基于现场可编程门电路的人脸检测识别加速平台

采用现场可编程门电路(FPGA)和中央处理器相结合的异构计算技术,解决人脸检测和识别计算加速问题。基于并发和流水线的方法加速Viola-Jones人脸检测算法,提高了数据吞吐量,增加了级联分类器的并行度;通过并发卷积操作和流水线特征图加速了卷积神经网络计算过程。实验结果表明,硬件平台较软件平台实现了2.9倍的加速比。     

用并行计算从基因表达数据构建大规模基因调控网络

为解决大规模基因调控网络构建算法精度不高、计算时间过长的问题,提出一种从基因表达数据分析出发,并行计算和阈值限定相结合的新算法来构建大规模基因调控网络。该算法中基因间交互强度值采用条件互信息值度量,并行计算采用GPU与CPU相结合的CUDA与OpenMP架构。综合数据集的运行结果证明该算法较新的构建算法（如贝叶斯模型算法和微分方程模型算法）相比,在构建大规模基因调控网络时有更高的运算精度和更短的运行时间。     

基于简单统计排名模型的差异表达基因识别

不同实验条件下差异表达基因(DEGs)的识别是微阵列数据分析的主要目标之一,针对分析结果中具有高排名的基因往往表现出较低差异表达水平的缺点,提出了一种基于简单统计排名模型的差异表达基因识别算法MRP(Matrix rank product)。算法可直接处理基因芯片原始数据,排除了数据预处理方法对算法的干扰;另外,通过对基因芯片数据形成的矩阵进行整体排序计算,得到具有高准确度的差异表达性排名结果。     

融合量子密钥真随机性的二值图像水印

目前多数水印算法将伪随机数列作为水印,算法设计时多偏重于提高水印隐蔽性和鲁棒性,但忽略了水印自身的安全。本文提出了一种基于量子密钥真随机性的,可进行篡改定位的、面向安全通信的空域水印算法来提高水印的安全性。该算法使用基于BB84协议原理、通过量子密钥分发机制生成的具有真随机性和绝对安全性的量子密钥制备二值图像水印,并结合首次提出的量子密钥矩阵模型与8-邻域随机定位理念,将量子水印动态随机地嵌入到载体图像中。传输完成后,接收方可以快速提取水印信息,精确判断水印图像完整性及传输过程安全性,并能够对篡改进行定位。对算法进行了隐蔽性、鲁棒性以及篡改定位测试,结果表明:提出的算法简单,具有高安全性和隐蔽性,同时兼顾鲁棒性,篡改定位精度达3pixel×3pixel,可以广泛应用于数字图像的安全传输中。     

融合语言模型的端到端中文语音识别算法

为了解决语音识别模型在识别中文语音时鲁棒性差,缺少语言建模能力而无法有效区分同音字或近音字的不足,本文提出了融合语言模型的端到端中文语音识别算法.算法建立了一个基于深度全序列卷积神经网络和联结时序分类的从语音到拼音的语音识别声学模型,并借鉴Transformer的编码模型,构建了从拼音到汉字的语言模型,之后通过设计语音帧分解模型将声学模型的输出和语言模型的输入相连接,克服了语言模型误差梯度无法传递给声学模型的难点,实现了声学模型和语言模型的联合训练.为验证本文方法,在实际数据集上进行了测试.实验结果表明,语言模型的引入将算法的字错误率降低了21％,端到端的联合训练算法起到了关键作用,其对算法的影响达到了43％.和已有5种主流算法进行比较的结果表明本文方法的误差明显低于其他5种对比模型,与结果最好的Deep?Speech2模型相比字错误率降低了28％.     

基于元分析的差异表达基因识别

针对传统差异表达基因识别方法不能处理异质性数据集以及分析结果偏差较大的问题,提出了一个基于元分析及标准差过滤技术的差异表达基因识别算法标准差排序分析(RS-DM)。对来自于不同实验平台的数据进行整合分析,过滤掉伪差异表达基因PDEGs,并找出遗失的真正的差异表达基因TDEGs。经实验验证,算法简单有效。