本发明公开了一种事件驱动的支持多种计算模式的CSR解析器，包括指针取数器、索引取数器、标志位数组生成器及数据匹配器，指针取数器由启动事件驱动工作，用于访问输入矩阵或向量的指针数据，索引取数器用于从压缩格式中提取索引数据；标志位数组生成器用于根据当前有效数据的索引生成矩阵或向量的标志位数组；数据匹配器用于根据标志位数组中的匹配情况判断当前非零元素是否成功匹配，同时指导指针取数器和索引取数器进行下一轮解码，并计算当前非零元素在整体矩阵中的准确位置。本发明提供的CSR解析器可兼容多种常见的稀疏矩阵计算模式，具备良好的计算模式适应性与通用性；CSR解析器采用异步、无时钟的电路设计，有效降低了动态能耗。

本发明公开了一种基于可重构计算的张量处理架构及其工作模式、FPGA开发板，整体架构包括：QSFP接口、DDR存储模块、访存控制模块、微码控制模块、矩阵模块、片上共享存储模块、控制网络、RISC‑V处理器、可重构计算接口模块、可重构计算模块、可重构配置模块和结果返回网络。整体架构的工作模式分为两种：CPU控制模式和集群计算模式，CPU控制模式用于单片计算时通过CPU控制全局的计算和输出；集群计算模式用于与上位机连接配合上位机执行矩阵计算等计算任务；整体架构通过FPGA开发板实现，FPGA开发板采用Virtex UltraScale+VU13P作为主要逻辑实现平台。本发明通过片上微码的动态粒度配置，可以实现多种运算模式，提升硬件的利用率；硬件实现了多种配置的策略，泛用性高。

（一）主要功能：双行显示，具有修改、插入、删除功能，重现功能，快速上下翻转，快速左右翻转，240种计算功能，10位数+2位指数显示，错误提示，9个变量，分数计算，百分数计算，答案存储，六十进制与十进制的换算，双曲/反双曲函数，常用及自然对数、指数、倒数、阶乘，随机数、π、小数位数、有效位数、舍入 （二）平方根、立方根、根、平方、立方，极坐标/直角坐标变换，度分秒计算，排列、组合，统计、回归计算，规格参数，重量：135g(含电池)，机身尺寸：148mm*80mm*18mm，耗电：0.0002W，电源：一节AAA（7号/SUM-4），电池寿命：约有2年（每天使用一小时），操作温度：0℃-40℃  包装尺寸：152mm*88mm*24mm （三）此款计算器适合中学生使用，符合国标，行标JY/T0382-2007,塑料按键，有保护盖。

（一)主要功能：349种计算功能，具有修改、插入、删除功能、快速上下翻转功能，快速左右翻转功能，多步重现、统计运算、分数运算、表达式编辑、直角坐标与极坐标，独立存储器运算功能，存储内容显示、双曲和反双曲函数运算功能显示、清除存储器运算功能显示、 （二）规格尺寸：重量：112-120g(含电池)，机身尺寸：148mm*80mm*16mm，耗电：0.0002W，电源：一节AAA（7号/SUM-4），电池寿命：约有2年（每天使用一小时），操作温度：0℃-40℃，包装尺寸：163mm*88mm*24mm （三）此款计算器为10+2显示函数计算器，符合国标、行标JY/T0382-2007,适合高中、初中学生使用，塑料按键，有保护盖

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本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。应用范围: 1、智能网关： 开发基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置服务器。 综合接入能力： 包括有线传感器和特定的无线传感器、与现有系统的对接 有效感知能力： 实现基于图像的AI视觉感知能力，重点研究基于小目标的图像分类算法 安全传输能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行传输模块化替换 提供安全的加密手段，保证数据安全 现场调试配置能力： 具有现场WiFi调试功能，方便安装和运维人员现场配置和检测 软件和通信标准版本现场升级 2、AI模型管理系统 需要实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。 样本管理能力 原始样本管理、样本实例库分类和管理、检测样本管理等 模型计算和管理 算力管理：对算力的统筹，外部算力的对接等 算法管理：自主开发算法的管理和调动，外部算法的调用和对接 模型管理：包括模型的功能属性和已经应用的情况的统计分析 设备管理 设备的AI模型配置能力、AI推演过程的监控、AI推演结果的跟踪采集和分析 3、数据管理和标准化处理 数据有效性管理 监测数据是否按时上传、上传数据是否符合要求、是否为非法数据 告警输出：把告警信息进行分类，并推送给相关的运维系统 数据质量评估 按照标准对现场采集数据进行多维度的质量分析，为后续数据应用提供参考依据 数据标准化 格式标准化：完善采集时间、地点、单位等属性， 输出标准化：按照标准协议与工业互联网平台数据池进行对接 数据安全 区域性部署：可以应用户要求部署在其内网 并行部署：可以通过并行部署，网关上联多个服务器，确保用户的可靠性需求 数据回滚能力：可以应工业互联网平台要求对数据进行一定期限内的回滚，保证数据在一定时间段内不丢失 4、智能运维 开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提供效率、降低人员成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 运维人员管理 对运维人员的信息、定位、工作状况管理 巡检任务管理 对部署的硬件和相关工作环境定期巡查的任务制定、下发、执行过程和结果的记录和管理 临时故障处理 对系统自动告警和现场突发状况的应急处理能力，包括人员调配、处理流程提示和建议、相关情况处置参考案例、后续统计追踪等。网关核心板实物照片

随着电网数据规模越来越大，所蕴含的价值也越来越多。清华大学信研院研发了基于机器学习方法的能源互联网能量管理系统，主要功能为对电网的稳定性进行预测和可视化。系 统分为训练部分和预测部分。训练部分通过历史数据进行机器学习，建立一个电压稳定性的 分类器。分类器训练完成后，再对新增的未知数据进行预测。训练部分主要分为特征提取、 类别标记、特征压缩、分类器类型选择。预测部分主要分为分类器数据启动阶段和预测输出 阶段。本系统提出利用机器学习方法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出 电网态势感知的评估结果。在训练每一个节点分类器的时候，本系统将特征选取的时段和预 测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，本发明对复杂系统有着更好的还原效果。2 应用说明本系统实施电压稳定性预测的具体步骤为:步骤 1:通过部署在关键测点的同步相角测量单元 PMU 采集电网实时数据，所述 实时数据包含电网中每个关键测点的电压 U、 有功 P、无功 Q、电流 I;分别计算 U 的衍 生量 dU/dt，Q 的衍生量 dQ/dt，电压的变化 量比上无功的变化量的衍生量 dU/dQ，用这 些衍生量作为特征，来表征量的时间变化速 率;步骤 2:对步骤 1 中提取的特征进行数 据降维与压缩;根据特定时刻电压 U 是否恢 复到标准值的 0.8 倍来区分每组样本组是否 稳定，用 0 标记稳定，用 1 标记不稳定;步骤 3:选择分类器，建立一个电压稳 定性的分类器;步骤 4:训练分类器;当分类器训练完 成后，将训练好的参数储存起来;步骤 5:进入预测部分的数据启动阶段， 填充特征矩阵，没有输出;步骤 6:把多个节点的特征按照顺序排列，形成特征矩阵;特征矩阵填充完成后， 根据分类器给出的预测结果;特征时段向前滑动，最初的特征被抛弃，新特征补充在队尾， 分类器持续给出预测结果;步骤 7:每隔一定时间间隔 ，要把新收集来的数据与以前的数据一起，重新回到步骤 4 训练分类器，更新参数。在具体系统搭建过程中，我们充分利用现有机器学习平台。其中 Hadoop 的文件管理系统 HDFS 负责数据存储;Spark 负责模型训练;Storm 负责在线预测;Kafka 负责在 Storm 和Hadoop 之间传递更新后的模型参数。

本项目研发了一套完整的现场数据采集服务支撑技术，提供了数据采集集成服务的商业运营新模式。针对工业互联网建设过程中普遍存在的现场数据采集需求，整合了综合感知、AI智能处理、网络安全传输、数据质量管理和标准化输出等多个环节，把经过质量分析和标准化处理后的实时数据，作为产品对接到工业互联网应用平台的数据池，供后续数据处理和应用分析。整套技术包括4大模块：1）智能网关：基于具有AI能力CPU的智能网关，完成对多种传感信息的有效采集，并安全传输给数据前置云服务器；重点研究基于小目标的AI图像分类算法。2）AI模型管理系统：实现对智能网关中视觉AI感知中的模型计算和管理，该系统可以统一部署也可以部署的用户指定的内网服务器中。3）数据管理和标准化处理：数据有效性管理、数据质量评估、数据标准化和数据安全机制。4）智能运维：开发一套基于移动APP的智能运维系统，为运维人员提供有效帮助，提高效率、降低成本、保证系统运行质量和数据的有效性。 如图所示，项目完成了对于现场数据的传感、传输、管理、输出和设备运维等一系列工程实现。

"该项目基于虚拟现实技术，还原现场真实三维场景，综合集成物联网、大数据等现代信息技术，在“真实”的三维环境中，实现数据的“所见即所得”及各种交互式应用。三维可视化综合管理平台包括： 1）三维数字化工厂；2）三维可视化生产运行管理系统；3）三维可视化设备管理系统——特种设备管理系统；4）三维可视化设备管理系统——管线管理系统；5）三维可视化设备管理系统——通用设备管理系统；6）设备健康管理——设备运行仿真与优化，设备运行状态监测，故障诊断与预测；7）三维可视化安全管理——三维数字化应急预案，应急预案模拟演练，警示教育与事故再现；8）交互式技能培训。 “三维可视化综合管理平台”用户已达20多家，其中很多是长期客户，用户涵盖石油、化工、钢铁、电力、铁路、水利、民航、机械制造、军事、教育、智慧城市（园区）等行业，合同额1000多万元。随着“中国制造2025”战略的实施，智能制造、智能工厂建设已开始全面启动，“三维可视化综合管理平台”的市场前景将越来越广阔。 "