基于U-Net的多尺度融合视网膜血管分割算法

针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效.     

云环境下基于动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型

针对点值预测方法预测虚拟机故障,未充分利用虚拟机历史周期特征和上下文信息、预测准确率不高的问题,提出了一种动态滑动窗口多通道Bi-LSTM的虚拟机故障预测模型。该模型首先利用动态滑动窗口动态捕获虚拟机故障发生过程的上下文特征;然后构建多通道机制的Bi-LSTM以同时学习不同指标类之间的相关性特征,预测虚拟机下一周期的故障;最后根据OCSVM和区间偏移度方法对预测结果进行判断,得出具体的故障类型。实验表明,该模型在预测准确率、召回率、F值三个指标上均优于基线模型,验证了模型对虚拟机故障预测的有效性。     

U-Boot在Embest ATEB9200开发板上的移植与分析

对于嵌入式系统都有一个专门的Bootloader,其作用就像PC机中的BIOS程序,负责配置系统并引导系统内核.本文详细介绍了U-Boot的启动流程和U-Boot在Embest ATEB9200开发板上的移植过程.     

云资源池探针的故障检测方法研究

随着大数据时代的发展,人们越来越重视保存历史数据,通过海量的历史数据挖掘数据潜藏的价值。在云计算与大数据发展的背景下,虚拟化资源产生的大量状态文件、日志信息将为云平台的故障诊断与预测提供了有力地预测与快速定位依据。通过建立探针机制的挖掘虚拟化资源池日志等信息,找出其中潜在的关联信息。本文构建云计算资源池的大数据分析模型,通过利用大数据技术对资源池各管理层日志进行关联性分析,快速对故障和性能瓶颈进行探查,准确给出探查出的每层资源故障路径或性能瓶颈轨迹,以智能化的方式替换随机性和经验性的人工模式。通过注入云计算操作系统的控制台接口和日志、利用SDN技术对网络流量进行采集、通过存储虚拟化控制工具采集存储性能和日志,再结合现有应用性能分析系统API接口开发,研发基于探针技术的资源池故障及性能分析探针系统。通过该模型系统能对不同资源类型的数据和日志进行综合分析,从这些数据中捕获隐患信息和故障发生点的位置信息并予以可视化表示。     

基于COTS软件系统的包装器及其接口设计

基于COTS的软件开发(COTS-BasedSoftwareDevelopment)方法日益受到重视,文章针对COTS软件的特点,提出了一种抽象的包装器模型,并给出了这种包装器模型的接口的设计方法。这种包装器模型进一步具体化可以把COTS软件包装成COM组件、CORBA组件以及JavaBean组件,通过包装器接口的组织还可以实现COTS软件功能的增加和屏蔽。     

基于彩色图像边缘差分的运动目标检测算法

针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响、易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法。首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓。提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标。实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪能力强,且鲁棒性好。     

基于层叠条件随机场的旅游领域命名实体识别

针对旅游领域,提出了一种基于层叠条件随机场模型的旅游领域命名实体识别方法。该方法在低层条件随机场中以字为切分粒度,结合旅游景点常用字表、景点常用后缀表、地名常用字表等特征词典,实现简单旅游命名实体的识别;其识别结果传递到高层模型,以词为切分粒度,结合复杂特征,实现嵌套景点、特产风味、地点的识别。最后进行了两组相关实验,结果表明,在开放测试中,层叠条件随机场模型相比于单层模型,F值提高了8个百分点;相比于HMM模型,正确率提高了8个百分点,召回率提高了22个百分点,F值提高了15个百分点。     

基于阈值的脑白质纤维概率跟踪算法

概率跟踪算法仅对行走概率最大的方向进行跟踪,忽略了纤维走向概率较大的方向,且运算速度较慢。为此,提出一种基于阈值的快速概率跟踪算法。设定纤维走向的概率阈值,以找到更多交叉和分叉的纤维,在不影响纤维跟踪效果的情况下,对计算参数进行简化,从而提高运算速度。实验结果表明,与概率跟踪算法相比,该算法能更好地反映脑白质内神经纤维的分布情况,且缩短运算时间。     

高速网络环境下的数据采集技术

近年来,网络带宽的飞速发展使得入侵检测系统、防火墙等网络安全产品在适应高速环境下的数据采集受到挑战。本文在对传统的数据采集进行深入研究的基础上,对NAPI与PF_RING技术进行了优化。实验结果表明,优化后NAPI与PF_RING技术能够对骨干网流量进行实时入侵检测系统的数据采集。     

基于最大熵原理的Web服务QoS概率分布获取

为了进行服务风险管理,需要了解服务质量（QoS）的随机特性,而描述QoS随机特性的一种有效手段是获得其准确的概率分布。为此,提出了一种基于最大熵原理在小样本情况下获取Web服务QoS概率分布的方法。方法采用最大熵原理将小样本情况下QoS概率分布获取的问题规约为一个由已知QoS数据确定约束条件的最优化问题进行求解,获得QoS概率密度函数的解析式,然后设计了对该概率密度函数解析式参数进行估计的算法。最后,以实际的Web服务QoS数据为基础,通过实验验证了该方法对不同QoS分布获取时的有效性和合理性,并验证了分布获取算法的效率和终止性。