在当前全球机器学习技术的发展中，大模型推理加速已经成为一个重要的研究方向。张君，作为昇腾生态的技术专家，通过参与昇思AI框架开发和大模型推理加速相关工作，致力于优化推理框架、模型算法和算子加速库等多个层面，旨在提升大模型推理性能。 张君指出大模型推理面临的三大技术挑战。首先是计算和内存需求的急剧增长。随着模型参数的扩大和序列的加长，推理过程中所需的计算和内存资源大幅增加。例如，2000亿参数量的模型在推理时需要6张RTX 3090Ti GPU或2张NVIDIA A100 GPU。而硬件带宽的限制、模型参数增长速度超过硬件内存容量提升速度以及算力与访存带宽提升速度的差距，使得推理超大模型变得越来越困难。 第二个挑战是推理延迟和吞吐量问题。推理过程包含两阶段，即Prefill阶段和Decode阶段。两阶段推理差异大，导致算力利用率低，并且难以充分使用算力资源。此外，不同请求的输入和输出长度不同，导致处理不同请求的计算量和延迟各异，进而影响用户体验和系统成本。 第三个挑战涉及从单模态到多模态再到更复杂的推理模型，如OpenAI o1的推理成本增加。随着应用场景的多元化，例如音视频推理，不仅计算量和显存需求增加，推理成本也相应提高。复杂的模型结构，如OpenAI o1内部的长思维链路，要求更高的计算量和推理时间。 针对这些挑战，张君介绍了昇腾硬件上的推理加速实践。通过优化推理框架、模型算法和算子加速库，能够有效提升大模型推理性能。例如，昇腾大模型推理框架MindIE-LLM和Transformer领域加速库ATB的开发，都是在这一方向上的重要工作。 张君的工作内容涵盖了从理论研究到实践应用的多方面。在理论研究方面，他发表了多篇论文，并参与了昇思AI框架的开发。在实践应用方面，他通过动态图的自动微分技术以及动静结合模块的优化，实现了推理加速的技术创新。 通过这些实践，张君展现了优化实践的路径，包括模型结构的优化、算子库的加速、硬件平台的优化以及分布式推理的创新。他的工作为大模型推理加速提供了重要的技术参考和实践案例，为昇腾硬件生态的建立和人工智能应用的发展做出了积极贡献。 展望未来，张君认为大模型的参数和序列将会继续增长，多模态和跨模态的应用将会变得越来越广泛。因此，推理加速技术的发展需要不断地进行，以适应更加复杂的模型和更广泛的应用场景。最终，张君希望通过不懈的努力，实现大模型推理加速的技术突破，推动人工智能技术的发展与应用。

大语言模型的主要技术路线 大语言模型是自然语言处理领域的热门技术之一，通过基于深度学习技术的神经网络模型和大规模语料库的训练，生成自然语言文本的模型。本文将详细介绍大语言模型的主要技术路线，包括神经网络模型、预训练模型、生成模型和自动回复系统等方面。 神经网络模型是大语言模型的核心，常用的神经网络模型有循环神经网络（RNN）和变形自注意力模型（Transformer）。RNN 通过将前一个时间步的输出作为当前时间步的输入，从而实现对序列数据的建模，而 Transformer 则通过自注意力机制来实现对序列数据的建模，具有更好的并行化能力。神经网络模型是大语言模型的基础组件，对于大语言模型的性能和效果产生着重要的影响。 预训练模型是大语言模型的重要技术路线之一，通过在大规模语料库上进行预训练，可以用于各种自然语言处理任务的微调。其中最著名的是 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它通过双向 Transformer 模型进行预训练，可以用于文本分类、命名实体识别等任务。预训练模型可以学习到语言的规律和结构，从而实现更好的自然语言处理效果。 生成模型是大语言模型的另一个重要技术路线，通过训练大规模语料库，生成模型可以学习到语言的规律和结构，从而生成符合语法和语义的自然语言文本。生成模型是自动回复系统的基础组件，对于实现自动回复的功能产生着重要的影响。 自动回复系统是大语言模型的重要应用之一，通过训练大规模语料库，对话系统可以学习到自然语言的规律和结构，从而实现自动回复。自动回复系统可以应用于各种自然语言处理任务，如客服系统、智能客服等。 大语言模型的主要技术路线包括神经网络模型、预训练模型、生成模型和自动回复系统等方面。随着技术的不断发展，大语言模型将会在各种自然语言处理任务中发挥越来越重要的作用。

内容概要：本文详细探讨了利用COMSOL仿真软件对NCA111三元锂离子电池21700和18650型号进行电化学-热耦合模型、老化模型及容量衰减模型的建立与仿真。首先介绍了NCA111作为高性能正极材料的特点及其在不同应用场景中的优势。接着阐述了电化学-热耦合模型的具体构建方式，涵盖电池内部各组件的物理过程模拟。随后讨论了老化和容量衰减模型的作用机理，强调了充放电循环次数、温度等因素对电池性能的影响。文中还提到已预设参数可供直接修改并运行，支持多倍率充放电仿真，帮助研究者深入了解电池在各种工况下的表现。最后提供了丰富的建模资料，便于使用者进一步掌握相关理论和技术。 适合人群：从事锂离子电池研究的专业人士、高校科研人员、工程技术人员。 使用场景及目标：①研究NCA111三元锂电池在不同环境条件下（如温度、充放电速率）的表现；②探索电池老化机制及容量衰减规律，为改进电池设计提供数据支持；③借助多倍率充放电仿真验证设计方案合理性。 其他说明：附带详细的建模资料，方便用户快速上手操作，同时鼓励用户根据实际需求调整参数，开展个性化研究。

【网络安全技术与实践--第7章-数字签名(新).pptx】 数字签名是一种在网络通信中确保信息完整性和发送者身份认证的技术。它在互联网安全领域扮演着至关重要的角色，尤其是在涉及金融交易、合同签署等敏感操作时。本章主要探讨了数字签名的基本概念、不同签名体制以及其与消息认证和公钥加密的区别。 1. **数字签名的基本概念** - **R1-条件**：接收方能验证发送方的签名，不能伪造。 - **S-条件**：发送方一旦签名，无法否认消息的发送。 - **R2-条件**：接收方收到签名消息后，不能否认接收行为。 - **T-条件**：第三方能确认收发双方的消息交换，但不能伪造这个过程。 - **数字签名与消息认证的区别**：消息认证主要用于防止第三方篡改，而数字签名则提供了更高级别的保障，包括消息来源真实性和不可否认性。 2. **数字签名与公钥加密的区别** - **公钥加密**：A使用B的公钥加密信息，B使用私钥解密，保证了消息的私密性。 - **数字签名**：A使用私钥对消息签名，B用A的公钥验证签名有效性，关注的是消息的完整性和发送者的身份。 3. **数字签名的分类** - **按消息处理方式**：可对整个消息签名，或对压缩消息签名。 - **按签名特性**：确定性签名（签名固定），随机化签名（每次签名可能不同）。 4. **签名体制的构成** - **签名算法**：用于创建签名的秘密算法。 - **验证算法**：公开的算法，用于验证签名的合法性。 5. **签名体制的数学表示** - 使用明文、签名、密钥空间和验证函数的值域来描述签名体制。 6. **RSA数字签名体制** - RSA体制基于两个大素数的乘积，使用私钥签名，公钥验证。 - 安全性依赖于素数分解的难度，使得他人难以伪造签名。 7. **Rabin签名体制** - Rabin签名体制同样基于两个大素数的乘积，但签名过程和验证过程略有不同。 - 它的安全性也依赖于素数分解问题。 此外，章节还提到了其他签名体制如ElGamal、Schnorr、DSS、ESIGN、Okamoto等，这些体制各有特点，适用于不同的应用场景。数字签名技术的应用广泛，包括电子邮件、电子商务、软件完整性验证等，它们都离不开数字签名技术提供的安全保障。 在实际应用中，选择合适的签名体制需要考虑性能、安全性以及适用场景等因素。随着技术的发展，数字签名技术也在不断演进，以应对日益复杂的安全挑战。

声学超材料与双层膜（板）隔声复现案例：COMSOL声子晶体仿真技术研究与应用,comsol声学超材料 声子晶体仿真：双层膜（板）隔声复现案例 ,comsol声学超材料; 声子晶体仿真; 双层膜（板）隔声; 复现案例,COMSOL声学超材料双层膜隔声复现案例 声学超材料是一种具有非凡声学性能的材料，它能通过调整其结构改变材料的声学特性，进而实现对声波的精确控制，包括波的传播方向、频率及强度等。双层膜（板）隔声技术则是利用两层或多层不同材料的薄膜或板材组合，通过它们之间的声阻抗差异来达到隔绝或吸收声波的目的。将声学超材料与双层膜（板）隔声技术相结合，可以极大地提升隔声效果，实现更为复杂的声波控制。 COMSOL Multiphysics是一款强大的多物理场仿真软件，它能够模拟声学、电磁场、结构力学等多个物理场中的物理现象，尤其在声学超材料和声子晶体仿真方面具有独特的优势。声子晶体是一种由两种或两种以上不同材料构成，且具备周期性结构的材料，其能够调节声波在特定频率范围内的传播，这一性质使得声子晶体在隔声和吸声等领域具有重要应用。 在研究与应用中，COMSOL声子晶体仿真技术能够帮助研究者构建精确的物理模型，预测不同声学超材料和双层膜（板）结构在特定条件下的隔声效果。通过仿真可以快速评估不同设计参数对隔声性能的影响，从而在实际制作之前优化设计，节省了大量实验成本，并缩短了研发周期。 本次研究关注的复现案例，涉及将理论计算、仿真模拟与实际实验相结合，以确保声学超材料与双层膜（板）隔声设计的可靠性和有效性。通过这种研究方法，可以在不同的应用场景下，如建筑隔声、航空航天、潜艇等，为隔声技术提供创新的解决方案。 声学超材料的开发和应用，不仅对声学研究领域具有重要价值，而且在环境保护、工业生产以及日常生活等方面都有着广阔的应用前景。例如，利用声学超材料和声子晶体的隔声技术，可以有效地降低噪音污染，改善人类居住环境；在汽车和飞机的制造中，可以使用这些材料来提高乘坐舒适性和安全性；在医疗领域，通过声学超材料的特殊声波控制功能，可以提高超声成像和治疗的精确度。 声学超材料与双层膜（板）隔声复现案例的研究，不仅展示了COMSOL声子晶体仿真技术的先进性和实用性，也证明了通过结合理论与实验，能够有效地推动声学超材料技术的发展和应用，为解决现实世界中的隔声问题提供了新的思路和方法。

"Matlab高级技术：高光谱数据全面预处理与特征选择建模分析",matlab处理 高光谱数据预处理（SG平滑、SNV、FD、SD、DWT、RL、MSC） 特征波段选择（CARS、UVE、SPA），建模（PLSR，RF，BPNN，SVR） 同时可以利用matlab提取高光谱影像的光谱信息，进行上述处理。 ,高光谱数据处理;SG平滑;SNV;FD;SD;DWT;RL;MSC;特征波段选择;光谱信息提取。,Matlab高光谱数据处理与建模分析 高光谱成像技术是一种能够获取物体表面反射或辐射的光谱信息的现代遥感技术。它通过对成千上万连续的光谱波段进行分析，提供比传统影像更加丰富的地物信息。由于高光谱数据具有数据量大、信息丰富、光谱分辨率高的特点，因此在遥感、矿物勘探、农业、食品工业等领域有着广泛的应用。然而，原始高光谱数据往往包含噪声和冗余信息，因此需要进行一系列预处理和特征选择来提高数据质量，以便于后续分析和建模。 在高光谱数据的预处理阶段，常用的处理方法包括SG平滑（Savitzky-Golay平滑）、SNV（标准正态变量变换）、FD（傅里叶变换去噪）、SD（小波去噪）、DWT（离散小波变换）、RL（秩最小二乘法）、MSC（多元散射校正）等。这些方法旨在去除随机噪声、校正光谱偏差、增强光谱特征等，以提高数据的信噪比和光谱质量。 特征波段选择是高光谱数据分析的另一关键步骤，它能够从众多波段中选取最有代表性和辨识度的波段，提高后续分析的准确性和效率。常用的特征波段选择方法包括CARS（竞争性自适应重加权抽样）、UVE（未校正变量估算）、SPA（连续投影算法）等。这些方法通过不同的算法原理，如基于最小冗余最大相关性、基于模型预测能力等，来优化特征波段的选择。 建模分析是将预处理和特征选择后的数据用于构建预测模型的过程。在高光谱数据分析中，常用的建模方法有PLSR（偏最小二乘回归）、RF（随机森林）、BPNN（反向传播神经网络）、SVR（支持向量回归）等。这些模型能够根据光谱特征进行有效的信息提取和模式识别，广泛应用于分类、定量分析、异常检测等领域。 Matlab作为一种高性能的数值计算和可视化软件，提供了丰富的工具箱和函数用于处理高光谱数据。通过Matlab，研究者能够方便地进行光谱信息提取、数据预处理、特征选择和建模分析等工作，极大地提高了高光谱数据处理的效率和准确性。 此外，文档中提及的"处理高光谱数据从预处理到特征波段选择与建模"系列文件，可能包含了更为详细的理论解释、操作步骤、案例分析等内容，为读者提供了系统学习和实践高光谱数据处理和建模分析的途径。 高光谱数据处理涉及多种技术手段和算法，目的是为了更高效、准确地从复杂的高光谱影像中提取有用信息。随着高光谱成像技术的不断进步和相关算法的不断发展，其在遥感和相关领域的应用前景将会越来越广泛。

模块化多电平矩阵变换器M3C双仿真：最新逼近调制与载波移相调制技术研究，基于50Hz输出海上风电与风力发电配网运行方案（输入3Hz信号，采用2021a版本）,"M3C模块化多电平矩阵变换器仿真研究：双调制策略下的输入输出特性与海上风电风力发电配网运行方案",模块化多电平矩阵变器（M3C）仿真两个，包含最近电平逼近调制和载波移相调制， 输入50 3Hz 2021a版本 输出50Hz 适用于海上风电 风力发电 配网运行方案。 ,M3C仿真; 最近电平逼近调制; 载波移相调制; 输入50 3Hz 2021a版本; 输出50Hz; 海上风电; 风力发电; 配网运行方案;,"M3C仿真研究：双调制策略下海上风电配网运行优化"

MATLAB Simulink下的风光储与电解制氢系统仿真研究：光伏耦合PEM制氢技术与功率控制策略探讨（附参考文献）,MATLAB Simulink下的风光储与电解制氢系统仿真研究：光伏耦合PEM制氢技术与功率控制策略探讨（附参考文献）,MATLAB Simulink风光储与电解制氢系统仿真模型（光伏耦合PEM制氢）功率制氢 附参考文献 光储电解制氢模型，光伏制氢，电解槽恒功率制氢，光伏耦合PEM制氢，母线电压维持800V。 光伏采用mppt最大功率跟踪；储能采用电压电流双闭环控制；电解槽采用功率外环加电流内环控制，恒功率制氢。 光伏出力不足时，蓄电池出力，光伏出力充足时，蓄电池充电，波形稳定，运行完美。 附相关参考文献 334 ,核心关键词： 光储电解制氢模型; 光伏制氢; 恒功率制氢; 光伏耦合PEM制氢; MPPT最大功率跟踪; 电压电流双闭环控制; 电解槽控制; 母线电压800V; 波形稳定。,Simulink风光储耦合制氢仿真模型：基于PEM电解的恒功率氢能生成研究

CST与Matlab联合仿真技术：超透镜案例的建模、计算与电场观测代码详解视频教程,CST与Matlab协同仿真：超透镜模型下的联合建模、相位计算及电场观测图文教程,CST与Matlab联合仿真，CST仿真模型 联合建模代码，相位计算代码，电场导出画图代码，以超透镜为案例有讲解视频，视频讲解，代码，文档，透镜，有联合建模代码，相位计算代码。电场观测代码,CST; Matlab联合仿真; CST仿真模型; 联合建模代码; 相位计算代码; 电场导出画图代码; 透镜案例; 视频讲解; 代码与文档,CST与Matlab联合仿真透镜案例：CST模型与超透镜的电场、相位联合分析

内容概要：本文详细介绍了如何使用Verilog在FPGA上实现视频缩放和四路图像拼接的技术。具体来说，它描述了将HDMI 1080P输入的视频缩小到960×540分辨率的方法，以及如何将四路960×540的视频流拼接并在1080P屏幕上显示。文中涵盖了视频缩放的基本原理（如插值和降采样），以及四路视频拼接的设计思路（如坐标变换和布局算法）。此外，还讨论了具体的Verilog代码实现细节，包括模块接口定义、信号处理和仿真测试。 适合人群：对FPGA开发和视频处理感兴趣的电子工程师、硬件开发者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握基于FPGA的视频处理技术的人群，特别是那些希望深入了解视频缩放和多路视频拼接的具体实现方式及其应用场景的专业人士。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还包括实际的操作指导，有助于读者通过动手实践加深对相关概念的理解。同时，也为后续更复杂视频处理项目的开展奠定了基础。