冗余多线程结构的重命名寄存器配对共享分配策略

同时多线程处理器允许多个线程同时执行,一方面提高了处理器的性能,另一方面也为通过线程冗余执行来容错提供了支持.冗余多线程结构将线程复制成两份,二者独立执行,并比较结果,从而实现检错或者容错.冗余多线程结构主要采用ICOUNT调度策略来解决线程间资源共享问题.然而这种策略有可能造成"饥饿"现象,并降低处理器吞吐率.提出一...     

决策表的约简及其在入侵检测中的应用

属性约简是粗糙集理论中的基础问题,由于属性约简属于一个NP-hard问题,现在主要采用的是引入启发信息来减少搜索空间.分析和研究了属性约简的启发式算法,对其中的属性频度进行了改进,并用实验的形式分析了其在入侵检测中的应用.     

云计算中面向能耗降低的虚拟机多资源放置算法

为降低云计算系统产生的能耗,实现系统多类型资源的合理利用,提出虚拟机多资源能耗优化放置模型,并给出虚拟机多目标资源随机多组优化算法(RMRO)。RMRO算法随机生成多组虚拟机放置序列,并对每组序列进行优化,从中选出最优的序列作为最终的虚拟机序列。基于RMRO,进一步提出了3种虚拟机放置序列的再优化策略,通过实验对比,选择MMBA策略作为最佳策略。仿真结果表明,RMRO相比传统的MBFD和MBFH算法,能明显降低数据中心的能耗,同时使系统多种资源利用更合理。     

一种快速暗通道去雾算法

基于暗通道的去雾算法计算初始透射率需要进行大量的数据比较,优化透射率时需要计算融合矩阵,这两个过程耗时巨大,使其难以投入实际应用。针对这一问题,提出了一种快速暗通道去雾方法。首先利用分区最小表的数据结构,提高初始透射率的计算速度;接着,在优化透射率时,采用基于形态学梯度的彩色图像边缘检测算法提取图像边缘信息,减少优化范围,再利用边缘信息与像素的空间信息优化透射率,避免计算复杂矩阵,从而加快了优化速度;最后,运用最小可觉差模型补偿前两个步骤导致的图像画质下降,提高图像清晰度。实验证明,快速暗通道去雾算法在保持恢复图像效果基本不变的基础上,很大程度提高了算法速度。     

基于改进Mask R-CNN的生活垃圾检测

近年来,人们对于垃圾的分类与回收越来越重视,但垃圾分类耗费了大量的人力和物力且分拣效率低下。针对基于矩形边界框的垃圾检测方法在多分类环境下效果不够理想等问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN算法的生活垃圾检测模型。该模型摒弃了传统的ResNet,采用改进的ResNeXt101 作为主干网络进行特征提取,提高了目标检测的准确率和背景边界线分割的精确度。实验结果表明,与传统的Mask R-CNN算法相比,本文模型的mAP为91.1%,提升了2.35%;与当前流行的目标检测模型进行了对比,本文模型的分类准确率和分割精确度均表现优异,表明了所提模型在垃圾检测任务中的可行性与有效性。     

基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割

利用神经网络能通过进行建筑像素标记实现航空图像分割,但也存在分割边界模糊的问题,导致分割结果不理想.为此,本文以卷积神经网络U–net和FCN–8s基本网络模型,实现端到端训练.在此基础上,结合建立了全卷积神经网络结合多尺度特征和注意力机制的网络模型,提升了分割边界的清晰度.将多尺度特征和注意力机制的模型与基本模型进行对比,分析了真实与预测之间的相关度和相似度,并将预测结果进行对比.实验结果表明,结合多尺度特征和注意力机制的分割模型,分割边界更清晰,相对于相同训练规模的全卷积网络交并比高2%, Dice系数高3%,得到较好的分割结果.     

基于分段序列联合学习网络的光收发机IQ损伤监测

光收发机同相/正交损伤监测是光通信系统实现可靠传输不可或缺的技术。提出了分段序列联合学习网络来监测相干光收发机中的IQ损伤。SSLN通过处理分析经DSP处理后的接收信号，找到数据中隐含的发射机（Tx）IQ损伤特征和接收机（Rx）的IQ损伤特征，建立映射关系。对100 km标准单模光纤上的100-Gbaud QPSK/64QAM信号传输进行了数值模拟，以评估SSLN的性能。数值模拟结果表明，当多个损伤同时存在时，所提出的SSLN能够准确有效地监测Tx和Rx的IQ损伤。     

高预倾角液晶显示器用聚酰亚胺定向材料的研究(Ⅱ)

报过了用于高预倾角液晶显示器的定向膜材料的研究，这类定向膜材料由侧链含长烷基链的聚酰亚胺组成，该材料对向列相液晶有很好的定向能力。液晶显示器的预倾角随烷基链长度的增加而线性增加，并能达到５°以上的预倾角。