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11.
针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题,提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述,通过构造多值决策图(Multi-value Decision Diagram,MDD)模型对系统进行容错性能建模,并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率,减少了计算的冗余性。实验结果表明,该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义,使其确保系统适合预期应用。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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为了更加准确地检测出图像中的显著性目标,提出了多先验融合的显著性目标检测算法。针对传统中心先验对偏离图像中心的显著性目标会出现检测失效的情况,提出在多颜色空间下求显著性目标的最小凸包交集来确定目标的大致位置,以凸包区域中心计算中心先验。同时通过融合策略将凸包区域中心先验、颜色对比先验和背景先验融合并集成到特征矩阵中。最后通过低秩矩阵恢复模型生成结果显著图。在公开数据集MSRA1000和ESSCD上的仿真实验结果表明,MPLRR能够得到清晰高亮的显著性目标视觉效果图,同时F,AUC,MAE等评价指标也比现有的许多方法有明显提升。 相似文献
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Photoshop的路径工具和钢笔工具,很容易被人忽视,功能很强大,一直很低调。今天咱一块唠唠怎么用路径和钢笔,快速绘制简易线状图标,这个看了都能做噢!!!!哪怕是第一天学PS,也能做到。有人说UI难学,摸不到门路,那就从这一课开始吧。最终线条图标: 相似文献
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