摘要：隐私保护问题在当今机器学习领域日益受到关注,构建具备数据安全保障的机器学习服务系统变得越来越重要.与此同时,以英特尔SGX为代表的可信执行环境技术得到了日益广泛的使用来开发可信应用和系统.SGX为开发者提供了基于硬件的名为飞地的安全容器来保障应用程序的机密性和完整性.本文基于SGX提出了一种面向机器学习推理的安全服务系统S3ML. S3ML将机器学习模型运行在SGX飞地中以保护用户隐私.为了构建一个实用的基于SGX的安全服务系统, S3ML解决了来自两方面的挑战.首先,机器学习推理服务为了保证高可用性和可扩展性,通常包含多个后端模型服务器实例.当这些实例在SGX飞地内运行时,需要新的系统架构和协议来同步证书及密钥,以构建安全的分布式飞地集群. S3ML设计了基于SGX认证机制的飞地配置服务,来专门负责在客户端和模型服务器实例之间生成、持久化和分发证书及密钥.这样S3ML可以复用现有的基础设施来对服务进行透明的负载均衡和故障转移,以确保服务的高可用性和可扩展性.其次, SGX飞地运行在一个名为飞地页面缓存(EPC)的特殊内存区域,该区域的大小有限,由主机上的所有SGX飞地竞争,运行在飞地中应用的性能因此易受到干扰.为了满足机器学习推理服务的服务级别目标,一方面S3ML使用轻量级的机器学习框架和模型来构建模型服务器以减少EPC消耗.另一方面,通过实验发现了使用EPC页交换吞吐量作为保障服务级别目标的间接监控指标是可行的.基于该发现, S3ML提出基于EPC页交换强度来控制服务的负载均衡和水平扩展活动.基于Kubernetes、TensorFlow Lite和Occlum实现了S3ML,并在一系列模型上进行实验,对S3ML的系统开销、可行性和有效性进行了评估.

摘要：以硬件代价优化为目的,对H.264宏块级的VBSME SAD VLSI结构进行了详细的分析,提出一种像素平滑重采样的SAD算法及其VLSI结构.该算法先将当前块和参考块像素划分成2×2的子块进行平滑和重采样,再进行7种可变块大小的SAD运算,以有效地降低SAD运算中级联加法器的深度和宽度,减少硬件代价.实验结果表明,该算法的编码性能与SAD标准算法的RDO曲线相比偏差小于1%,而硬件面积和功耗在不同的综合时钟频率下可节省53%以上.鉴于其优良的硬件性能,文中算法及其结构非常适合高并行度的H.264 VLSI解决方案.

摘要：设计并实现一个应用于音频Sigma-Delta模数转换器的低资源数字抽取滤波器。该滤波器采用多级多采样率结构,整体带内纹波小于0.06 d B,带宽为21.6 k Hz,最低工作频率为10 MHz。通过滤波器硬件架构的设计,有效地缩小了抽取滤波器的电路面积和功耗。芯片测试结果表明,对64倍过采样率、4阶SigmaDelta调制的1 bit脉冲密度调制信号输出码流进行处理,得到音频信号的信噪比达到87.2 d B,在SMIC 0.13μm工艺下,数字部分的面积约为0.146 mm2。与同类型抽取滤波器相比,面积减小58%,功耗减少60%以上。

摘要：提出一种适用于智能卡和电子标签的异步低功耗RSA电路结构及其模乘电路结构,使用GTECH的优化方法和BrzCallMux的实现策略,基于TSMC 130nm CMOS标准工艺进行ASIC实现。结果表明,所提出的异步低功耗RSA的面积最低仅为其他RSA面积的4%,一次加解密时间最低仅为其他RSA加解密时间的0.216%,功耗最低仅为其他RSA功耗的16.99%。

摘要：复述生成是一种基于自然语言生成(NLG)的文本数据增强方法。针对基于Seq2Seq(Sequence-to-Sequence)框架的复述生成方法中出现的生成重复、语意错误及多样性差的问题,提出一种基于序列与图的联合学习复述生成网络(J-SGPGN)。J-SGPGN的编码器融合了图编码和序列编码进行特征增强,而解码器中则设计了序列生成和图生成两种解码方式并行解码;然后采用联合学习方法训练模型,旨在兼顾句法监督与语义监督以同步提升生成的准确性和多样性。在Quora数据集上的实验结果表明,J-SGPGN的生成准确性指标METEOR(Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)较准确性最优基线模型——RNN+GCN提升了3.44个百分点,生成多样性指标Self-BLEU(Self-BiLingual Evaluation Understudy)较多样性最优基线模型——多轮回译复述生成(BTmPG)模型降低了12.79个百分点。J-SGPGN能够生成语义更准确、表达方式更多样的复述文本。

摘要：作为私募基金的主要形式,有限合伙制具有比公司制更高的激励作用,原因可能是两者在契约设计上的不同。本文引入讨价还价模型对公司制与有限合伙制进行分析,求解了两种机制下的均衡契约。研究发现,股东(或有限合伙人)和经理(或普通合伙人)之间的博弈等价于包含外部选择的讨价还价博弈,当经理保留收益不断提高,有限合伙制将逐步取代公司制。进一步地,有限合伙制将给出更高的分成比例,进而实现更高的激励,更有效地利用人力资本。

摘要：有声化的文艺作品,是基于文学文本的“听觉想象”创作,音声化的特点使得作品的社会历史和场域运用更为关键,为此,应用“文学场”的概念辅助阐述。当代文学传播进程中,传受模式发生了由“写—读”模式到“讲—听”模式的扩展。本文通过实例从语言表达情绪、语气、心理等多维度,对比探究以“播讲+声音表演”为呈现形式的小说演播和主要以声音表演呈现的广播剧,浅析从视觉思维到听觉思维所展现的审美形态和受众感受的差异,从而更好服务播讲。

摘要：寄存器重命名是超标量处理器用于提升指令集并行度的重要方法,其基本实现方式是通过寄存器别名表来记录逻辑寄存器和物理寄存器的映射关系,当发生分支预测错误时需要对寄存器别名表中的内容进行恢复。针对于现有的恢复方法没有利用重命名的局部性特征,在处理器的指令窗口增加时暴露出实现代价过大的问题,提出了一种基于区间进行寄存器别名表恢复的改进型恢复方法,通过对walk方法的改造,使用区间计分板来确定需要扫描的地址范围,并精确地控制每个区间的扫描,可以大大减小资源浪费。通过对逻辑综合结果和性能进行分析,相比于检查点恢复的传统设计,这种方法使用更少的面积和功耗,达到与检查点方式恢复接近的性能,也具有更好的扩展潜力。

摘要：控制器局域网(CAN)是一种用于汽车中各个子系统之间进行通信的总线协议,最高传输速率可达1 Mbit/s.随着自动驾驶技术的飞速发展,CAN总线已经不能满足自动驾驶系统对传输带宽的要求.时间敏感网络(Time Sensitive Network,TSN)不仅具有以太网高带宽低延时优点,而且具有很高的实时性,所以TSN逐步被应用在车载以太网中来为数据传输提供高带宽、低延时和高可靠性的网络通道.基于应用层软件的传统TSN-CAN网关存在软件不确定性等缺点.提出一种在数据链路层上,通过数字电路的方式实现TSN-CAN网关的方法,设计了CAN控制器和TSN-CAN转换电路.该电路采用Verilog语言进行设计,通过硬件来保证TSN与CAN之间转换的可预测的延时,能够在极短的时间内实现协议的转换与数据转发.该网关消除了软件层面的不确定性,具有低延时的优点.并且支持APB总线进行配置,可以很方便的集成至SoC芯片中,满足车载芯片的需求.最后通过Xilinx FPGA验证了该设计的正确性.

摘要：针对传统的PID控制存在参数整定困难,无法满足无刷直流电机(BLDCM)高精度控制,标准灰狼算法(GWO)存在物种多样性差,易陷入局部最优的缺陷,提出了一种改进灰狼算法优化无刷直流电机PID控制参数的整定策略。改进Logistic函数初始化灰狼种群、设计非线性收敛因子以及对位置更新方程添加高斯扰动三方面对标准灰狼算法进行改进,提升算法性能。设计改进GWO-PID控制器,应用于无刷直流电机控制系统中,对该算法进行验证,仿真结果表明,所提算法控制的电机传动系统响应速度更快,速度无超调,控制精度更高,具有较高的应用价值。