摘要：1930年11月至12月,岭南画派代表画家高剑父途经南洋前往印度考察,其间在新加坡、吉隆坡等地先后举办画展。这次巡展是南洋华人社会中最早具有历史叙事意识的展览实践之一,对于曾参与过辛亥革命事业的高剑父本人和南洋华人群体都具有特殊意义。比起对于中国传统绘画比较陌生的印度画家们,南洋华人更能理解高剑父的良苦用心。本文利用国内、南洋诸报刊和高剑父书信手札,以及新加坡与马来西亚华人美术研究等文献资料,剖析高剑父南洋巡展中“并置古今名画”的展示策略,考释南洋华人社会对这次展览的评论和接受语境。通过历史爬梳、剖析高剑父、南洋华人社会与中国近现代海外美术展览之间的流动性知识生产与跨文化对话。

摘要：卷积神经网络在诸多领域已经取得超出人类的成绩.但是,随着模型存储开销和计算复杂性的不断增加,限制处理单元和内存单元之间数据交换的"内存墙"问题阻碍了其在诸如边缘计算和物联网等资源受限环境中的部署.基于阻变存储的硬件加速器由于具有高集成度和低功耗等优势,被广泛应用于加速矩阵-向量乘运算,但是其不适合进行32 b浮点数计算,因此需要量化来降低数据精度.手工为每一层确定量化位宽非常耗时,近期的研究针对现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)平台使用基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)的强化学习来进行自动量化,但需要将连续动作转换为离散动作,并通过逐层递减量化位宽来满足资源约束条件.基于此,提出基于近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法的阻变存储硬件加速器自动量化,使用离散动作空间来避免动作空间转换步骤,设计新的奖励函数使PPO自动学习满足资源约束的最优量化策略,并给出软硬件设计改动以支持混合精度计算.实验结果表明:与粗粒度的量化相比,提出的方法可以减少20%~30%的硬件开销,而不引起模型准确度的过多损失.与其他自动量化相比,提出的方法搜索时间短,并且在相同的资源约束条件下可以进一步减少约4.2%的硬件开销.这为量化算法和硬件加速器的协同设计提供了参考.

摘要：针对磁链估计方法在直接转矩控制方面的不足,本文对定子磁链设计电压和电流结合的优化模型,可获得较精确的定子磁链.基于此种优化磁链估算的方法,从直接转矩控制的基本原理和感应电机的多变量数学模型入手,通过Matlab建立了一个直接转矩调速系统,验证了此磁链观测器下的调速系统具有良好鲁棒性和动静态适应性能.

摘要：深度神经网络DNN模型是人工神经网络ANN模型的重要分支,是深度学习的基础。近年来,由于计算机算力的提升和高性能计算技术的发展,使得通过增加DNN网络深度和模型复杂度来提高其特征提取和数据拟合的能力成为可能,从而使DNN在自然语言处理、自动驾驶和人脸识别等问题上显现了优势。然而海量的数据和复杂的模型大大提高了深度神经网络的训练开销,因此加速其训练过程成为了一项关键任务,其技术范围涵盖从底层电路设计到分布式算法设计等多个方面。国产天河三号原型机峰值速度的设计目标为百亿亿级,巨大的计算能力为DNN训练提供了潜在的契机。针对天河三号原型机ARM架构特点,采用PyTorch框架与MPI技术,针对单个MT-2000+计算节点、单个FT-2000+计算节点,以及通过拓展的多节点集群设计CNN训练策略,并对上述处理器在神经网络分布式训练的性能做出了评测和优化,为进一步提升和改进天河三号原型机在神经网络大规模分布式训练方面的表现提供了实验数据和理论依据。

摘要：国内外研究的Dyson棱镜成像光谱仪有自身像差较小、高透过率等优点。对Dyson棱镜式成像光谱仪存在的色散均匀性进行改进,通过分析不同材料棱镜的色散规律,选用了熔融石英及CaF2材料构成的消色差棱镜组,并采用超环反射面及透镜组校正其余像差。优化得到一种长度为80 mm的狭缝、色散较为均匀的Dyson棱镜成像光谱仪,同时采用双反物镜结构及拼接狭缝的手段达到总体200 km的幅宽要求。结果表明,在400~2500 nm波段范围及狭缝长度为80 mm的条件下,光谱分辨率为10 nm,光学系统设计值在25 lp/mm截止频率下,调制传递函数大于0.6。通过各波长色散后的像面光谱位置可以得出,在400~1200 nm范围内,色散曲线与拟合直线之间的拟合精度由单材料棱镜时的0.88提高到两种材料棱镜时的0.94,色散均匀性也得到了极大的改善。