基于软件构件技术的开放式数控系统研究

针对数控系统的开放性和可靠性问题,提出采用软件复用与构件技术解决,阐述了采用构件技术进行数控系统开发的可行性,并提出了基于构件技术的数控软件概念和完整,规范的构件描述,给出了重用性分析方法和用采构件技术进行数控构件开发应遵循的一般原则,分别从开发者和用户角度叙述了软件型数控系统的开发流程,通过实例简要展示了方法的具体实现,通过原型样机的开发,表明该方法是有效的。     

基于模块化思想的可重构数控系统初步研究

提出采用模块化思想来开发可重构数控系统。对数控系统软件进行了模块化划分,并结合刀具补偿模块的实现对可重构数控系统的研究与开发作了一些分析、探讨。     

《玉山解惑》一书在北京出版发行

正由戴铸明教授著述的珠宝书籍——《玉山解惑》于2014年3月上旬,由北京化学工业出版社编辑出版,现已开始面向全国发行。《玉山解惑》定价$:49.00元,书中选录了近二十年来作者在珠宝行业和学科发展中实践、思考和研究等有代表性、也得到行业认同或赞誉的十二篇文章。文章涉及对中国玉文化、珠宝历史迷案和氏璧与传国玉玺,珠宝科技、珠宝市场规范、珠宝行业发展、翡翠质量评定、云南黄龙玉以     

快速二维离散余弦变换的VLSI设计

针对多标准图像视频编码器中二维离散余弦变换的复用问题,设计了适用于MPEG-4,H.263,JPEG,H.264 High Profile编码器芯片的快速8×8 2-D DCT IP核,并完成了RTL设计、仿真和FPGA原型验证。通过引入H.264 High Profile 8×8整数变换矩阵和增加缩放模块,完成了多个标准中2-D DCT的复用。经Xvid MPEG-4编解码器验证,满足精度要求。设计采用流水线技术,并优化了速度和频率,在90 nm CMOS工艺下频率达到840 MHz。研究结果表明,该技术能很好地应用于多标准编码器中。     

一个新型ASIP编译器的设计和实现

为了满足专用指令处理器(ASIP)存储器约束和代码执行的实时性要求，提出了一种同时考虑代码选择和寄存器分配的代码综合生成算法，同步处理代码生成的子问题.该算法基于最优化原理，把无环有向图（DAG）的所有节点构造成一个调度矩阵，把寻找代码优化的问题转化成在调度DAG中寻找一条优化路径，大大降低了算法的时间复杂度.并应用算法构造了一个编译器后端，测试表明，该算法能够正确地生成目标代码，和传统的分步优化算法相比，减小了目标代码的空间尺寸，降低了寄存器溢出的几率.     

赤水晒醋生产过程中品质形成的探究

该研究跟踪检测赤水晒醋生产过程中理化指标的变化,探索其品质特点的形成因素和发酵工艺的特点。结果表明,酒精发酵阶段为醋酸发酵提供了乙醇等前体物质;在醋酸发酵阶段,有机酸、可溶性无盐固形物、功能性物质（总酚、黄酮）及氨基酸大量积累,是食醋中物质积累的主要过程;在醋醅曝晒阶段,总酸含量持续上升,不挥发酸含量较高,不同样品的还原糖、多酚和黄酮等物质含量随曝晒时间的延长均呈现先增高后降低的变化;在醋液曝晒阶段,营养物质进一步积累,经过3个月的晒制使醋液中的各项指标达到了曝晒醋醅淋出液的2～3倍,是赤水晒醋品质特点形成的重要时期。     

基于软件复用技术的开发式数控系统研究与开发

“NC嵌入PC”结构的开放式数控系统开发中，控制软件的开发是开发的关键。本文在分析面向对象及组件技术的软件复用基础上，提出了基于面向对象组件复用的数控系统开发方法，并开发了数控系统原型，通过加工实例初步验证了该方法的有效性。     

电力负荷控制管理系统探析

行政手段、经济手段等间接控制是传统电力负荷控制主要的方式.在这种控制方式下,计划用电的政策在相当一部分地方不能得到有力的贯彻于落实,导致抢电的现象,出现了一用就超、一超就拉闸的情况,从而使工农业生产和人民群众的日常生活受到了严重影响,这主要是由于技术手段的缺乏.在本文中,笔者就形成现代的符合控制管理系统进行了探讨.     

基于ASIP平台的H.264环内去块效应滤波器实现

针对H.264/AVC环内去块效应滤波器算法中分支密集、分支判断条件产生复杂,以及可变阶数有限冲击响应(FIR)滤波算法复杂度高等性能瓶颈,基于专用指令集处理器（ASIP）Schubert平台提出了加法舍入移位指令和两级条件比较指令,并给出了其专用数据通路的设计实现.根据算法分支执行分布情况优化了算法中分支选择部分的实现,保证了代码的高并行度.时钟精确指令集仿真器的运行结果表明,完成强度为4的4×4像素块边界滤波需要140个时钟周期,而完成强度小于4的边界滤波需要100个时钟周期.运行1/4共享中间格式(QCIF)测试序列时, 较x264中的Intel MMX指令实现性能有48%～63%的提升.实验结果表明,使用ASIP实现,可以显著提高去块效应滤波的性能;同时由于其可编程性,可以适应多个视频标准.     

基于压缩卷积神经网络的图像超分辨率算法

为了有效提高深度图像的分辨率,文中借鉴经典SqueezeNet网络结构,提出一种基于Fire Module的卷积神经网络模型。该算法实现了直接从低分辨率图像到高分辨率图像的映射和转化,其中Fire Module作为网络的非线性映射模块,在减少参数的同时可学习图像的深层特征。为了避免插值预处理,在网络的输出层引入反卷积层,实现3倍上采样和高分辨率图像的输出。实验表明,采用该基于Fire Module的卷积神经网络模型的反卷积算法得到的超分辨率图像细节更加丰富,客观指标PSNR值和SSIM值的评价也明显优于其他算法。