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992.
随机数产生器在科学研究的许多领域具有重要意义。Linux内核利用系统环境噪声的随机特性,实现了一个高强度的随机数产生器。以Linux2.6.10内核源代码为基础,分析了其内核随机数产生器的设计。介绍了随机数产生器的基本原理和设计思想,并对其具体的实现细节,如输入输出接口作了详细的阐述,最后讨论了系统启动导致随机数质量下降的问题以及Linux内核随机数产生器的解决方法。 相似文献
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在冯·诺依曼架构中,存储与计算的分离造成了存储墙问题,导致现有的系统架构难以应对大数据和人工智能时代的数据爆炸。数据的持续增长导致了计算范式的变化,研究者们开始尝试将计算单元移动到存储器中,即近数据处理技术。近数据处理技术是指利用存储控制器的计算能力,执行与数据存取紧密相关的任务,在减少数据迁移的同时,具有低延迟、高可扩展性和低功耗等优点,具有广阔的应用前景。该文首先介绍了近数据处理系统的架构,其次针对特定应用和面向通用场景的相关研究成果进行概述,并总结了软硬件平台和产业进展,最后展望了其未来的发展趋势。 相似文献
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针对传统光谱分析仪(OSA)实验教学中存在的不足,提出将LabVIEW用于OSA实验教学。介绍了采用硬件实验和虚拟实验相结合的光谱自动测试系统,并给出了虚拟实验的虚拟仪器前面板的构成。该系统不仅测试自动化程度高,测量范围宽,而且能根据测试对象不同的需求改变测量方案。基于LabVIEW编程平台,使该测试系统具有很强的数据处理功能。通过实例说明采用LabVIEW软件对OSA进行仿真与性能分析,可以改善实验条件和效果。该系统为OSA的实验教学提供了一个新的途径。 相似文献
996.
文本指代实例分割(RIS)任务是解析文本描述所指代的实例,并在对应图像中分割出该实例,是计算机视觉与媒体领域中热门的研究课题。当前,大多数RIS方法基于单尺度文本/图像模态信息的融合,以感知指代实例的位置和语义信息。然而,单一尺度模态信息很难同时涵盖定位不同大小实例所需的语义和结构上下文信息,阻碍了模型对任意大小指代实例的感知,进而影响模型对不同大小指代实例的分割。对此,设计多尺度视觉-语言交互感知模块和多尺度掩膜预测模块:前者增强模型对不同尺度实例语义与文本语义之间的融合与感知;后者通过充分捕捉不同尺度实例的所需语义和结构信息提升指代实例分割的表现。由此,提出了多尺度模态感知的文本指代实例分割模型(MMPN-RIS)。实验结果表明,MMPN-RIS模型在RefCOCO,RefCOCO+和RefCOCOg3个公开数据集的oIoU指标上均达到了前沿性能;针对文本指代不同尺度实例的分割,MMPN-RIS模型有着较好的表现。 相似文献
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未来的发电企业需要通过竞价实现上网,竞价成功的前提是具有低于竞争对手的发电成本。燃煤发电企业每年要消耗大量的物料(燃料、水、油、备品材料),以保证生产连续、稳定、正常地运行,这些物料会形成很大的库存成本。通过对煤炭库存成本最小化的研究,构造了燃煤发电企业的储煤库存优化模型,以此确定最优库存决策,这将有利于燃煤发电企业将库存占用的资金降至合理水平,同时又能保证正常的发电运行。 相似文献
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