一款0.16 mm^(2)基于180 nm CMOS采用全局去偏斜的半速率8×2.5 Gb/s时钟转发架构接收机

在时钟转发架构的高速有线通信接收机中,需要去偏斜电路实现时钟与数据之间的最佳采样关系,并保证多路数据的同步。本文提出了一种全局去偏斜方案,仅采用一路数据与时钟进行对齐,并通过时钟延时匹配与分布技术实现多路数据同步,减小了各通道独立去偏斜方案带来的功耗与面积开销。所提出的接收机由8路数据通道、1路半速率转发时钟通道与基于延迟锁定环路的全局去偏斜电路构成。基于180 nm CMOS工艺,在2.5 Gb/s数据率下,可去除输入时钟与数据任意偏斜,得到位于数据中心的采样相位,同时具有时钟占空比校准能力。在1.8 V电源电压下,所提出的接收机总功耗为187 mW,总面积为0.16 mm^(2),对比各通道独立去偏斜方案,功耗和面积开销分别节约了45.2%与62.8%。

NeuronSup:基于偏见神经元抑制的深度模型去偏方法

随着深度学习的广泛应用,研究者在关注模型分类性能的同时,还需要关注模型的决策是否公平可信。存在决策偏见的深度模型会造成极大的负面影响,因此如何维持深度模型的分类正确率,同时提高模型的决策公平至关重要。目前已有工作提出了较多方法,用于改善模型的个体公平,但是这些方法仍然在去偏效果、去偏后模型可用性、去偏效率等方面存在缺陷。为此,文中分析了深度模型存在个体偏见时神经元异常激活现象,提出了一种基于偏见神经元抑制的模型去偏方法NeuronSup,具有显著降低个体偏见、对主任务性能影响小、时间复杂度低等优势。具体而言,首先根据深度模型部分神经元由于个体偏见而产生异常激活的现象提出了偏见神经元的概念。然后,利用歧视样本对查找深度模型中的偏见神经元,通过抑制偏见神经元的异常激活大幅降低深度模型的个体偏见,并且根据每个神经元的最大权重边确定主任务性能神经元,通过保持深度模型的主任务性能神经元参数不变,来减小去偏操作对深度模型分类性能造成的影响。因为NeuronSup只对深度模型中的特定神经元进行去偏操作,所以时间复杂度更低,效率更高。最后,在3个真实数据集的6种敏感属性上开展去偏实验,与5种对比算法相比,NeuronSup将个体公平指标THEMIS降低了50%以上,同时使去偏操作对深度模型分类准确率的影响降低到3%以内,验证了NeuronSup在保证深度模型分类能力的情况下降低个体偏见的有效性。

针对情境感知的自然语言的因果去偏推理方法

情境感知的自然语言推理任务要求模型能够根据给定情境信息判断前提句子与假设句子之间的语义推理关系.大量的研究工作通过利用情境信息增强对输入句子的语义表征学习,取得了显著的效果.然而,这些方法忽略了情境信息以及输入句子之间存在的虚假关联,导致模型存在泛化性及鲁棒性差的问题.同时,已有的去偏方法未能充分考虑语义推理过程中情境信息的影响,造成情境信息利用不充分、虚假关联识别不准确的问题.针对以上问题,通过融合因果推断方法,提出一种全新的因果去偏推理方法CBDRM(causal-based debiased reasoning method),在充分考虑情境信息的条件下,缓解模型在推理过程中受到的有偏信息的影响.具体而言,首先通过统计分析为输入数据构建因果图,实现对输入数据中的不同变量之间的关系的准确刻画;在此基础上,利用预训练模型的有偏训练实现输入数据对预测结果的总因果效应的计算.同时,利用因果反事实方法实现计算数据中的虚假关联所导致的直接因果效应.通过从总因果效应中去除虚假关联所带来的直接因果效应,实现了对输入句子的语义推理关系的无偏预测.更进一步,考虑到在语义推理过程中情境信息对语义表达的影响,设计了一个全新的对比学习模块,实现了在考虑情境信息的情况下输入文本的语义表示,进一步提升了模型的无偏推理性能.最后,在公开数据集上进行了大量的实验验证.实验结果充分证明了所提出的方法的有效性.为了对无偏自然语言推理方法进行更好的评估,构建并公开了一个无偏的情境感知的自然语言推理挑战集,用于推动该领域的相关研究.

基于反事实推理的事实验证去偏方法

事实验证是一项具有挑战性的任务,旨在使用来自可信赖语料库的多个证据句子来验证声明。为了促进研究,一些事实验证数据集被提出,极大地加速了事实验证技术的发展。然而,现有的事实验证数据集通常采用众包的方法构造,无可避免地引入偏差。已有事实验证去偏工作大致可以分为基于数据增强的方法和基于权重正则化的方法,前者不灵活,后者依赖于训练阶段的不确定输出。与已有工作不同,该文从因果关系出发,提出基于反事实推理的事实验证去偏方法。该文首先设计事实验证中的因果图,建模声明、证据以及它们之间的交互和预测结果的因果关系。接着,根据因果图提出事实验证去偏方法,通过总间接效应去除声明带来的偏差影响。我们使用多任务学习的方式来训练模型。训练时,该文采用多任务学习的方式建模各个因素的影响,同时在有偏和无偏测试集上评估模型的性能。实验结果表明,对比基准方法,该文模型在性能上获得了一致的提升。

去偏光纤陀螺轴向磁场问题的理论研究

运用琼斯矩阵,对去偏光纤陀螺轴向磁场灵敏度进行研究.基于单色光分析了轴向磁场产生的法拉第非互易相位差的机理,理论推导了实际的非互易相位差,给出仿真结果、分析结果和实验结果,并提出减小轴向磁场作用下的Faraday非互易相位差的主要方法是使得两个消偏器的45°误差之和(θ3+θ4)→0.

轴向磁场对去偏陀螺消偏器的影响

分析了磁场对陀螺影响的机理。运用琼斯矩阵,基于单色光,导出了与消偏器绕向平行的轴向磁场,仍能对去偏光纤陀螺中理想的消偏器产生影响,从而给陀螺带来Faraday非互易相位差的具体公式,并给出了此相位差随保偏光纤扭转率变化的仿真结果和加磁场后的实验结果。仿真结果表明:具有扭转的消偏器能产生Faraday非互易相位差;实验结果表明:作用在消偏器上的轴向磁场影响去偏陀螺零偏精度。提出了减小作用在消偏器上的轴向磁场影响陀螺精度的主要方法:使构成两个消偏器的每段保偏光纤的扭转率φ→0。

光纤去偏器的理论和研制

用简明的方法讨论了Ｌｙｏｔ去偏器原理，用类矩形保偏光纤制作了多只去偏器，用两种方法测量了去偏器的参数，并将去偏器用于光纤陀螺。

氙(6p[3/2]_2)态荧光在氙和氖中的碰撞去偏振

用双光子激发产生的Xe(6p[3/2]_2或2p_6)原子荧光的偏振状态,由于氙和氖的碰撞而发生变化。用检测荧光的垂直和水平偏振分量的强度以及衰变速率,研究了在不同Xe和Ne气压下的偏振度,确定了去偏振速率常数。

高精度去偏光纤陀螺的研制

本文介绍了零漂为0．1°／hr的去偏光纤陀螺的工作原理、组成结构及解决的技术关键，并给出了实际的测试结果。

隐含资本成本估计方法的有效性研究——基于分析师预测去偏后数据

近年来隐含资本成本研究成为会计领域乃至金融领域的热点,然而由于其对于分析师预测准确性的依赖,隐含资本成本的科学估计问题一直是相关实证研究的难题。本文通过将事前偏差从分析师预测中剔除,利用调整后的分析师预测数据,探讨GGM、CT、OJ三种隐含资本成本估计模型在我国市场的适用性。结果表明,相对于CT模型,GGM模型与OJ模型的计量结果更加理想,且OJ模型的计量效果最佳,具有很好的可靠性。

基于约束优化生成式对抗网络的数据去偏方法

深度学习技术在图像识别、自然语言处理、金融预测等领域具有广泛应用,其分析结果一旦存在偏见将给个人和群体带来负面影响,因此在保障深度学习模型的性能不受影响的前提下提高模型的公平性至关重要。针对数据的偏见信息不只是敏感属性,属性之间的关联性使非敏感属性也会带有偏见信息,因此只考虑敏感属性的去偏算法依然存在偏见问题。为了消除数据中关联属性的敏感信息对深度学习的分类结果带来偏见,提出一种基于生成式对抗网络的数据去偏方法,模型的损失函数结合公平性约束及准确性损失两种约束优化,利用对抗式编码消除偏见信息,生成去偏数据集;并通过生成器与判别器的交替博弈训练,减少数据集无偏信息的损失,在保证主任务分类准确率的同时消除数据中的偏见,从而提高后续分类任务的公平性。最终,在多个真实数据集上展开数据去偏实验,验证了该去偏算法的有效性。

去偏光纤陀螺轴向磁漂移补偿技术研究

在垂直于光纤环面的轴向磁场作用下,去偏光纤陀螺产生的磁漂移与轴向磁场大小BA、光纤长度L、光纤环半径r、光源平均波长λ线性相关。而对于一制作完毕的去偏光纤陀螺,光纤长度L、光纤环半径r、光源平均波长λ相对固定,此时轴向磁漂移只与轴向磁场大小成线性关系。通过实时测量轴向磁场大小,根据轴向磁漂移补偿模型,实时软件补偿光纤陀螺的轴向磁场灵敏度。实验结果表明,通过软件补偿方法,在12 G轴向磁场下,可将去偏光纤陀螺的轴向磁场灵敏度从0.49(°)/h/G抑制到0.008(°)/h/G,磁漂移降低了2个数量级。

光纤去偏器及其研究现状

光纤传感器作为光电子技术中的一个应用领域．广泛受到人们的重视。特别是具有高灵敏度的干涉型光纤传感技术得到了迅速的发展，并在军事、医学、电力和航空领域有着重要的应用。例如，基于Sagnac干涉效应的光纤陀螺仪已成为惯性导航系统中最重要的新兴器件；在高电压系统的测量中．光纤电流传感器已经逐步取代传统电磁型电流传感器。

基于H_∞滤波的协同探测去偏融合算法研究

采用协同探测技术能有效改善目标跟踪精度。传统的协同探测融合算法利用在极坐标系下获得的量测进行滤波融合,转换到笛卡尔坐标系时会引入耦合误差,且不能抑制未知统计特性的系统延时误差,降低跟踪精度。本文采用集中式融合方法,首先对多平台量测数据进行去偏处理和时间对准,转换至笛卡尔坐标系,使测量噪声变为已知参数的高斯分布;然后将去偏转换的测量值与修正后的测量协方差矩阵输入融合中心;利用H∞滤波对误差统计特性不敏感的优点构建融合算法,有效克服多运动平台系统延时误差波动影响,提升融合精度。仿真实验结果表明该算法能有效提高协同探测融合精度。

LightAD: 基于自适应采样的自动去偏框架加速方法

在推荐系统中,由于数据是从用户行为中收集而来而不是通过合理的实验得到,因此偏差问题是普遍存在的。自动去偏框架(AutoDebias)通过采用元学习寻找适当地去偏置配置(即伪标签和置信权重),已被证明是应对各种偏差的一种通用和有效的解决方案。然而,为每个用户-物品对设置伪标签和权重是一个极度耗时的过程。因此,自动去偏框架面临巨大的计算成本,这使其在实际应用中的适用性较差。虽然使用带有均匀采样器的随机梯度下降可以加速模型训练,但这会显著恶化模型的收敛性和稳定性。为了解决这个问题,我们提出了LightAutoDebias (简称LightAD),它为自动去偏框架配备了一种专门的权重采样策略。该采样器可以自适应地和动态地获取信息量更大的训练样本,这带来的收敛性和稳定性比标准的均匀采样器更好。在三个基准数据集上的广泛实验证明,我们的LightAD可以加速自动去偏框架的训练达几个数量级,同时保持几乎相同的精度。

人工智能场景下算法性别偏见的成因及治理对策

在数字时代,作为连接物理和虚拟世界规则基础的算法应用越来越广泛,算法性别偏见问题也随之凸显。性别偏见在三类主要的算法系统中均有呈现,人类的性别偏见可通过多个途径进入系统。设计者或决策者造成的算法偏见易于追溯,可通过技术手段或监管措施消除;但数据带来的性别偏见则只能在一定程度内被减轻,其不仅受制于人类社会现实,且存在价值取舍和伦理争论。因此有效的算法治理必须结合技术之外的去偏对策,包括扩大公众参与、提升监督管理效能、增加透明度和善用影响评估工具等。

面向文本摘要的反事实纠偏方法

文本摘要是自然语言处理领域中一项典型的文本到文本生成任务,旨在提取和概括一篇或多篇输入文档的关键信息,生成简洁、流畅又准确的摘要文本.自动文本摘要技术涉及自然语言理解和自然语言生成技术,并能应用于多种实际场景,包括文档索引、标题生成和内容创建,因此受到学术界和工业界的长期关注.近年来,基于神经网络的深度文本摘要模型得到广泛研究.结合先进的预训练技术,现有的深度文本摘要模型已经具备流畅的语言表达能力,能够生成较为通顺的摘要.然而,模型生成的摘要仍然存在表达不准确的问题,与原文存在信息偏差或包含原文以外的信息.该问题被称为“幻觉”问题,仍是一个巨大的挑战.针对这个问题,该文从因果的角度分析了基于预训练模型的深度文本摘要方法存在的偏差来源,并设计了去偏方法.因果理论为理解和建模复杂系统提供了一个强大的框架.在文本摘要系统中,因果推理可以帮助识别文档、摘要和语言先验之间的因果关系.理解这些变量之间的因果关系,有助于设计出针对系统中潜在偏差来源的去偏方法.具体来说,该文首先探究了文本摘要任务的因果结构,定义和分析了摘要任务的因果图.分析表明,摘要会受到预训练过程中习得的语言先验的影响.其中,语言先验包含的噪声会导致生成的摘要有偏.由于先前的摘要模型没有考虑或规避语言先验中潜在噪声的影响,导致模型生成的摘要中容易出现原文没有的信息.为此,该文根据因果理论提出了面向文本摘要的反事实纠偏方法.受到人类行为的启发,该文根据是否和原文交互,显式地区分语言先验中的有用知识和噪声,然后建模噪声对摘要的影响并从总体影响中去除.在XSUM和CNN/DailyMail数据集上的实验表明,该模型在Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L指标上分别比基线方法BART提高0.75%、0.54%和0.46%以及1.29%、2.08%和1.20%,并且在人工评价中具备良好的流畅性和忠实性.本文提出的方法是一个通用的框架,适用于不同的深度文本摘要模型.通过利用因果理论,它对文本摘要领域以及其他文本生成任务有一定的启发,增加了该领域方法的可解释性.

高速光纤通信系统中高阶偏振模色散对NRZ码和RZ码的偏振度的影响

用数值模拟方法研究了高速光纤通信系统中高阶偏振模色散对二种常用的码型的偏振度的影响,并分别考察了去偏振项和偏振相关色散对这二种码型的偏振度的影响,结果表明二阶PMD的二项均对RZ码的DOP的影响较为严重,而对NRZ码而言,影响不明显。模拟结果对高阶PMD补偿起一定的指导作用。

二阶偏振模色散高速光纤通信的影响及补偿

讨论了二阶偏振模色散对光脉冲的影响,模拟结果表明,二阶偏振模色散对信号影响起主要作用的是去偏振项,使得信号波形边缘出现能量过冲;同时也讨论了二阶偏振模色散补偿的方法,利用二段偏振模色散补偿器对二阶偏振模色散进行了有效的补偿,并给出了补偿的实验结果。

耀变体的光学偏振研究进展

耀变体是一类喷流与视线方向近似平行的活动星系核,高偏振是其区别于其他活动星系核的一个典型特征。耀变体的偏振一般认为是由喷流中相对论电子的同步辐射产生的。通过对光学偏振的观测,可以充分约束喷流性质,也给其他波段的光变信息提供补充。主要介绍耀变体光学偏振的研究情况:首先介绍耀变体及其偏振的一些背景;随后介绍耀变体偏振产生的原因、耀变体的去偏振效应、耀变体偏振随波长变化的研究,以及高能耀发与光学偏振相关性研究;最后,对耀变体光学偏振研究进行展望。