一种具有强实时性、强鲁棒性的图像匹配算法

针对描述符BRIEF对图像旋转敏感的问题,提出一种改进的描述符RIBRIEF,该描述符具有识别能力强、提取速度快、占用空间小及抗干扰能力强等优点,并具有旋转不变性.经分析,图像匹配算法的实时性较大程度上由特征点数量、匹配点搜索次数及描述符相似度计算复杂度决定,因此提出通过描述符索引与描述符聚类相结合、基于FAST稳定特征点提取和逻辑运算计算相似度等方法提高算法的整体实时性.实验结果表明,与描述符BRIEF及SURF相比较,基于描述符RIBRIEF的图像匹配算法在鲁棒性及实时性方面均具有明显优势.     

基于多GPU集群的编程框架

现如今,GPU作为一种低功耗高性能图形处理器单元,被广泛应用于高度并行化的应用程序中。其线程和内存的层次结构在诸多成功的多线程应用和科学研究中表现出巨大的优势。为了简化多GPU集群的编程模式以及更好地利用GPU的计算性能,设计并实现了一个新的基于多GPU的MapReduce并行编程框架。使用了并行虚拟文件系统（PVFS）来存储数据,考虑了动态的负载平衡和GPU相关的权重要素以达到优化系统的效率、透明性以及系统的可伸缩性的目的。在文中,将演示使用该编程模式解决地质应用的一个典型的偏移应用-叠前时间偏移（PKTM）,并给出实验结果。     

Numerical study of coal particle cluster combustion under quiescent conditions

Behavior of ignition and combustion of coal particle cluster under a quiescent condition was numerically simulated by solving balance equations of mass and enthalpy with combustion kinetic models of volatiles and char. Two-flame structure, one flame penetrating into the cluster and the other moving out of the cluster, was predicted during the combustion of coal particle cluster. Effects of radiative heat transfer, group number, ambient temperature, coal particle size, and oxygen concentration on ignition and combustion of coal particle clusters were also analyzed. Simulations indicated that the gas volume fraction of coal particle cluster increases with time after devolatilization. Gas velocity passing through the cluster surface varied significantly at volatile liberation. The ignition time delay was reduced with the increase of ambient temperature. The cluster devolatilization rate and char burning rate increased while the ignition time delay decreased with the increase of ambient oxygen concentration.     

Selectivities in methanol oxidation over silica supported molybdena

Selectivities in methanol oxidation over silica supported molybdenum oxide catalysts were investigated in relation with the phase distribution. The supported catalysts were prepared by impregnation with ammonium heptamolybdate. In addition to crystalline MoO₃, Mo containing cluster species of 1–2 nm size were observed by STEM even from a used catalyst with 13% catalyst loading. The percentage of Mo present as crystalline MoO₃ increases with the catalyst loading. An ESCA study indicates that part of surface Mo in the supported catalysts is reduced to Mo⁵⁺. The dimethyl ether selectivity increases with the catalyst loading and its formation occurs over the crystalline MoO₃ phase. The Selectivities to CO and methyl formate are greatly enhanced because of the presence of support, and are relatively independent of the catalyst loading and phase distribution. The dependence and independence of the Selectivities of different byproducts on the loading make the silica supported catalysts with high catalyst loadings less selective for the partial oxidation of methanol to formaldehyde.     

案例教学法在计算机网络课程教学中的应用

针对计算机网络课程的理论性、实践性和抽象性等特点,提出计算机网络课程案例教学法的可行性方案及其应用。通过TCP/IP协议族分层的原因和IP地址存在的原因和作用这两个具体的教学案例,开展具体的案例教学活动。分析表明,案例教学法在计算机网络课程教学中非常有效,应该进行推广和实施。     

基于荧光卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物检测研究

针对肺癌呼出挥发性有机气体（VOCs）中的特定标志物,提出了一种新型的基于荧光卟啉传感器阵列检测系统,并对4种肺癌呼出标志物进行检测研究。通过小波分析等数学工具对测得的荧光光谱数据进行特征提取,然后采用层次聚类、主成分分析等统计学方法对特征向量进行分析。不同体积分数的各类标志物在聚类分析中能够完全正确的聚到一起。通过主成分分析得到的前3个主成分包含了标志物的88%的信息,便能对不同类别的标志物进行识别。研究表明：该荧光卟啉传感器阵列系统能够快速有效地对不同肺癌标志物进行识别,有望在临床中得到应用。     

无线传感器网络不确定数据PT-Top k查询处理技术

在无线传感器网络现实应用中,感知数据普遍存在不确定性。由于不确定数据引入了概率维度,使得不确定数据查询种类更加丰富,同时也给查询处理带来困难。不确定数据Top-k查询是一个典型的不确定数据查询任务。考虑到无线传感器网络查询处理技术对查询响应时间和网络通信消耗的高要求,研究了面向层次聚簇结构的无线传感器网络不确定数据Top-k查询处理技术。通过分析不确定数据特点,基于x-tuple规则元组模型,采用簇内与簇间的两阶段数据查询处理机制,提出了基于Poisson分布的分布式不确定数据PT-Top k查询处理近似算法TPQP。通过实验,从总体通信消耗、与概率阈值p相关分析、与排序数k相关分析以及数据敏感度分析等方面,说明了TPQP算法在通信消耗、查询响应时间上的优越性。     

带状线性方程组的含参交替方向并行算法

在MIMD分布式存储环境下针对系数矩阵为带状或块三对角矩阵的线性方程组提出了含三参数交替方向迭代并行算法。通过引入三参数调整,并适当分裂系数矩阵得到新算法,给出了系数矩阵为若干特殊矩阵时算法的收敛条件。在HP rx2600集群系统上实现了算法,针对不同的算例将其与多分裂方法、BSOR方法和PEk内迭代方法进行了比较。并行计算结果表明,所提算法具有较高的加速比和并行效率,明显优于多分裂方法和PEk方法,能合理分配内存,从而有效节省计算时间。针对算例1,加速比和计算效率略优于BSOR方法;而算例2的结果明显优于PEk内迭代方法。     

一种分层式无线传感器网络密钥分配管理方案

当传感器节点部署在开放的、无人照看、无物理保护的环境下,安全问题变得非常重要,即它们极易受到不同类型的恶意攻击.论文针对分层组织的无线传感器网络提出了一种安全的密钥管理方案,这种方案在一个簇中高效地分配密钥并更新预先部署的密钥以减轻对节点的有害攻击.     

在线社交网络的UNI64采样方法

在对社交网络采样方法进行研究时,常以拒绝-接受采样法得到的样本作为对照来评价其他采样方法的优劣.由于各种在线社交网络陆续将其用户ID系统由32位升级为64位,导致拒绝-接受采样法的采样命中率近乎为零.本文根据在线社交网络的特点,以新浪微博为例,对其用户ID分布情况进行分析,提出了一种改进的拒绝-接受采样法UNI64.该方法通过分析网络有效ID样本的分布情况,结合聚类的方法将整个样本空间划分为有效区间和无效区间,并使采样算法避开无效区间,仅在有效区间内生成待测样本,从而有效提高了拒绝-接受采样法在有效样本极为稀疏的样本空间内采样的命中率.