财付通帮QQ族轻松还款

哎,刷卡方便还账难!这可能是大部分年轻人对信用卡使用的心态,也常常会为信用卡账单过去忘记存款缴纳滞纳金。有啥办法,年轻人“事”多,其实别认为滞纳金是小钱,损失无所谓,财富是靠积累的。所以还款事虽小,还是要上心。这不,财付通推出在线信用卡轻松还款业务,方便了懒人朋友信用卡还款。     

依托大学生计算机程序设计竞赛,探索信息学科创新型人才培养新模式

大学生计算机程序设计竞赛旨在培养大学生的团队合作精神,提升大学生的创造力以及在软件开发过程中的创新意识。本文在分析当前高等院校计算机教育现状的基础上,探索了信息学科创新型人才培养的新举措,新模式,有着重要的意义。     

《刀剑英雄2》笑到你不行

爱抬朽的人 我的好朋友菜团是个很爱和我抬杠的人,前几天去他家玩的时候,刚进门就见他在玩一款很像以前玩过叫《刀剑》的游戏（事后知道果然是《刀剑》的续作《刀剑英雄2》）,因为我一直很喜欢这个系列,于是就过去问他：“你在玩什么呢？”     

沃森家族的幕后生活

沃森家族创建了雄霸世界的计算机硬件公司IBM。这个财富家族的创始人是托马斯·沃森,他从一个一文不名的乡下人．靠推销起家一手把IBM这个当初生产磅秤、屠刀和穿孔机的小公司发展为世界超一流的硬件公司。他的独生子托马斯·约翰·沃森曾是一个经常去夜总会厮混的花花公子,老沃森教育有方,浪子回头金不换。小沃森继承了父业．把IBM的计算机事业推上峰巅。     

基于机器视觉的智慧照明系统

随着“碳中和”政策的不断出台,节能减排受到更多的重视和关注,尤其公共场所照明系统中经常出现的大面积、长时间无人不断电、少人多用电等情况。在调查了智慧照明节电技术基础上,进行系统分析,提出了基于机器视觉的智慧照明系统解决方案。选用海康威视红外网络摄像机进行实时图像采集,Jetson-NANO作为主控,设计了基于YOLOv5的目标识别算法和模板帧差算法的区域定位和人员分布,将识别后的控制结果通过串口传输至电气控制模块,并增加了温湿度和光照度传感器辅助智能控制,最终实现照明系统智慧控制,达到低碳环保、节能减排的目标。     

一种低电压应力高升压比DC/DC变换器的研究

随着“碳中和”、“碳达峰”日益受到关注,可再生能源发电并网技术得到迅速发展。高升压比DC/DC变换器作为新能源发电技术中的关键环节,受到了广泛的研究与应用。在Buck-Boost与Boost变换器级联的基础上,引入改进的电压举升技术,通过二者的组合变形,设计出新型的低电压应力高升压比DC/DC变换器。通过对提出的变换器进行工作原理分析以及各器件的应力计算,并与传统的Boost变换器、Buck-Boost与Boost级联变换器、改进型电压举升Boost变换器的升压比、开关管应力以及电容应力比较,对比可得此变换器具有升压比高,开关管、二极管和电容电压应力低等优点。可有效提升变换器的功率密度,降低开关管及二极管功率损耗,提升效率。最后通过采用SiC器件搭建一台实验样机,验证了理论分析的正确性。     

基于状态反馈控制器的多无人水面船集群控制

研究在时变环境干扰和输入饱和约束条件下,基于状态反馈控制器的多无人水面船集群控制.首先,为了准确地估计时变的海洋环境干扰,提出一种有限时间干扰观测器;然后,为了处理执行机构的物理约束,采用一种辅助动态系统;最后,为了实现多无人水面船集群控制,设计一种状态反馈控制器.采用李雅普诺夫方法证明了系统的稳定性,仿真结果验证了所设计的状态反馈控制器的有效性.     

自适应图融合的缺失多视图聚类算法

多视图聚类能充分利用不同视图间数据的一致性和差异性,引起越来越多的关注。传统多视图聚类方法假设每个视图的数据都是完整的,然而在实际应用中,收集到的多视图数据常存在部分视图缺失的样本。为了对缺失多视图数据进行聚类分析,提出自适应图融合的缺失多视图聚类算法（IMC＿AGF）。算法以两两视图间共有样本为瞄点构建样本-样本的相似度矩阵,学习其一致性知识,再利用两两视图间的互补性,用自适应图融合算法整合所有的相似度图,获取缺失多视图数据完整的相似度矩阵,然后进行谱聚类得到分类结果。实验结果表明,提出的算法优于与之比较的经典缺失多视图聚类方法。     

视场非完全重叠的分布式雷达多目标跟踪方法

在探测能力、波形设计及天线指向等因素制约下,分布式雷达视场并非完全重合,由此造成的观测信息差异给后续信息融合带来了巨大挑战。该文基于高斯混合实现的集势概率假设密度(CPHD)滤波器,提出了一种视场部分重叠下的分布式雷达多目标跟踪方法。首先,利用多目标密度乘积切分出概率假设密度(PHD)中表征共同观测信息的部分;之后,标准的分布式融合(算术平均或几何平均融合)方法作用于切分出的共同观测目标信息以提升跟踪性能,补偿融合则作用于雷达单独观测目标信息以扩展视场范围。该文方法无须视场先验信息,能够适应雷达视场未知时的分布式融合多目标跟踪场景。仿真实验验证了所提出方法在未知、时变雷达视场下跟踪多目标的性能,表明了该文方法比基于高斯混合的聚类方法性能更好。      

面向国产平台的LLVM自动向量化移植与优化

作为SIMD扩展部件向量化的重要手段,自动向量化已在LLVM编译器中得到实现,但向量长度以及指令集功能的差异,导致国产平台在自动向量化过程中容易错失向量化机会以及向量化后产生倒加速的问题。为使SIMD得到充分应用,结合国产平台的指令集特征完善指令代价信息以提高收益分析精准度,使其在自动向量化后生成后端支持且简洁高效的向量指令。在此基础上,提出一种改进的控制流向量化方法,通过添加指令代价信息提高自动向量化的适配能力,从而形成一套面向国产平台的LLVM自动向量化系统。实验结果表明,相比自动向量化移植前,通过该方法进行移植优化后,SPEC测试的整体性能提升10.8%,TSVC测试集中的加速比提升16%,精准代价指导下的加速比提升42%,控制流向量化下的加速比提升51%。