应用Slab技术分配内存

给出了应用Slab技术来提高系统内核内存的分配效率的方法．该技术通过采用面向对象的缓存分配方法来降低分配时的复杂度，并通过着色机制来提高系统中的高速缓存的命中率和平衡总线的使用．Slab与传统的SVR4内分配器相比，平均分配和释放时间由9．4μs减至3．8μs，碎片总数由46％减少到14％．应用Slab技术捕获IP包，总体效率提高5％。     

基于支持向量机的自适应均值滤波超声图像降噪

医学超声图像在成像过程中由于超声散射回波的相互干渉,导致所成图像中出现难以与器官、组织等人体结构区分的斑点噪声,给后期的临床诊断和图像后续处理带来了极大的不便。针对超声图像中的斑点噪声,提出了一种基于支持向量机(SVM)的自适应均值滤波超声图像降噪模型。该方法利用SVM的分类特性,将超声图像中的噪声信号和非噪声信号作出区分,再将SVM的分类结果和均值滤波相结合去对噪声图像进行去噪。这样可以保证医学含噪图像的组织区域和细节特征做到最大保留,噪声区域获得最大的平滑处理。在实验部分,通过对物理体膜和人体超声肝脏图像分别进行实验,结果表明,该方法可以有效抑制并降低超声图像中的斑点噪声,并保留了其边缘特征,使得去噪图像的信噪比显著增加,是一种有效的医学超声图像降噪方法。     

青海某矽卡岩型铁多金属矿选矿试验研究

青海某矽卡岩型铁多金属矿含Cu 0.42%、S 5.30%、TFe 35.86%,是以蛇纹石、透辉石、绿泥石为主要脉石矿物的复杂难选铁多金属矿。主要矿石矿物磁铁矿、黄铜矿、黄铁矿、磁黄铁矿间嵌布关系密切,多呈港湾状分布并与脉石矿物包裹、接触,粒度粗细不均,20μm以下含量高,单体解离困难,较难得到合格的精矿产品。根据矿石性质,进行了多种流程试验,最终采用铜硫依次浮选-尾矿选铁流程进行选别,获得了铜精矿品位为16.51%,铜回收率为71.37%;硫精矿品位为29.03%,硫回收率为76.48%;铁精矿品位为63.19%,全铁回收率71.79%,铁精矿含硫0.73%的选矿指标。     

SD-FCE:一种识别睡眠呼吸暂停综合征发病时段的深度学习方法

睡眠呼吸暂停综合征(Sleep Apnea Syndrome, SAS)是一种常见的睡眠呼吸系统疾病.目前有很多关于SAS自动检测的研究仅仅是在一段时间内判断是否发病,无法识别发病具体时段.针对这一局限性,本文提出一种新的SAS识别模型SD-FCE(SAS Detection based on Functional Connectivity of Electroencephalography),该模型具备识别不规则发病时段的能力.首先,为提取发病时段的神经系统异常,本文利用脑电功能连接性构建脑电功能连接矩阵.其次,为识别发病的具体时段,本文基于目标检测算法改进,针对SAS设计不同的预选框将不规则目标网格化,以进行模型搭建.分类与位置回归模块依托于网格化处理的结果输出发病的分类结果、中心时间与持续时间.对比以往相关研究,SD-FCE模型的识别结果更利于医学诊断,同时性能优于以往其它类似模型.     

结合多种注意力机制的方面词提取方法

方面词提取是方面级情感分析中最重要的子任务之一,其旨在从评论文本中找出意见目标。当前对于方面词提取主要使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和双嵌入的方法,但传统的CNN模型受限于卷积核感受野,不能很好地获取全局信息。为此,该文提出了一种基于双嵌入和多种注意力的方面词提取模型。联合使用non-local网络能够更好地捕获长范围依赖关系,使用与跳跃连接相结合的空间注意力能够更好地捕获文本的字符特征。该文模型在Laptop数据集和Restaurant数据集上分别进行了实验,F₁值分别为83.39%和76.26%。与多个基线模型相比,该文提出的模型性能更优。     

基于HHT运动想象脑电模式识别研究

脑机接口是一种变革性的人机交互, 其中基于运动想象(Motor imagery, MI)脑电的脑机接口是一类非常重要的脑机交互. 本文旨在探索有效的运动想象脑电特征模式提取方法. 采用在时域、频域同时具有很高分辨率的希尔伯特--黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT),进而提取自回归(Auto regressive, AR)模型参数并计算运动想象脑电平均瞬时能量,从而构造特征向量, 最后利用能较好地适应运动想象脑电单次试验分类的支持向量机(Support vector machine, SVM)进行分类. 结果表明在Trial的5.5～7.5s期间, HHT特征提取方法平均分类正确率为81.08%, 具有良好的适应性;最高分类正确率为87.86%, 优于传统的小波变换特征提取方法和未经HHT的特征提取方法;在Trial的8～9s期间, HHT特征提取方法显著优于后两种特征提取方法. 本研究证实了HHT对运动想象脑电这一非平稳非线性信号具有很好的特征提取能力, 也再次验证了运动想象事件相关去同步(Event-related desynchronization, ERD)现象, 同时也表明运动想象脑电的脑--机交互系统性能与被试想象心理活动的质量密切相关. 本文可望为基于运动想象脑电的在线实时脑机交互控制系统的研究打下坚实的基础.     

P2P网络节点自组织聚类算法

提出了一种P2P网络节点自组织聚类算法,该算法具有分布式、自组织的特点,每个节点分别使用自身掌握的网络局部视图,通过邻近节点查找机制独立地完成聚类操作,为P2P网络构造算法提供支持,具有良好的可扩展性和鲁棒性.为提高邻近节点查找效率,节点根据小世界模型在聚类区域外采用半径指数递增且互不重叠的多重环结构组织远距离节点,增加捷径连接,减小节点间平均距离.在邻近节点查找过程中,使用分布式的网络坐标机制预测网络距离,缩小目标节点范围,然后通过直接测量找出最邻近节点,这种策略在保证准确度的同时有效地降低了系统开销.     

数字式频率响应分析仪的研制

针对市面上的频率响应分析仪比较昂贵以及在教学实验时使用不方便的情况,研制了一种低成本的数字式频率响应分析仪.所研制的频率响应分析仪采用数字信号处理器(DSP)作为系统主控芯片、直接数字频率合成器(DDS)作为信号源、触摸式串口屏作为人机接口设备.该分析仪可通过触摸式串口屏设置测试环境参数、显示测试数据及特性曲线.样机测试结果表明该分析仪精度满足要求、操作方便、制作成本较低.     

青海某铅锌金银多金属矿综合回收试验研究

针对青海某铅锌金银多金属矿矿石性质,采用浮选—尾矿氰化浸出流程进行了试验研究。其结果表明:在最佳试验条件下,浮选闭路流程获得的硫化铅精矿铅品位45.05%,氧化铅锌混合精矿铅+锌品位49.02%,铅总回收率80.10%,锌总回收率54.22%;浮选尾矿再进行氰化浸出,金总回收率为73.29%,银总回收率为79.99%;试验指标较好,矿产资源得到了综合回收。