摘要:能够对多种外界刺激作出反应的多响应性聚合物是具有多种应用前景的材料。本文介绍了一种通过聚甲基丙烯酸甲酯 (PMMA) 的后聚合酰胺化来合成三重响应性(pH、温度、CO 2 )聚(N,N-二乙基氨基乙基甲基丙烯酰胺)的简便方法。与三价反离子([Fe(CN) 6 ] 3 @ )结合,在 pH 为 8 和 9 时都可以实现上限和下限临界溶液温度 (UCST/LCST) 型相行为。PMMA 和基于 PMMA 的嵌段共聚物可通过活性阴离子和受控自由基聚合技术轻松获得,这为基于所开发的功能化方法的各种响应性聚合物结构开辟了道路。该方法还可应用于熔融加工的块状 PMMA 样品,以在 PMMA 表面引入功能性响应部分。
深度卷积神经网络 (DNN) 取得了显著成功,广泛应用于多种计算机视觉任务。然而,其庞大的模型规模和高计算复杂度限制了其在 FPGA 和 mGPU 等资源受限的嵌入式系统中的广泛部署。作为两种最广泛采用的模型压缩技术,权重剪枝和量化分别通过引入权重稀疏性(即强制将部分权重设为零)和将权重量化为有限位宽值来压缩 DNN 模型。尽管有研究尝试将权重剪枝和量化结合起来,但我们仍然观察到权重剪枝和量化之间的不协调,尤其是在使用更激进的压缩方案(例如结构化剪枝和低位宽量化)时。本工作以 FPGA 为测试计算平台,以处理单元(PE)为基本并行计算单元,首先提出一种 PE 级结构化剪枝方案,在考虑 PE 架构的同时引入权重稀疏化,并结合优化的权重三元化方法,将权重量化为三元值({- 1 , 0 , +1 }),将 DNN 中主要的卷积运算从乘法累加(MAC)转换为仅加法,同时将原始模型(从 32 位浮点数到 2 位三元表示)压缩至少 16 倍。然后,我们研究并解决了 PE-wise 结构化剪枝与三元化之间的共存问题,提出了一种自适应阈值的权重惩罚剪枝 (WPC) 技术。我们的实验表明,我们提出的技术的融合可以实现最佳的 ∼ 21 × PE-wise 结构化压缩率,而 ResNet- 18 在 ImageNet 数据集上的准确率仅下降 1.74%/0.94% (top-1/top-5)。
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