-
公开(公告)号：CN119441089A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411555387.7
申请日：2024-11-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及数据传输技术领域，尤其涉及一种适用于FFT算法的数据传输通路，本发明提出以下方案，通过AXI总线从DDR存储器获取数据，经DMA传输至SRAM阵列。采用数据传输接口结合fft_port模块，使每周期传输256bit数据(四个64bit浮点数)，实现了传输速率的4倍提升。该通路包括无冲突访存控制器，通过索引‑地址转换规则将数据高效存储至SRAM。此外，系统支持多批处理和补零操作，确保数据点数符合FFT算法要求，适应2的n次方和非2的n次方数据集的处理需求。握手信号控制单元动态管理ack信号，在补零期间暂停数据传输。该通路支持最大4M点的FFT运算，满足高效、大规模数据处理需求。
-
公开(公告)号：CN119202828A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411247094.2
申请日：2024-09-06
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/241 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/0464
Abstract: 本申请的一种轻量化的癫痫脑电信号四分类方法，涉及脑电信号处理技术领域，通过采集用户的脑电信号；集成短时傅里叶变换、频谱重构策略、一维卷积神经网络和长短时记忆网络，构建脑电信号四分类模型；基于训练好的脑电信号四分类模型，将用户的脑电信号作为输入，输出脑电信号属于每个类别的概率值；比较四个类别的概率值，将概率值最大的类别作为该脑电信号的所属类别，根据所属类别发送相应的警报。相比传统的二分类、三分类模型，本申请的脑电信号四分类模型将发作后期的特征纳入了识别的范围，实现了模型准确率的提升，基于频谱重构策略的轻量化设计，使得本申请的一种轻量化的癫痫脑电信号四分类方法得以应用于边缘可穿戴设备场景。
-
公开(公告)号：CN120046662A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510139595.7
申请日：2025-02-08
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/063 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种可重构混合神经网络计算方法及装置，属于神经网络技术领域，其技术方案要点是包括，多个顺序设置的脉冲计算单元，每个脉冲计算单元的第一输入包括第一数据和第二数据中的一个，第一数据为待卷积数据的其中一个比特位数据，第二数据为一时间步长的脉冲数据，相邻的上一个脉冲计算单元的输出膜电压作为相邻的下一个脉冲计算单元的第二输入；每个脉冲计算单元响应于当前所有输入的第一数据，得到当前推理结果和输出膜电压；乘累加单元，乘累加单元响应于当前时间步长的第二数据，与每个脉冲计算单元共同基于第一输入和第二输入，得到输出膜电压和输出脉冲，本发明同时支持脉冲神经网络和人工神经网络的计算，且不消耗额外硬件资源。
-
公开(公告)号：CN119577623B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510119819.8
申请日：2025-01-25
Applicant: 南京大学
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：CN119987715A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510069511.7
申请日：2025-01-16
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一乘两加结构的乘累加运算方法及装置，包括：乘累加模块和控制模块；其中，所述乘累加模块用于获取至少两组源数据，通过一个乘法器和两个加法器对所述源数据进行乘累加运算，得到结果数据；所述控制模块根据计数警示信号生成控制信号，控制所述乘累加模块的乘累加运算过程。本发明通过一乘两加结构的乘累加模块实现数据的乘累加运算，能够更灵活地支持多并行度的计算任务；通过控制模块控制乘累加计算过程，可以根据不同的应用场景，配置不同的控制逻辑和运算流程；实现了高效的乘累加运算，并具有良好的可扩展性和灵活性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119974164A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510362655.1
申请日：2025-03-26
Applicant: 南京大学(苏州)高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种3DPC中钢纤维可定向排布和混凝土自修复装置及方法，属于混凝土3D打印技术领域，采用以吸附嗜酸芽孢杆菌微生物裂缝修补剂的中空钢纤维。在打印过程中，通过外加可控磁场和编程控制中空钢纤维定向排布的控制精度和排布方式，使受磁场磁化的中空钢纤维，沿磁场定向排列，发生运动，穿过打印层之间的界面，形成纤维连接。当构件产生裂缝后，中空钢纤维受到挤压释放出含有嗜酸芽孢杆菌微生物的含有修复剂，嗜酸芽孢杆菌微生物有氧呼吸产生代谢产物CO2，与水泥基材料中的Ca2+反应生成CaCO3晶体填充空隙和裂缝。
-
公开(公告)号：CN119558360A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411607181.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 南京大学
IPC: G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本发明涉及神经网络技术领域，是一种基于四进制脉冲的脉冲神经网络加速器及其计算方法，具体方法包括：构建神经元模型，预设三个膜阈值，根据神经元实时膜电位和三个膜阈值进行四进制脉冲生成触发判断，同时在四进制脉冲生成过程中执行零跳过策略，筛选获得有效四进制脉冲；当所述神经元模型中的神经元生成并发放有效四进制脉冲完成后，通过膜电位重置策略对神经元的膜电位进行重置处理；同步使用带有四进制脉冲的输入数据对带有四进制脉冲的深度残差脉冲神经网络进行训练，并通过额外的加法器生成最终的输出膜电位和四进制脉冲；本发明显著缩短了SNN的处理时间窗口，提高了计算效率和能效，适用于各种神经网络计算任务。
-
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
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。
-
公开(公告)号：CN118091819A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211488653.X
申请日：2022-11-25
Applicant: 苏州维旺科技有限公司 , 苏州大学 , 南京大学
IPC: G02B6/00 , G02F1/13357
Abstract: 本发明涉及一种导光板、背光模组和显示装置。导光板包括：入光面；出光面，与入光面连接；以及底面，与出光面相对设置，底面包括沿远离入光面的方向依次设置的第一区域和第二区域，第一区域内任一点至入光面的距离小于第二区域内任一点至入光面的距离；第一区域内设置有若干个第一导光网点和若干个第二导光网点，第二区域内设置有若干个第一导光网点；第一导光网点具有朝向入光面的第一反射面，第一反射面与底面之间的夹角为第一夹角，第二导光网点具有朝向入光面的第二反射面，第二反射面与底面之间的夹角为第二夹角，第一夹角与第二夹角均小于或者等于5°，且第一夹角小于第二夹角。上述导光板能够在不影响出光均匀性的同时，实现窄视角显示。
-
公开(公告)号：CN117962290A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202211490195.3
申请日：2022-11-25
Applicant: 苏州维旺科技有限公司 , 苏州大学 , 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种热压成型装置，包括：第一加压机构，包括：第一平板模具；第二加压机构，与所述第一加压机构相对设置，包括：第二平板模具；所述第一平板模具和/或所述第二平板模具具有若干导光微结构；当对待加工导光板进行压印时，所述第一平板模具和所述第二平板模具分别挤压所述待加工导光板的两个相对面，以将所述第一平板模具和/或所述第二平板模具的若干导光微结构转印至所述待加工导光板。本发明通过第一平板模具和第二平板模具同时对待加工导光板进行整平面挤压，将第一平板模具和/或第二平板模具上的若干导光微结构转印至待加工导光板，可实现导光微结构的高保真转写或复制，且提高了转写效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.035 seconds)
