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期刊信息/Journal information
高技术通讯
中国科学技术信息研究所
高技术通讯

中国科学技术信息研究所

赵志耘

月刊

1002-0470

hitech@istic.ac.cn

010-68598272

100045

北京市三里河路54号

高技术通讯/Journal Chinese High Technology LettersCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《高技术通讯》创刊于1991年，是由国家科技部高技术研究发展计划（863计划）联合办公室创办、中国科学技术信息研究所主办的综合性学术刊物，是国内高技术领域的高层次学术刊物之一。内容涉及计算机、现代通讯、机器人、先进制造与自动化技术、新材料、能源、生物、海洋及其他高技术领域。本刊注重研究的新思路、新理论、新方法和新技术的择文标准，使其具有学术性、前沿性、可读性和资料性。其宗旨是为我国研究人员及时发表其研究成果和进行国内、国际学术交流提供园地，促进我国高技术研究的发展和扩大其在国内外的影响。本刊为美国《化学文摘》（CA）、 英国《科学文摘》（SA）及俄罗斯《文摘杂志》、荷兰《Scopus》、《中国科学引文数据库》、《中国科技论文统计与分析》等收录源期刊。　　
正式出版
收录年代

    Cloudless-Training:基于serverless的高效跨地域分布式ML训练框架

    谭文婷吕存驰史骁赵晓芳...
    219-232页
    查看更多>>摘要：跨地域分布式机器学习(ML)训练能够联合多区域的云资源协作训练，可满足许多新兴ML场景(比如大型模型训练、联邦学习)的训练需求。但其训练效率仍受2 方面挑战的制约。首先，多区域云资源缺乏有效的弹性调度，这会影响训练的资源利用率和性能;其次，模型跨地域同步需要在广域网(WAN)上高频通信，受WAN的低带宽和高波动的影响，会产生巨大通信开销。本文提出Cloudless-Training，从3 个方面实现高效的跨地域分布式ML训练。首先，它基于serverless计算模式实现，使用控制层和训练执行层的2层架构，支持多云区域的弹性调度和通信。其次，它提供一种弹性调度策略，根据可用云资源的异构性和训练数据集的分布自适应地部署训练工作流。最后，它提供了2 种高效的跨云同步策略，包括基于梯度累积的异步随机梯度下降(ASGD-GA)和跨云参数服务器(PS)间的模型平均(MA)。Cloudless-Training是基于OpenFaaS实现的，并被部署在腾讯云上评估，实验结果表明Cloudless-Training可显著地提高跨地域分布式ML训练的资源利用率(训练成本降低了9。2%～24。0%)和同步效率(训练速度最多比基线快1。7 倍)，并能保证模型的收敛精度。

    跨地域分布式机器学习(ML)训练跨云ML训练分布式训练框架serverless跨云模型同步

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    基于注意力与密集重参数化的目标检测算法

    陈志旺雷春明吕昌昊王婷...
    233-247页
    查看更多>>摘要：针对目标检测任务中背景复杂、目标尺寸差异大等因素导致目标检测结果较差的问题，本文提出基于注意力和密集重参数化的目标检测算法。首先，基于CSP-DarkNet提出高效的特征提取网络，主要包括密集重参数化模块和CASA模块 2 个设计。前者利用密集连接保留浅层特征，又通过重参数化结构降低网络复杂度;后者CASA模块用于获取需要的目标信息。其次，特征融合在特征金字塔(FPN)和路径聚合网络(PAN)的基础上，引入内容感知特征重组(CARAFE)进行上采样，有效解决了邻近插值法等未能捕捉丰富语义信息的问题;提出更高效的C3-G模块，获取丰富的梯度信息，增强模型表达能力和感知能力;同时，引入深度可分离卷积提升运算效率。最后，检测输出采用在更大范围上跨领域正负样本匹配策略扩充正样本数量，提升检测效果。该算法在 MS COCO 和PASCAL VOC数据集上的mAP@0。5 分别达到了57。5%和83。0%，充分说明了本文算法的先进性。

    目标检测重参数化注意力机制特征融合上采样正负样本匹配

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    基于行内局部性的内存控制器端预取

    周叔欣张见齐王焕东章隆兵...
    248-255页
    查看更多>>摘要：本文提出一种基于行内局部性的内存控制器端预取。采用位图的数据结构记录行内每个数据块的状态;并且对每一行进行区域划分，量化每个区域的访问局部性;根据区域内的局部性高低决定预取的激进程度。对于局部性较低的区域，预取区域内未被访问过的数据块;对于局部性较高的区域，同时采用跨区域的预取。通过动态调整区域规模的大小来适应局部性程度的变化。上述预取方法在龙芯3A6000 处理器上实现并评测，评测程序采用SPEC CPU2006 访存密集型应用。评测结果显示本文的预取方法将每周期指令数(IPC)平均提升6。51%，将单线程IPC最高提升46。80%(bwaves)，将双核四线程IPC最高提升26。22%(lbm)。

    内存控制器预取局部性

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    结合先验知识的多智能体博弈对抗研究

    袁婷帅冯宇李永强
    256-264页
    查看更多>>摘要：无实时奖励的复杂对抗环境是目前深度强化学习(DRL)领域的研究热点，面对此类环境，纯粹使用深度强化学习算法会导致智能体训练无法快速收敛以及对抗效果不佳等问题。基于此，本文提出了一种基于先验知识与深度强化学习相结合的智能博弈流程框架，设计了数据处理、增强机制以及动作决策3 个模块，通过威胁评估、任务调度和损失比率3 种增强机制来提升智能体在复杂对抗环境下的收敛速度和对抗效果。在数据堡垒(DC)平台上进行仿真，实验结果验证了本文所提出的智能博弈流程框架训练的智能体相较于单纯基于深度强化学习的智能体拥有更快的收敛速度以及更高的胜率。

    智能博弈先验知识深度强化学习(DRL)威胁评估任务调度

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    基于真值表的函数自动生成的神经网络模型

    贺文凯支天胡杏张曦珊...
    265-274页
    查看更多>>摘要：作为目前最常见的程序综合问题，示例编程通过用户提供的输入/输出示例生成程序，为编程能力不足的开发者提供了便利。近年来，示例编程已经被应用于Microsoft Office Excel办公软件的自动编程，以及勘探、测井、航空航天等领域。鉴于目前示例编程鲜有关于二进制流的研究，本文针对基于真值表函数自动生成问题具有函数表达式的语法符号序列中各语法符号的关系与它们的距离大小无关、函数表达式的生成语义规则与布尔向量函数采样的结果长度无关的特点，设计了一种神经网络模型和算法，在程序综合、功能等价和序列匹配的指标上分别取得了70。56%、64。66%、0。635 5 的结果，分别优于现有最先进的程序综合模型55。07%、49。70%、0。569 0。

    真值表神经网络序列模型示例编程程序综合

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    基于紧约束鲁棒模型预测控制的无人车辆轨迹跟踪控制

    贾立新林秀锐倪洪杰刘安东...
    275-281页
    查看更多>>摘要：针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题，基于车辆非线性动力学模型，设计了一种紧约束鲁棒模型预测控制(MPC)方法。首先，利用魔术公式轮胎模型，结合车辆 3自由度系统，构建了具有有界干扰的车辆线性离散误差模型;其次，采用紧约束控制策略设计系统的鲁棒优化问题;最后，通过在线优化得到最优控制序列，并离线构造之后多个时刻满足约束条件的可行控制序列。仿真结果表明，所提算法能够使车辆稳定快速跟踪上参考轨迹并有效提高系统计算资源利用率。

    模型预测控制(MPC)紧约束无人车轨迹跟踪

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    基于标幺化两相吸引律的永磁同步电机有限时间速度控制

    吴春牛德军陈强
    282-289页
    查看更多>>摘要：针对带有负载力矩以及其他干扰的永磁同步电机(PMSM)调速系统，提出一种基于标幺化两相吸引律的PMSM有限时间速度控制方法。首先将被控转速误差标幺化以构造具有理想误差动态特性的两相吸引律;其次基于该两相吸引律设计速度控制器，同时设计有限时间扩张状态观测器估计系统中存在的未建模动态与外部干扰，实现了转速跟踪误差有限时间收敛;然后构造Lyapunov函数分析所提控制方法的稳定性;最后实验验证了所提方法的可行性。实验结果表明，所提方法能够实现快速、无超调的速度跟踪，具有良好的动、静态性能与抗干扰能力。

    永磁同步电机(PMSM)标幺化两相吸引律有限时间控制有限时间扩张状态观测器(FTESO)

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    可变形模块化履带机器人构型转换原理与验证

    张兆详冯靖凯刘金国张荣鹏...
    290-301页
    查看更多>>摘要：为实现机器人在不同环境中能够通过改变自身构型跨越障碍并完成任务，需对可变形模块化履带机器人构型之间的相互转换进行研究。以具有27 种构型的机器人为研究对象，该机器人构成一个构型网络，每种构型被定义为加权定向构型网络中的一个节点。从一种构型到另一种构型的转换由非负权值的有向路径表示，权值均为 1。采用Floyd算法，通过对距离矩阵和路由矩阵的迭代计算，求出构型网络中任意 2 种构型之间相互转换的最短步数与经过的中间构型。实物实验给出了可变形模块化履带机器人 27种构型之间的相互转换以及面对不同环境以不同的构型应对的结果。实验结果表明，该机器人可以通过最短路径实现构型之间的相互转换，并且随着所处环境的不同，机器人可以改变自身构型顺利跨越障碍并完成任务。

    模块化可变形履带机器人构型转换

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    Buck型变换器预设时间自适应反演控制

    陈强王满意南余荣
    302-311页
    查看更多>>摘要：针对存在负载变化和外界干扰的Buck型变换器系统，提出一种预设时间自适应反演控制方法，给出系统调节时间最小上界值与控制参数的直接关系，减少调参复杂度。构造二次分式型虚拟控制器，避免虚拟控制器微分引起的奇异性问题，并确保输出电压在预设时间内收敛至参考电压附近邻域。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。

    预设时间自适应控制反演控制二次分式型虚拟控制器

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    模块化智能变电站精准送风系统能效管理优化策略

    尹康黄昕颖李丽钟婷婷...
    312-319页
    查看更多>>摘要：针对现有模块化智能变电站中智能控制柜内部环境控制不均衡、存在局部温度超出设备安全运行范围且较少考虑能效的问题，提出一种模块化智能变电站精准送风系统能效管理优化策略。首先建立空调系统热交换和管道系统空气流量数学模型，在此基础上以控制系统运行能耗最低为目标函数，提出了精准送风系统能效管理优化方法。采用高效的求解器CPLEX求解，得到能耗最低的控制策略。并通过 ANSYS Icepak进行稳态过程分析，验证了系统运行的稳定性。结果表明所提方法能够实现对智能控制柜内部环境的精准控制，达到了系统绿色低碳运行的目的。

    模块化智能变电站精准送风系统温湿度控制能效管理稳态过程分析

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