みニューラルネットワークは通信インタフェースモジュール、入力処理モジュール、出力処理モジュール、設定モジュール、データメモリ、再構築可能計算モジュール、記憶制御モジュール、活性化関数モジュール、重み付けメモリを含んでいる。本発明は畳み込みニューラルネットワークハードウェアアクセラレータを用いてマルチキャストネットワークオンチップ上で転送するデータの加速処理を行い、ニューラルネットワーク計算の平行性を十分に発掘し、さらに早い数字識別の速さを獲得し、再利用可能性と拡張性を増強する。

    充電スタンドステーションの車両接続制御における状態クラスタリング符号化方法

    公开(公告)号:JP2021136859A

    公开(公告)日:2021-09-13

    申请号:JP2020206712

    申请日:2020-12-14

    Abstract: 【課題】充電スタンドステーションの車両接続制御の最適化における時空間リソース要件を抑え、最適化効率を向上する状態クラスタリング符号化方法を提供する。 【解決手段】方法は、電気自動車が充電スタンドステーションに到着しサービスリクエストすることをイベントとし、車両の種類、及び現在充電状態から満充電までに必要な時間を説明するステップと、充電中の電気自動車の、現在充電状態から満充電までに必要な時間を接続中の充電スタンドの状態とし、全ての充電スタンドの状態を連携サービス時間要件状態として連立するステップと、連携サービス時間要件状態を離散化し、各エレメントを小さい順に並べ替えて符号化し、充電スタンドのクラスタリング状態を構成するステップと、イベント発生時、電力ピークシェービング電気料金及び充電スタンドのクラスタリング状態に基づき、到着した電気自動車に充電サービスを提供するか否かを決めるステップとを含む。 【選択図】なし

    薄膜配向結晶成長のX線回折インサイチューキャラクタリゼーション方法

    公开(公告)号:JP2020519868A

    公开(公告)日:2020-07-02

    申请号:JP2019560686

    申请日:2018-04-19

    Abstract: 本発明は、薄膜配向結晶成長のX線回折インサイチューキャラクタリゼーション方法を公開し、まず対称反射走査方法を用いて薄膜の面外回折ピーク位置を測定し、薄膜の面外配向特性を確認し、次に、初期オリジナルセルパラメータに基づき、予測方位の近くで、非対称反射走査方法を用いて結晶面が基板と傾斜角を形成する1セットの結晶面群の回折ピーク位置を取得し、初期オリジナルセルパラメータに基づき、測定して得られた回折ピーク位置と予測値との間の差δを計算し、格子パラメータの修正と循環反復計算によって十分に小さいまで連続的にδを減少させることにより、より正確な格子パラメータ情報を得る。本発明は、コンピュータ支援計算の方法を用いて、数秒で十分高い分析精度を取得することができ、出力データを直接に次の測定周期の入力値とすることができるため、高速化した動的な測定分析システムを形成することができる。 【選択図】図2

    改善された位置変位法に基づく行列の三角分解の求解モジュールおよび方法

    公开(公告)号:JP2018506757A

    公开(公告)日:2018-03-08

    申请号:JP2017514867

    申请日:2016-04-05

    CPC classification number: G06F17/16

    Abstract: 本発明は、改善された位置変位法に基づく行列の三角分解の求解モジュールおよび方法を開示する。本発明はさらに、当該モジュールを用いるデジタル信号処理装置を提供する。当該モジュールは、境界要素取得ユニット、内部要素取得ユニット、上三角行列分解ユニットおよび下三角行列分解ユニットを含み、境界要素取得ユニットは、分解しようとする行列の縮小係数行列の境界要素を取得するために用いられ、内部要素取得ユニットは、分解しようとする行列の縮小係数行列の内部要素を取得し、これにより縮小係数行列を取得するために用いられ、上三角行列分解ユニットは、分解しようとする行列の上三角行列を分解するために用いられ、下三角行列分解ユニットは、分解しようとする行列の下三角行列を分解するために用いられる。本発明のモジュールおよび方法は、工学的応用において、行列の上三角分解演算と下三角分解演算形式を統一させ、分解演算の並行性を最適化し、演算に必要な記憶空間を圧縮することができる。

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