私有云是企业架构的改变

众所周知,云计算分为公有云,私有云和混合云。对于企业云构架来说,公有云与私有云的差异是对云服务的用户开放程度不同,而企业用户的最终形态将是混合云。     

基于混合感知信息的路径规划模型

针对动态未知环境下的自主虚拟人实时避障问题,提出一种基于混合感知信息的路径规划模型。该模型由全局规划器和局部规划器组成,全局规划器依据已知环境信息先行规划出优化的运动路线,局部规划器通过对人类的规划行为进行分析,建立用于局部动态规划的运动代价评估函数,实现虚拟人在动态未知场景中的智能规划行为。实验结果表明,该模型能保证实时性,模拟符合人类特征的规划 行为。     

用于混合信号处理器的嵌入式MCU系统

介绍一种用于混合信号处理器的嵌入式微控制器(MCU)系统。针对系统可重构的要求,采用将存储在片外EEPROM中的指令存取到片内指令SRAM中的方法,由MCU系统读取指令并执行所需要的操作。经过SMIC 0.18 µm CMOS混合信号工艺流片,芯片面积为 1.06 mm2,工作电源电压为1.8 V。测试结果表明,该系统能正确执行指令,产生符合SPI总线协议的数据对处理器进行配置,完成所需要的功能。     

一种新的运动目标快速检测分割方法的研究

运动目标的检测与分割是视频分析的重要内容.对静态背景中的运动对象的检测方法进行了研究,针对基于混合高斯模型的背景减除法无法解决的"鬼影"和算法复杂耗时的问题,提出了一种新的基于帧差运动边缘检测的方法.实验证明,该方法可以在复杂背景下准确地获得运动对象边界,大大提高检测速度,同时有效消除背景光照变化及个别景物扰动带来的干扰.采用模板填充算法分割运动目标,并通过数学形态学滤波去除运动区域内的噪声点和填补空洞,获得完整理想的运动对象区域.     

区分业务的混合网络资源优化方法

为了实现混合网络资源的最大利用,以IP/GMPLS over WDM网络为例,提出了一种区分业务的混合网络资源优化方法.该方法通过不给多跳低等级业务提供光路级保护,以及当承载LSP业务的工作光路故障无关的情况下保护光路共享波长资源的方式,有效降低了光路的建立数以及所需的波长数,在最大程度上提高了网络资源的利用率,降低了网络的整体开销.最后建立了整数线性规划模型,并通过该模型验证了方法的有效性.     

红外图像处理技术在苹果早期淤伤检测中的应用

在苹果品质检测中,淤伤是影响检测效率的一个重要原因,针对苹果淤伤检测这一难题,提出应用红外图像处理技术解决.根据红外热图像成像原理及其特点,采用风扇加热与冷却两种实验方法.在实验过程中,红外摄像机拍摄获得苹果红外图像,选用优越的混合图像增强算法等红外图像处理方法识别早期淤伤.实验结果表明,应用红外图像技术可以检测苹果早期淤伤,且效率迭96%以上.     

基于网格的混合神经网络计算平台研究与实现

为了模仿人脑的复杂功能,把各种相关类型的神经网络组织起来,形成一个大规模混合神经网络.根据此需求,使用自主研发的LabGrid技术开发了一个基于网格的混合神经网络计算平台,利用该平台设计了一种新的混合神经网络分类系统来对该平台进行测试.测试结果表明,该平台具有较高的效率和良好的容错性.与其它分类系统比较可知,该分类系统有较高的准确率,从而证明了模仿人脑建立大规模混合神经网络分类系统的可行性和有效性.     

.NET环境下MFC框架应用的包装集成技术研究

为有效解决.NET应用中对MFC遗留应用系统的快速集成问题,并尽量重用已有系统,研究了.NET环境下MFC应用系统的包装集成技术,提出了用混合DLL方式来对MFC应用进行大粒度封装的方案.在此基础上开发了一个包装器中间件,对该中间件的体系结构进行了分析,叙述了中间件主要组成部分的关键实现技术,然后给出了一个实例.实践结果表明,该技术是行之有效的,能够满足许多应用系统的需求,提高开发效率.     

基于定性推理的矩形phase-portrait近似

矩形phase-portrait近似的关键是控制模态的有效划分.本文提出了基于定性推理的phase-portrait近似,给出了一种基于向量场、感兴趣多项式及其李导数动态特性的模态空间划分方法,并进一步给出了基于精化多项式的抽象模型精化方法.实验结果表明,基于定性推理划分的phase-portrait近似验证明显地减少了模态空间的划分数目,提高了验证的效率.     

基于混合最小二乘支持向量机网络模型的非线性系统辨识

针对基于输入输出数据的非线性系统辨识问题,提出一种新的混合最小二乘支持向量机(LS-SVMs)网络模型及相应的学习算法.该算法将系统的辨识问题动态自适应的划分为若干子问题,将支持向量机(SVM)用于各子模块辨识;通过分析模型的统计学特性,给出基于整体框架优化的系统参数辨识方法.针对系统中参数相关联的特性,采用期望条件最大化(ECM)算法对其进行条件辨识,同时结合正则化理论和最小二乘法,保证各专家模块的结构风险最小化辨识原则.试验结果表明,该方法兼具良好的辨识精度和泛化性能.