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现代通信的数据量日益增加,数据处理的复杂度也日益加强,如何有效处理这些海量数据,是目前研究的难点,基于DSP阵列的数据处理系统是解决这些问题的有效方法。本文选用TI公司的TMS320C6713浮点型数字信号处理器以及Freescale公司的MPC860T通用通信处理器,设计了16颗浮点型DSP阵列来完成海量数据实时处理。详细介绍了该系统的DSP阵列的管理,包括复位、HPI数据管理通道设计。通过测试和实际应用验证,该系统不仅满足性能上的要求,还是一个通用的数据采集和处理平台。 相似文献
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基于Visual C#语言实现了有限状态自动机.该自动机具有小巧轻便、简单易用的优点,可应用于程序复杂界面的操作与控制. 相似文献
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在Microsoft Visual Studio.NET环境下,以C#作为开发语言,实现了无人气象站、区域自动气象站、土壤水分站等手机卡卡费余额的批量查询。用户借助Web平台可以实时查询各类设备手机卡余额情况,对于卡费余额不足设定值的手机卡,系统将自动发出短信提醒台站管理员及时充值。 相似文献
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时序动态网络在静态网络基础上综合了时间属性的概念,包含了网络结构的复杂性、动态性等内涵,是研究复杂网络链路预测问题的较优思维对象,因在现实世界中具有较高应用价值而备受关注。目前大部分传统方法研究对象仍局限于静态网络,存在对网络时域演化信息利用不充分、时间复杂度较高等问题。结合社会学理论,提出一种基于社团多特征融合嵌入表示的时序链路预测方法,该方法的核心思想是通过分析网络动态演化特性,在社团范围内学习节点的嵌入表示向量,融合多特征以衡量节点间连边的生成概率。利用网络集体影响力的方法对节点和连边的权值进行计算,基于集体影响的连边权值进行社团划分,将网络划分为若干个社团子图,得到基于集体影响的相似性指标。在社团范围内,利用有偏的随机游走,结合梯度优化的Skip-gram方法获取所有节点的嵌入表示向量,得到基于社团范围游走的相似性指标。融合节点的集体影响、社团范围节点的多个中心性特征和学习到的节点表示向量,得到多特征融合的相似性指标,3 种新指标都可以用于衡量节点之间形成连边的概率。对比基于移动平均、嵌入表示、图神经网络等经典时序链路预测方法,在 6 个真实数据集上的实验结果表明,所提基于社团多特征融合的方法在 AUC评价标准下取得更优的预测性能。 相似文献
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当前以换脸为代表的伪造视频泛滥,给国家、社会和个人带来潜在威胁,有效检测该类视频对保护个人隐私和维护国家安全具有重要意义。为提高视频伪造人脸检测效果,基于可解释性好的胶囊网络,以Capsule-Forensics检测算法为基础,提出一种结合自注意力胶囊网络的伪造人脸检测方法。使用部分Xception网络作为特征提取部分,降低模型的参数量,在主体部分引入带注意力机制的胶囊结构,使模型聚焦人脸区域,将综合多维度的Focal Loss作为损失函数,提高模型对难分样例的检测效果。实验结果表明,与Capsule-Forensics算法相比,该方法能够减少模型参数量和计算量,在多种伪造类型数据集上均具有较高的准确率。 相似文献