面向算网一体的开放服务互联架构

泛在化资源和服务模式下,向行业提供一种基础共性的开放服务,并从算力和网络双重维度给予这些服务精细化的资源保障,是面对后5G乃至6G时代新型业务场景的必要需求。文章提出一种面向应用和算网资源的开放服务架构,在端、网、云引入统一的共性服务标识,并在网络层据此叠加服务子层,在满足端到端服务发现、服务交付和服务保障的同时,使能IP网络对服务的精细化感知和路由调度功能,为算网深度融合的新型基础设施提供一种有益的参考架构。     

性能为王 两款高端360mm一体式水冷上机体验

近两年,Intel和AMD在高端市场的竞争愈演愈烈,你有酷睿i9,我也有锐龙9。高性能的处理器,其功耗往往也比较高,比如锐龙95950X和酷睿i9-10980XE的功耗分别达到了125W和165W,特别是在进行超频时,功耗还会更高,从而导致发热量大幅增加。普通散热器很难及时带走处理器在高负载下所产生的热量,这时候就需要散热能力更强的高端风冷或一体式水冷散热器才能“镇压”处理器的“火气”。前不久,《微型计算机》评测室收到了分别来自ROG玩家国度的STRIX LC 360 RGB WE小白龙白色纪念版(后文简称ROG小白龙)和芝奇的上古水神ENKI 360一体式水冷。这两款产品都定位于高端市场,并且同为360mm规格,那么二者的性能如何?我们将一探究竟。     

自适应融合层级特征的混合退化图像复原算法

多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性.     

一种基于GN算法的动态图划分方法

随着图规模的急剧增长，对动态图进行实时处理的需求日益增加。大多现有的算法针对静态图划分是有效的，直接用其处理动态图会带来较大的通信开销。针对该问题，提出一种基于GN算法的动态图划分方法。首先收集一段时间内加入动态图中的顶点；然后，利用GN算法对这些新加入的顶点进行预划分，产生若干个内部联系紧密的社区；最后，将预划分产生的社区结果插入到已经划分好的当前图中。实验从交叉边数和负载均衡度两方面将该方法与传统流式划分方法进行比较，结果表明， 在公开数据集上，该方法的交叉边数降低了13%，负载均衡度减少了42.3%。由此可见，该方法的划分质量明显优于传统的流式划分方法。     

压缩感知改进探地雷达回波信号时延估计

针对探地雷达回波受环境及多径干扰而导致时延估计的精度和速度不满足应用需求的问题,提出了基于改进快速匹配追踪的时延估计算法,算法首先基于压缩感知理论对雷达探地回波进行稀疏分解和重构,以提高信号的信噪比,消除回波中强干扰信号对时延估计的影响,然后采用QR分解优化的快速正交匹配追踪对时延估计模型进行求解,降低基函数错选概率,提高模型收敛速度.仿真实验表明,算法能够有效均衡回波信号中强信号分量和弱信号分量,具有较高的回波时延估计精度.     

从语音感知角度分析二语语音习得

英语语音学习中,学习者会遇到一些母语中不存在的二语音素,致使习得的时候经常出现困难和错误.本文从语音感知角度出发,引入语音感知同化模型理论,该理论描述二语习得者在习得不熟悉的二语音素时,会根据母语经验,在习得的过程中把这些音素归纳为与母语相似的音素.该研究通过实验设计识别任务和区分任务,分析中国学习者在习得/θ/和/e/时的感知倾向和其他影响因素,探索更有效的二语语音教学方法.     

基于能量检测的频谱感知算法性能研究

文章提出一种更精炼的能量检测算法(Improve Energy Detection,IED),该算法能避免瞬时信号能量下降造成的错误检测。实验结果表明,它能够在保持类似复杂度和计算成本水平的同时优于传统能量检测算法,精确判别信道中是否只存在噪声,有效地降低了能量检测的复杂度,提高了检测的可靠性。