BESⅢ TOF子触发系统击中信息多通道串行同步传输方法

为了获得抗干扰、抗辐射能力强的远距离数据传输,在第三代北京谱仪BESⅢ工程的TOF前端电子学与TOF子触发系统之间采用了光纤传输方案。同时为了节省空间,在发送端对并行数据进行并串转换然后传送串行数据。然而接收端串并恢复的过程中会存在每次上电同步后转换延时不确定性的现象,从而导致了串并转换恢复数据/时钟的摇摆问题。在探讨现象本质的基础上,结合FIFO的同步功能,提出了可以广泛适用的系统同步法以及一种适用于目前数据传输方案的简便同步方法,成功地实现了多通道并串/串并转换数据的串行同步传输。     

J2EE和.NET平台下Web Services互用性

Web Services是使应用程序可以用与平台无关和与编程语言无关的方式进行相互通信的一项技术.现在最流行的技术开发平台当属J2EE和Microsoft.NET了,你可以分别在两个平台下开发Web Services.Web Services所依据的协议与平台无关.但是基于这两个开发平台的Web Services在互用的时候需要遵守一些规则,以保证能够无缝的集成和调用.     

BESⅢ TOF子触发系统击中信息多通道串行同步传输方法

为了获得抗干扰、抗辐射能力强的远距离数据传输，在第三代北京谱仪BESⅢ工程的TOF前端电子学与TOF子触发系统之间采用了光纤传输方案。同时为了节省空间，在发送端对并行数据进行并串转换然后传送串行数据。然而接收端串并恢复的过程中会存在每次上电同步后转换延时不确定性的现象，从而导致了串并转换恢复数据／时钟的摇摆问题。在探讨现象本质的基础上，结合FIFO的同步功能，提出了可以广泛适用的系统同步法以及一种适用于目前数据传输方案的简便同步方法，成功地实现了多通道并串／串并转换数据的串行同步传输。     

基于Canopy的K-Means并行化算法

针对大数据带来的海量信息,传统的数据挖掘方法已经不再适用。近些年来很多学者提出新的数据挖掘方式,或者在传统的方法上进行改进,但是还远不足以处理这些海量信息。在总结已有方法的基础上,提出一种基于C anopy的K-M eans并行化算法。与传统的K-M eans算法相比,本文提出的改进方法会通过密度确定初始中心,然后在H adoop分布式集群上运行K-M eans算法。实验证明,该方法在保证精度的情况下,能降低运算复杂度从而提高计算效率。     

一种优化BITONIC算法:"并行-优化-串行"合并和分类向量算法

串行算法并行化是发挥各种巨型机的效率的关键技术之一。“并行－优化－串行”归并向量算法（OSVM），是一种串行算法并行化的优化方法，它用O（N／p)时间把总长为N的两个有序序列归并或把总长为N的一个Bitonic序列排序。“并行－优化－串行”排序向量算法（POSVS）用O（NlogN)/p）时间在实际SIMD机上把N个数排序，这些是第1个满足以下两个条件的向量Optimal算法（加速比＝O（p))，（1）它能在实际SIMD计算机上实现，处理机的台数p的范围很宽1≤N^1-ε，这里，ε是任意的小的正数。（2）它统一了3种不同类的合并算法：Batcher的Bitonic算法（最快但效率随参数变大而向于0），优化(Optimal)算法（效率为常数的算法）和最佳的串行算法。而且综合了3个算法的优点，“并行－优化－串行”（POS）方法是一个通用方法，它还可以应用到其它类型问题上。     

基于SoC的卷积神经网络系统设计

近些年，卷积神经网络（CNN）出色地完成了许多机器视觉任务。但现有的软件实施方案无法很好地在便携式设备中实现，为此设计一种基于Xilinx 全可编程SoC的CNN系统，在固定资源的SoC平台下，只需较少资源即可实现快速的检测系统。系统实现多级流水线和输入数据复用的方法提高计算效率。系统硬件部分实现CNN计算，软件实现图片预处理及图片检测后处理，从而提高运行效率，系统可实现多种卷核的卷积操作，平均值池化，非极大值抑制抑制算法，实现图片中多人脸的准确定位。实验结果表明，在100 MHz的工作频率下，系统的平均计算速率为0.19 Gops/s，功耗仅为通用CPU的4.07%。