一种基于SRT-8算法的SIMD浮点除法器的设计与实现

在科学计算、数字信号处理、通信和图像处理等应用中,除法运算是常用的基本操作之一。基于SRT 8除法算法,设计一个SIMD结构的IEEE 754标准浮点除法器,在同一硬件平台上能够实现双精度浮点除法和两个并行的单精度浮点除法。通过优化SRT 8迭代除法结构,提出商选择和余数加法的并行处理,并采用商数字存储技术降低迭代除法的计算延时,提高频率。同时,采用复用策略减少硬件资源开销,节省面积。实验表明,在40nm工艺下,本设计综合cell面积为18601.9681 μm2,运行频率可达2.5GHz,相对传统的SRT 8实现关键延迟减少了23.81%。     

改进的细菌觅食优化算法求解0-1背包问题

细菌觅食优化算法作为一种新兴的智能优化算法,一般用来解决连续域的问题。为了解决离散域问题,提出了一种改进的细菌觅食优化算法。采用线性递减的思想和随机的游动长度代替固定步长和随机游动方向,改进了趋向性操作方案,并将其应用于解决0-1背包问题。将改进的细菌觅食优化算法与遗传算法、离散粒子群优化算法及基本的离散化细菌觅食优化算法分别在小规模和大规模的0-1背包问题上进行了仿真比较,表明了改进的细菌觅食优化算法能取得较好的效果,寻优能力强。     

分散聚合及单分散聚合物微球制备技术

分散聚合是一种新的聚合方法 ,反应开始前 ,单体、引发剂和分散剂均溶解在介质中 ,随着反应的进行 ,当聚合物链达到临界值时便会从介质中分离出来 ,并借助于分散剂稳定地悬浮在介质中。分散聚合方法已被应用于许多领域 ,如涂料工业、生物工程、医学、信息产业、化学工业等。介绍了分散聚合及单分散聚合物微球制备技术的进展 ,并对其聚合机理及聚合反应影响因素进行了概述。     

基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测

在印刷工业生产中,针对直接使用YOLOv4网络进行印刷缺陷目标检测精度低、所需训练样本数量大的问题,提出了一种基于Siamese-YOLOv4的印刷品缺陷目标检测方法。首先,使用了一种图像分割和随机参数变化的策略对数据集进行增强;然后,在主干网络中增加了孪生相似性检测网络,并在相似性检测网络中引入Mish激活函数来计算出图像块的相似度,在此之后将相似度低于阈值的区域作为缺陷候选区域;最后,训练候选区域图像,从而实现缺陷目标的精确定位与分类。实验结果表明：Siamese-YOLOv4模型的检测精度优于主流的目标检测模型,在印刷缺陷数据集上,Siamese-YOLOv4网络对卫星墨滴缺陷的检测准确率为98.6%,对脏点缺陷的检测准确率为97.8%,对漏印缺陷的检测准确率为93.9%;检测的平均精度均值（mAP）达到了96.8%,相较于YOLOv4算法、Faster R-CNN算法、SSD算法、EfficientDet算法分别提高了6.5个百分点、6.4个百分点、14.9个百分点、10.6个百分点。所提Siamese-YOLOv4模型一方面在印刷品缺陷检测中有较低的误检率和漏检率,另一方面通过相似性检测网络计算图像块的相似度从而提高了检测的精度,表明所提缺陷检测方法可应用于印刷质检以提高印刷企业的缺陷检测水平。     

基于多重差异特征网络的街景变化检测

街景变化检测对于自然灾害破坏和城市发展变化的研究起着重要作用.其主要目标是将成对的输入图片中变化的区域标注出来,其实质是二分类的语义分割问题.不同时间拍摄的街景图片可能受到如光线、天气、背景噪声、视角误差等诸多干扰因素的影响,这给传统的变化检测方法带来挑战.针对该问题,提出了一种新的神经网络模型(Multiple Difference Features Network,MDFNet).该模型首先使用孪生网络提取成对输入图片的不同深度特征,并使用差异模块对相同深度特征计算差异,以此有效获得不同尺度的变化信息;然后通过JPU模块融合多重差异特征,在不损失细节信息的情况下提取其深层语义信息;最后使用金字塔池化模块结合全局和局部信息生成二分类的变化检测图像.在PCD数据集上的GSV和TSUNAMI部分分别采用5折交叉验证法对模型进行实验,实验结果表明,MDFNet获得了0.787和0.862的F-score,相比排名第二的DOF-CDNet方法,其值提高了约11.9％和2.9％,同时其能够更精准地分割变化细节.因此,所提模型可以有效应对干扰,对于复杂场景也具备优秀的检测能力.     

基于行列解耦采样的轻量车道线检测模型

随着深度学习的发展,基于深度卷积神经网络的车道线检测模型在自动驾驶系统和高级辅助驾驶系统中得到了广泛的应用.这些模型虽然有较高的精度,但通常计算量大且运行速度慢.为了解决该问题,提出了一种车道线检测任务专用的轻量神经网络模型.首先,提出了一种行列解耦采样的卷积模块,该模块利用图像中车道线区域的行列可分解性对传统的残差卷积模块进行了合理的优化.其次,利用深度可分离卷积技术进一步降低行列解耦采样卷积模块的计算量.此外,还设计了一种金字塔空洞卷积模块来增加模型的感受野.在CULane数据集上的实验的结果表明,文中提出的轻量车道线检测模型与之前最好的SCNN模型相比,浮点计算量降低了95.2％,F1分数提高了1.0％,在保持较高精度的前提下显著降低了车道线检测模型的计算量.     

西藏拉洛水利枢纽沥青混凝土骨料质量评价及料场比选

沥青混凝土心墙是土石坝的重要结构,骨料、填料等原材料质量对心墙抗渗性、耐久性及适应变形的能力具有决定性影响。以位于西藏自治区日喀则市的拉洛水利枢纽工程为例,初拟2处沥青混凝土人工骨料石料场以资比选,进行了各项质量参数的试验检测,综合考虑各种因素后选定了运距虽然相对较远但质量更好的卡贡灰岩石料场作为料源,确保高原、高寒、高海拔地区沥青混凝土心墙坝的安全。同时,分析、讨论了沥青混凝土用人工骨料原材料岩石质量评价时应注意的若干问题,并提出了解决问题的意见和建议,可供下一步修订相关标准时参考。     

广义空间调制系统中的物理层抗窃听传输方案

为实现信息的保密传输,提出一种基于广义空间调制技术的物理层安全方案.发射端根据合法信道的状态信息对信号进行预处理,使合法接收者接收到来自各激活发射天线的信号相位对齐,并对不同激活天线组合的信号进行不同的相位旋转,提高合法接收者的接收性能.而窃听者接收到的信号相位仍然为随机分布,接收性能远低于合法接收者,有效地保护通过天线索引传输的信息.发送端同时发送指向窃听者的人工噪声,保护通过幅相调制携带的信息不被窃听.对保密容量、误码性能和信号与人工噪声的功率分配进行理论分析,仿真结果表明,通过合理分配功率,合法接收者的误码性能明显优于窃听者,能获得可观的系统保密容量.     

盾构施工地表沉降及GM(1,1)模型预测

文章讨论了地铁隧道区间盾构开挖对土体扰动及引起地表沉降的力学机理,概括了地层移动的主要影响因素.结合长春市地铁1号线盾构工程的实例,采用灰色GM(1,1)模型对地表沉降进行预测,并与现场监测值对比分析,发现GM(1,1)模型预测值与监测值较为一致,论证了灰色预测在盾构施工地表沉降预测的可行性.     

制动盘材料和结构对滑动摩擦系统热弹性失稳的影响

建立了滑动摩擦系统热弹性失稳的数学模型,并推导了不同热点模式对应的临界速度表达式。分析了摩擦副的厚度和滑动层材料的热物理特性参数对摩擦系统热弹性失稳的影响。结果表明:滑动摩擦系统更易出现反对称分布的热点模式;增加摩擦层厚度,减小滑动层厚度、热传导系数、弹性模量以及热膨胀系数均可以提高标志滑动摩擦系统进入热弹性失稳状态所需的最低临界速度,而滑动层比热容对系统的稳定性几乎没有影响。