Mar, 2024

使用嵌入式设备上的超维度计算增强皮肤透醇水平检测

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TL;DR酒精消耗对个人健康有重大影响，过度饮酒时后果更为显著。实施及时干预的健康饮酒习惯是一种促进方法，通过在大量饮酒时发送提示醉酒的及时通知。本研究旨在使用超维计算技术设计一种适用于智能手机、智能可穿戴设备和物联网部署的即时干预方法，通过研究不同的超维编码设计和学习模型，实现低延迟、最小功耗和高并行性。研究结果显示，准确率达到 89％，比当前最先进的技术提高了 12％。
alcohol consumptionjust-in-time interventionhyperdimensional computingmobile devicesaccuracy rate
发现论文，激发创造
  • 利用高维计算技术实现可穿戴健康应用的高效个性化学习

    研究使用超高维计算的方法实现在可穿戴设备上进行个性化和隐私保护的机器学习，该方案提高了训练的效率，同时精度较高。

    Aug, 2022

  • 可扩展高效的高维计算网络入侵检测

    本文提出了一种创新的超维计算学习框架 ——CyberHD，通过重新生成维度来捕捉网络威胁的复杂模式，达到极低维度，并且具有很高的硬件错误容错性。

    Apr, 2023

  • 超维度计算在边缘智能中的终身应用

    设计和部署了首个适用于有限监督的 IoT 应用的设备上终身学习系统 LifeHD，基于 Hyperdimensional Computing (HDC) 的轻量级学习模式，在离线边缘平台上实现，通过智能存储和管理高维、低精度矢量来提高非监督聚类准确性和能源效率。

    Mar, 2024

  • 具有类脑神经适应性的稳健可扩展的高维计算

    通过动态 HDC 学习框架识别和再生不需要的维度，以提供足够的准确性，并大幅降低维度，从而加速训练和推理。

    Nov, 2023

  • 使用高维度计算的二进制图像编码框架

    提出了一种基于超维计算的新型轻量级编码方法，通过兴趣点选择和局部线性映射来保留附近位置模式的相似性，达到了对 MNIST 和 Fashion-MNIST 数据集分别为 97.35% 和 84.12% 的准确率，并且相对于基准编码方法，该方法还表现出更高的噪音和模糊容忍度。

    Dec, 2023

  • 使用置信度阈值训练高维计算分类器

    本文介绍了一种扩展超维计算（HDC）训练过程的方法，通过考虑那些被 HDC 模型正确分类但置信度低的样本来达到更好的分类准确性，并在 UCIHAR、CTG、ISOLET 和 HAND 数据集上测试证实了该方法的有效性。

    May, 2023

  • MicroHD：面向 TinyML 系统的高维计算算法的精度驱动优化

    通过减少资源需求以及提供压缩和效率提升，作者提出了一种新的面向准确性的 Hyperdimensional computing（HDC）优化方法，可用于不同编码函数的 HDC 实现，并且能够在保持 1% 以下的准确性降低的前提下，实现与基线实现相比高达 200 倍的压缩和效率提升。

    Mar, 2024

  • 内存中的高维度计算

    提出了一种完整的内存中超维计算（HDC）系统，该系统通过语言分类、新闻分类和电肌图信号手势识别三种典型的 HDC 相关学习任务，实验性地使用 760,000 个相变存储器件执行模拟内存中计算，实现了与软件实现相当的准确性。

    Jun, 2019

  • 超维变换在分布建模、回归和分类中的应用

    超维计算 (HDC) 是一种具有巨大潜力的计算范例，尤其在机器学习和数据科学领域引起了广泛关注。本文介绍了超维变换的理论基础，并展示了其在机器学习中的应用，包括回归、分类、统计建模等方面。

    Nov, 2023

  • 超维度计算：生物数据的快速、稳健和可解释范式

    生物信息学中的关键词为：算法、深度学习、超维计算、组学数据。本文总结并探索了超维计算在生物信息学中的潜力，强调了其效率、可解释性和处理多模态和结构化数据的能力。超维计算对于组学数据搜索、生物信号分析和健康应用具有巨大的潜力。

    Feb, 2024