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题名基于类决策树剪枝法的危化品运输实时路径规划
被引量:3
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作者
徐文星
梁菁菁
边卫斌
戴波
陶冠良
刘才
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机构
北京石油化工学院信息工程学院
北京化工大学信息科学与技术学院
北京石油化工学院化学工程学院
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第A02期324-329,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61304217
21703013)
北京市属高校青年拔尖人才培育计划项目(CIT&TCD201704048)~~
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文摘
在保证危化品运输车辆安全的前提下,为了更加快速地处理在危险化学品车辆运输过程中的路径优化问题,在基于全局规划与局部优化的车辆规划方案的基础上,充分利用初始规划得到的最优路径信息,并引入类决策树剪枝法的局部优化方案,实现了危化品运输路径的实时更新。并将其应用于中国航油集团北京石油有限公司到中石油北苑加油站运输路线规划,验证了该方法的可行性。
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关键词
危化品
安全
车辆运输
决策树
优化
DIJKSTRA算法
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Keywords
hazardous chemicals
safety
vehicle transportation
decision tree
optimization
Dijkstra algorithm
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分类号
TQ086.52
[化学工程]
U116.2
[交通运输工程]
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题名面向深度学习的SoC架构设计与仿真
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作者
崔浩然
李涵
冯煜晶
吴萌
王超
陶冠良
张志敏
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机构
中国科学院计算技术研究所
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2019年第1期14-23,共10页
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文摘
互联网时代信息量的爆炸式增长、深度学习的普及使传统通用计算无法适应大规模、高并发的计算需求。异构计算能够为深度学习释放更强的计算能力,达到更高的性能要求,并可应用于更广阔的计算场景。针对深度学习算法,设计仿真了一款完整的异构计算SoC架构。首先,通过对常用深度学习算法,如GoogleNet、LSTM、SSD,进行计算特征分析,将其归纳为有限个共性算子类,并用图表及结构框图的形式进行展示,同时生成最小算子级别伪指令流。其次,根据提取的算法特征,进行面向深度学习的硬件加速AI IP核设计,构建异构计算SoC架构。最后,通过仿真建模平台进行实验验证,SoC系统的性能功耗比大于1.5TOPS/W,可通过GoogleNet算法对10路1 080p 30fps视频逐帧处理,且每帧端到端的处理时间不超过30ms。
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关键词
异构计算
深度学习
加速部件
仿真建模
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Keywords
heterogeneous computing
deep learning
acceleration unit
simulation modeling
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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