摘要：探索了一种并行能力更强、具有更好兼容性的大语言模型(LLM)分布式推理范式。该范式专为弱算力、小显存环境设计。同时面向主机内外差异带宽,设计了基于通信树的高效All-Reduce组通信技术;针对小显存集群,设计了细粒度的显存管理与调度技术。最后,基于这些关键技术,构建了一套针对资源受限场景的LLM推理软件系统,旨在用数量有限的低资源设备,最大化能推理的LLM,同时通过优化通信策略与计算调度加速分布式推理。实验证明,在应用上述技术后,本方案的首词元生成延迟降低34%~61%,每秒生成词元吞吐量提升52%~150%,显存占用降低61%。

摘要：为探究体育锻炼与认知能力之间的关系,选定西安市某中学初中二年级120名学生为受试者,基于其学校环境设计了三种高强度间歇训练(HIIT)方案,探索在学校体育环境中能够促进青少年身心健康发展和提高青少年认知能力的新体育训练方法。运用文献资料法、数理统计法等研究方法对相关数据进行统计分析,得出研究结论:运动对青少年的记忆力和推理能力具有促进作用,且HIIT组相对于对照组干预效果更好。

摘要：提出了一种面向地理分布式机器学习的软件框架Geo MX,该框架从通信架构和压缩传输机制两方面着手优化通信。对应设计了分层参数服务器(HiPS)架构和双向稀疏梯度传输(BiSparse)技术,旨在分别减少广域传输的梯度流数量和流大小。GeoMX在跨广域分布的数据中心上最高可取得4倍于数据中心内MXNET的训练效率,且几乎无精度损失。

摘要：为了解决遥感卫星信息获取实效性差,严重依赖数据传输通信带宽,难以满足卫星在轨实时提取感兴趣目标需求等问题,本文设计了一种以全局统计为基础的高效舰船目标检测算法和超轻量化疑似目标真伪鉴别网络,实现舰船目标快速提取。采用传统图像处理方法快速检测目标,获取疑似目标切片,大幅降低数据量,采用自主设计改进的基于深度学习的超轻量鉴别网络实现疑似目标二次筛查,进一步提升目标提取精度。在算法模型实时实现过程中,合理优化算法流程和计算方法,建立计算精度误差分析模型,使得算法实时处理的精度、速度、硬件规模以及热耗等方面达到良好平衡。利用GF-3卫星数据对算法进行测试,试验表明该方法对复杂海洋背景环境、斑点噪声高、信噪比低的SAR遥感图像,舰船目标提取的准确性提升20%,达到98%,计算量降低90%,实时性提升50%。该方法兼顾了算法的有效性及在轨实时处理的可行性,可以在当前的星载嵌入式电路中实现并将在某新体制雷达试验卫星上在轨应用,具有良好的应用前景。

摘要：本研究设计并开发出Android行动装置上的一款增强现实式商品推广应用。行动装置上所配置的相机与惯性运动传感器,让同步定位与建图技术有落地应用的基础,而目前由各大科技厂商释出的开发套件,更加速AR应用开发的进程。通过高德开放平台与谷歌ARCore技术的结合运用,本应用可依据产品贩售商所设定的广告物位置,在地图上指引用户前往广告物所在位置,在用户抵达该位置附近后,以增强现实形式显现虚拟物件,供用户点击寻取,取得数字化优惠凭证,兑购优惠商品,达到商品促销推广的效果。本研究主要探讨高德地图与谷歌ARCore技术在移动装置上的应用方式,除了重点梳理高德地图定位与谷歌ARCore技术外,亦整合运用其开发套件,结合地图定位与增强现实技术,设计并开发出一款AR式商品推广应用,为商品的销售提供一个结合线上线下、现实与虚拟的商品推广管道。

摘要：质量功能配置 (QFD)是一种策划、交流、文件说明技术 ,目的是为了确定真正的用户需求 ,以及如何将这些用户需求转变为设计者和生产者所了解的、并能够把握的技术需求 .本文论述了QFD发展过程 ,着重分析了QFD的研究现状 ,并提出了进一步的研究发展方向 .

摘要：针对现有地基空间碎片目标监测的实时性、有效性以及弱小目标探测能力等性能指标较低等问题,文章提出了一种空间碎片目标在轨实时监测处理方法.它是基于空间目标光学成像特性和高速信息处理技术为基础的碎片目标检测算法,建立计算精度误差模型,能有效降低硬件资源的同时,保障了空间碎片目标在轨检测和定位的实时性.在专用高速信息处理板上经卫星光学载荷数据验证了方法的可行性和有效性.该方法能够通过处理卫星载荷数据完成空间碎片目标的实时检测和定位,可为天基空间目标观测系统设计提供参考.