改进的细菌觅食优化算法求解0-1背包问题

细菌觅食优化算法作为一种新兴的智能优化算法,一般用来解决连续域的问题。为了解决离散域问题,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。采用线性递减的思想和随机的游动长度代替固定步长和随机游动方向,改进了趋向性操作方案,并将其应用于解决0-1背包问题。将改进的细菌觅食优化算法与遗传算法、离散粒子群优化算法及基本的离散化细菌觅食优化算法分别在小规模和大规模的0-1背包问题上进行了仿真比较,表明了改进的细菌觅食优化算法能取得较好的效果,寻优能力强。     

基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测

在印刷工业生产中,针对直接使用YOLOv4网络进行印刷缺陷目标检测精度低、所需训练样本数量大的问题,提出了一种基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测方法。首先,使用了一种图像分割和随机参数变化的策略对数据集进行增强;然后,在主干网络中增加了孪生相似性检测网络,并在相似性检测网络中引入Mish激活函数来计算出图像块的相似度,在此之后将相似度低于阈值的区域作为缺陷候选区域;最后,训练候选区域图像,从而实现缺陷目标的精确定位与分类。实验结果表明：Siamese-YOLOv4模型的检测精度优于主流的目标检测模型,在印刷缺陷数据集上,Siamese-YOLOv4网络对卫星墨滴缺陷的检测准确率为98.6%,对脏点缺陷的检测准确率为97.8%,对漏印缺陷的检测准确率为93.9%;检测的平均精度均值（mAP）达到了96.8%,相较于YOLOv4算法、Faster R-CNN算法、SSD算法、EfficientDet算法分别提高了6.5个百分点、6.4个百分点、14.9个百分点、10.6个百分点。所提Siamese-YOLOv4模型一方面在印刷品缺陷检测中有较低的误检率和漏检率,另一方面通过相似性检测网络计算图像块的相似度从而提高了检测的精度,表明所提缺陷检测方法可应用于印刷质检以提高印刷企业的缺陷检测水平。     

基于多重差异特征网络的街景变化检测

街景变化检测对于自然灾害破坏和城市发展变化的研究起着重要作用.其主要目标是将成对的输入图片中变化的区域标注出来,其实质是二分类的语义分割问题.不同时间拍摄的街景图片可能受到如光线、天气、背景噪声、视角误差等诸多干扰因素的影响,这给传统的变化检测方法带来挑战.针对该问题,提出了一种新的神经网络模型(Multiple Difference Features Network,MDFNet).该模型首先使用孪生网络提取成对输入图片的不同深度特征,并使用差异模块对相同深度特征计算差异,以此有效获得不同尺度的变化信息;然后通过JPU模块融合多重差异特征,在不损失细节信息的情况下提取其深层语义信息;最后使用金字塔池化模块结合全局和局部信息生成二分类的变化检测图像.在PCD数据集上的GSV和TSUNAMI部分分别采用5折交叉验证法对模型进行实验,实验结果表明,MDFNet获得了0.787和0.862的F-score,相比排名第二的DOF-CDNet方法,其值提高了约11.9％和2.9％,同时其能够更精准地分割变化细节.因此,所提模型可以有效应对干扰,对于复杂场景也具备优秀的检测能力.     

基于行列解耦采样的轻量车道线检测模型

随着深度学习的发展,基于深度卷积神经网络的车道线检测模型在自动驾驶系统和高级辅助驾驶系统中得到了广泛的应用.这些模型虽然有较高的精度,但通常计算量大且运行速度慢.为了解决该问题,提出了一种车道线检测任务专用的轻量神经网络模型.首先,提出了一种行列解耦采样的卷积模块,该模块利用图像中车道线区域的行列可分解性对传统的残差卷积模块进行了合理的优化.其次,利用深度可分离卷积技术进一步降低行列解耦采样卷积模块的计算量.此外,还设计了一种金字塔空洞卷积模块来增加模型的感受野.在CULane数据集上的实验的结果表明,文中提出的轻量车道线检测模型与之前最好的SCNN模型相比,浮点计算量降低了95.2％,F1分数提高了1.0％,在保持较高精度的前提下显著降低了车道线检测模型的计算量.     

西藏拉洛水利枢纽沥青混凝土骨料质量评价及料场比选

沥青混凝土心墙是土石坝的重要结构,骨料、填料等原材料质量对心墙抗渗性、耐久性及适应变形的能力具有决定性影响。以位于西藏自治区日喀则市的拉洛水利枢纽工程为例,初拟2处沥青混凝土人工骨料石料场以资比选,进行了各项质量参数的试验检测,综合考虑各种因素后选定了运距虽然相对较远但质量更好的卡贡灰岩石料场作为料源,确保高原、高寒、高海拔地区沥青混凝土心墙坝的安全。同时,分析、讨论了沥青混凝土用人工骨料原材料岩石质量评价时应注意的若干问题,并提出了解决问题的意见和建议,可供下一步修订相关标准时参考。     

INFLUENCE OF MARTENSITE MORPHOLOGY AND CRYSTAL STRUCTURE ON THE PSEUDOELASTICITY IN A Cu-Al-Zn-Mn-Ni ALLOY

本文研究了Cu-Al-Zn-Mn-Ni合金的伪弹性变形行为,并用金相和X射线衍射法观察分析了变形及时效前后马氏体组织结构的变化。结果表明,合金在母相状态时的伪弹性与其原始马氏体组织结构密切相关;通过改善原始马氏体组织结构的自协作性和适当的时效处理可以显著提高合金的伪弹性。     

基于Goldschmidt算法的高性能双精度浮点除法器设计

针对双精度浮点除法通常运算过程复杂、延时较大这一问题,提出一种基于Goldschmidt算法设计支持IEEE-754标准的高性能双精度浮点除法器方法。首先,分析Goldschmidt算法运算除法的过程以及迭代运算产生的误差;然后,提出了控制误差的方法;其次,采用了较节约面积的双查找表法确定迭代初值,迭代单元采用并行乘法器结构以提高迭代速度;最后,合理划分流水站,控制迭代过程使浮点除法可以流水执行,从而进一步提高除法器运算速率。实验结果表明,在40 nm工艺下,双精度浮点除法器采用14位迭代初值流水结构,其综合cell面积为84902.2618 μm²,运行频率可达2.2 GHz;相比采用8位迭代初值流水结构运算速度提高了32.73%,面积增加了5.05%;计算一条双精度浮点除法的延迟为12个时钟周期,流水执行时,单条除法平均延迟为3个时钟周期,与其他处理器中基于SRT算法实现的双精度浮点除法器相比,数据吞吐率提高了3~7倍;与其他处理器中基于Goldschmidt算法实现的双精度浮点除法器相比,数据吞吐率提高了2~3倍。     

一种高效的闪存存储系统偏好访问模式识别技术研究

闪存已经是目前使用最为广泛的存储设备。众所周知,闪存对访问模式具有极大的敏感性,比如随机与顺序访问模式、冷热访问模式以及写聚集和分段顺序写模式等。此外,闪存设备的很多部件也对这些访问模式具有较大的敏感性。因此,闪存偏好访问模式的识别技术对闪存存储系统的性能和设计具有重要意义。首先给出闪存存储的偏好模式定义,然后提出了闪存存储系统偏好模式的识别技术。实验表明,所提出的偏好模式识别技术具有很高的准确性。     

基于平均熵的自适应人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法容易陷入局部最优和早熟等问题,提出一种改进的人工蜂群算法(ASABC)。利用平均熵机制初始化种群,增加种群的多样性,避免算法陷入早熟;同时,采用自适应调节邻域搜索步长的策略来提高算法的局部搜索能力,提升算法的计算精度;为了平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力,引入自适应比例选择策略来代替人工蜂群算法的适应度比例选择方法。对8个标准测试函数的仿真实验结果表明,与3种常见的智能优化方法相比,改进的算法具有显著的局部搜索能力和较快的收敛速度。     

开源IaaS云服务软件平台的分析与比较

作为一种新兴的计算模式,云计算已经由最初的理论探索,逐渐进入了理论、技术与实际应用共同发展的阶段。开源云平台项目的研究与发展在其中起到了重要作用。迄今为止,使用开源IaaS云平台搭建自己的公共云或私有云,已经成为很多学术机构和商业企业信息管理、信息服务和技术研究中经济而有效的解决方案。为了评价和选择合适的IaaS云平台,根据NIST云模型,从体系结构、资源抽象和控制技术、云服务管理、安全策略、社区规模及活跃度和基本情况等多个方面 抽象出详细指标,对4个具有代表性的开源IaaS云平台软件进行了研究、分析和比较。