民营企业劳动关系量化评价指标体系研究

劳动关系的和谐是衬=会和谐的基础,是企业正常发展、社会稳定和全面建设小康社会的根本保证.本文在综述现阶段国内外企业劳动关系评价指标研究成果的基础上,通过分析我国民营企业劳动关系的特点,提出了易于量化计算的民营企业劳动关系量化评价指标体系.     

基于对比学习的无监督三元哈希方法

为了解决现有无监督二元哈希方法由于存在较大量化损失而导致检索精度较低的问题,在CIBHash方法的基础上,提出了一种新的基于对比学习的无监督三元哈希方法——CUTHash,将三元哈希编码用于图像检索。具体来说,首先,使用融合了解耦对比损失的对比学习框架,在目标数据集上进行无监督的图像特征学习;接着,为了得到三元哈希编码,对学习到的图像特征使用平滑函数进行量化操作,解决离散函数量化后导致的零梯度问题;最后,应用改进后的对比损失,约束同属一张图像的增强视图的特征在哈希空间中尽可能地接近,从而使得三元哈希编码具有一定的辨识力,使其更好地应用于无监督图像检索任务。在CIFAR-10、NUS-WIDE、MSCOCO以及ImageNet100数据集上进行了大量对比实验,取得了较当前主流的无监督哈希方法更好的检索性能,从而验证了CUTHash方法的有效性。     

基于申威1621处理器的BLAS一级函数优化

BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)是一个基本线性代数操作的数学函数标准, 该库函数分为三个级别, 每个级别提供了向量与向量(1级)、向量与矩阵(2级)、向量与向量(三级)之间的基本运算. 本文研究了在申威1621处理器上BLAS一级函数的优化方案, 以函数AXPY为例, 充分利用平台的架构特点对其进行性能调优,设计了自动的线程分配方案. 实验结果显示优化过后的BLAS一级函数AXPY相对于GotoBLAS参考实现版本的单核和多核加速比分别高达4.36和9.50, 对于每种优化方式均得到了一定的性能提升.     

基于Octave卷积的混合精度神经网络量化方法

浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景（如边缘计算）上部署。为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降。首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积核进行卷积运算;第三,使用不同位宽的激活函数将高低频卷积结果量化至相应位宽;最后,混合不同精度的特征图来获得该层卷积结果。实验结果证实了所提方法压缩模型的有效性,在CIFAR-10/100数据集上,将模型压缩至1+8位宽时,该方法可保持准确率指标的下降小于3个百分点;在ImageNet数据集上,使用该方法将ResNet50模型压缩至1+4位宽时,其正确率指标仍高于70%。     

基于SD-BC方法的郑州市水安全量化研究

随着经济社会快速发展,许多城市水资源供需矛盾日益尖锐,并引发严峻的水安全问题。以郑州市为研究对象,开展郑州市水安全量化研究。首先,在对城市水安全影响因素分析的基础上,通过供-用-耗-排水等人事活动将社会、经济、生态环境等子系统有机联系起来描绘水安全系统,进而构建了城市水安全系统框架体系;其次,将系统动力学方法(System Dynamic,SD)与反馈机制(Backcasting,BC)相结合,建立了耦合水资源系统、社会经济系统和生态环境系统的水安全系统的SD-BC仿真模型;最后,根据郑州市水资源条件与城市社会经济发展的情况,以2014年为基准年对2015—2025年的水安全系统状况进行模拟预测,并评价郑州市水安全度大小,提出水安全保障措施建议,为优化配置水资源、保障城市水安全提供理论依据。     

点态收敛拓扑的度量化问题

讨论了连续函数空间上点态收敛拓扑的度量化问题,即函数列{f_n(x)}逐点收敛是否对应函数空间点列{f_n}按某度量收敛。给出了C[a,b]上函数列逐点收敛不能度量化的一个新证明,证明主要使用了度量空间的完备化定理和Dirichlet函数性质,不涉及抽象的拓扑概念和结论;另一方面,证明了瓗上一类单调连续函数构成的空间MC(R)点态收敛拓扑可度量化,并给出了对应的度量。     

一种基于DWT变换域的调制水印方案

针对空域水印的算法不可见性和鲁棒性较差的问题,提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)变换域的数字水印方案。该方案先将原图像进行多层小波分解后取近似子带,依据近似系数的数量级对相关层子带系数进行缩放,然后采用量化索引的方式将加密后的水印嵌入到载体图像。用实验的方法验证了该方案的有效性,并与最低位有效、量化抖动及Patchwork等3种算法进行了比较,结果表明,在鲁棒性和视觉不可见性方面均有相对提高。     

基于炮兵战场数据采集的序列图像压缩方法研究

未来的信息战场上的每一点势态变化都可能将直接决定战争的胜负,为此我们应该着眼未来战场,大力发展我军的信息(图像)压缩技术.序列图像压缩是数字图像传输中不可避免的关键技术.本文研究了像素递归法和块匹配法的原理,介绍了动态图像压缩的运动估值,通过运动估值找出相邻两幅图像之间的最小差值,找出最优块匹配并对图像进行压缩.     

输出信号量化测量下不确定离散系统非脆弱H_∞滤波器设计

研究了输出信号量化测量下不确定离散系统非脆弱H∞滤波器的设计问题。难点在于滤波器设计过程存在3种不确定性,即系统本身存在的不确定性、非脆弱滤波器设计时涉及到的不确定性和由于输出信号量化测量近似表示的不确定性。通过有效的矩阵变换技术,给出基于线性矩阵不等(LMIs)的非脆弱H∞滤波器存在的充分条件。最后,通过数值仿真来验证设计方案的有效性。     

无线传感器网络能效模型的量化评价与优化

为解决面向工业实时控制的无线传感器网络在性能和能量效率的平衡问题,提出了一种能效模型的量化评价和优化设计方案．该方案通过引入反馈控制的思想,运用层次分析法构建基于服务质量约束的能效模型评价方法,采用加权和的综合量化指标权重计算服务的可用性;在此基础上,给出了基于效用函数的优化模型并设计了一种多度量目标优化算法．仿真结果表明,该方法能对网络协议进行调整优化满足有限能量条件下的服务质量约束,保证数据传输可靠,降低能量消耗,延长网络生存时间．