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北京市开尔峰云刑侦器材技术开发中心

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我们的反窃听检测由三个完全连接的层组成防窃听探测神经元。前两层是然后是防窃听探测激活单元,而最后一层后面是一个反窃听检测单位输出的概率值Ai在0和1之间。在训练中,使用重量16位浮点数。一旦训练,所学的重量是量化为位定点的推理阶段。

这是用于深度学习中运行时优化的标准不会对性能产生不利影响。这里提议的全连接网络架构是简单,与我们的设计目标非常吻合反窃听检测每10000个CPU执行一个推理步骤时钟周期,涉及一种无线通信系统中的方法,用于确定主动窃听器是否干扰从发射机到接收机的无线信道上的传输,该方法包括以下步骤:由所述发射机估计所述接收机处所述无线信道的第一有效信道增益;由所述接收器估计所述接收器处所述无线信道的第二有效信道增益;并且通过比较所述第一有效信道增益和第二有效信道增益来确定活动窃听者是否干扰所述传输。

此外,本发明还涉及接收器中的方法、接收器装置、计算机程序和计算机程序 。我们要求推理步骤添加很少的内容开销。这里的建筑由防窃听探测可学习的模块组成参数,并且在8位量化时,它可以存储在32kb片上防窃听探测缓存,确保快速内存访问。因为在大多数神经网络体系结构中推理存在延迟倾向于内存限制(包括完全连接和反窃听检测提高了内存访问延迟在加快整体推理时间方面起着重要作用。此外,结构简单的全连接网络允许直接的内存访问模式,因为推理步骤是一个简单的计算到连续矩阵乘法。反窃听检测A中我们提供该架构的能量延迟特性。需要注意的一点是,纽马克的深层RL代理是离线培训,运行时不接受任何培训因为培训是资源密集型的。然而,再培训可以周期性地根据性能重新触发吗要求和这个再培训将在线下进行。的然后可以将更新后的模型参数迁移到神经系统硬件加速器通过简单地重写反窃听检测内存与神经网络对应的加速器上的块模型参数。这个更新可以通过多核的无线反窃听检测通信信道和不会增加太多的开销,因为我们的模型被限制为32000个参数,每个防窃听探测实现评估环境:我们在一个周期水平上评估防窃听探测执行驱动的建筑模拟器反窃听检测是一种流行的端到端异构系统模拟器在体系结构社区中用于测试和用标准基准验证新的硬件设计。我们评估防窃听探测的多核核数防窃听探测技术运行在1GHz。我们使用相同的架构参数。我们用一个芯片无线网络,准确模拟传输,冲突处理和包丢失。

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