多标准视频编码器下的运动估计评估

运动估计是视频编码过程中最为复杂和耗时的阶段。为分析和优化其性能,从多个流行的开源视频编码器中提取出单独的运动估计算法模块,根据视频分辨率和视频内容的不同建立程序输入集,从而构成一套完整的测试程序集合。利用性能分析工具对算法性能和微体系结构性能进行量化分析,给出这些算法在当今主流处理器体系结构上的性能差异。实验结果表明,复杂视频和高分辨率视频下的运动估计算法耗时最长,且大部分算法的指令级并行性没有太大差异。算法最后一级高速缓存的缺失率和分支误预测率都较低,分别在0.01%和7%以下。     

主流视频编解码软件的硬件性能分析与设计

网络视频会议以及高清视频点播等应用的广泛流行,对视频编解码的编码质量以及编码速度提出了更高的要求。为帮助硬件设计人员设计更强大的专用处理器去适应视频编解码应用的发展趋势,并评估处理器设计的合理性和正确性,对视频编解码进行分析和测试,提出一套基准测试程序。采用自顶向下的分析方法,以流行性、编解码效率、压缩质量和开源性为标准,选取主流的视频编解码软件,进行热点函数分析。抽取变换、量化以及滤波过程中的热点函数,使之成为视频编解码测试程序,为其构造典型输入集。通过分析真实硬件平台上这些测试程序的计算和访存特性,给出处理器设计的建议。结果证明,该基准测试程序使用10%的代码量即可反映视频编解码过程的主要特征,对处理器设计具有指导意义。     

基于FPGA的计算机系统原型仿真平台设计

如何帮助学生实现认知上从理论到实践的飞越,是传统计算机体系结构教学面临的最大挑战.目的是构建可重构的计算机系统原型仿真实验平台,给学生创造一个设计计算机系统原型的机会.通过FPGA仿真验证和C语言模拟器仿真的方法,以32位乱序流水线的RISC处理器原型为核心,构建了C语言模拟器、RTL仿真器和FPGA仿真验证平台,移植和改造了操作系统、编译器等系统软件和工具链,最终设计和实现了一套完整的计算机系统原型仿真教学实验平台.仿真教学实验平台与目前传统的计算机系统教学实验平台相比,具有较先进的技术水平,并具有开放性,可扩展性,综合性的特点,易于在教学中使用.     

CentroidNet：轻量快速的乳腺癌Ki67细胞核中心点检测模型

目的 Ki67分数是乳腺癌预后评估的重要指标,计算该分数的关键步骤是检测阴性与阳性癌细胞核。人工检测面临疲劳与主观差异的问题。卷积神经网络有望实现高质量、自动化的细胞核检测,然而需要病理专家为其标注细胞核。为了减轻标注的工作量,不少研究者提出以中心点标注训练卷积神经网络。然而这些方法采用过于复杂的卷积神经网络和后处理流程,未能充分提高易用性和效率、发挥卷积神经网络的质量。对此,提出CentroidNet模型,旨在提高中心点检测的质量、效率和易用性。方法 CentroidNet模型在图像上放置均匀排布的锚点,为每个锚点预测一个候选点,一部分候选点通过基于阈值的筛选策略成为预测点。本文提出最近锚点匹配策略用于生成训练标签,既保证了端到端推理,又规避了其他一对一标签匹配算法所具有的标签抖动问题。本文建议锚点间距应尽可能接近训练集答案点间最短距离的第一百分位数,并指出这样的锚点间距能够在前景标签数、坐标回归难度与效率之间取得良好的平衡。本文在设计卷积神经网络的结构时,没有采纳广为使用的U-Net或特征金字塔（feature pyramid network, FPN）中的多级上采样与旁路连接,反...     

基于神威·太湖之光的非结构网格计算加速算法

在国产异构众核平台神威·太湖之光上的非结构网格计算具有稀疏存储、离散访存、数据依赖等特点,严重制约了众核处理器的性能发挥。为解决稀疏存储和离散访存问题,提出一种N阶对角染色算法,以有效平衡主从核计算并利用从核将全局访存转化为LDM访问。针对数据依赖造成的计算竞争问题,采用自适应和无依赖的任务划分方法,避免并行计算时的数据冲突。为对处理器架构和非结构网格计算进行优化,采用主核与从核异步并行的方式,差异化使用主从核以充分利用硬件资源,同时,取消处理器提供的寄存器通信机制,降低从核阵列的同步开销同时便于扩展到新一代神威平台。此外,使用计算访存异步重叠技术来充分隐藏访存延迟。利用SpMV、Integration、calcLudsFcc算子进行实验,结果表明,相比主核实现,组合加速算法在不同算例规模下平均取得了10倍的加速效果,加速比最高可达24倍,N阶对角染色算法相比非染色分块算法取得了超过5.8倍的性能加速,有效提升了数据局部性和计算并行度。该算法对有依赖关系的计算冲突算子同样具有良好的加速性能,验证了自适应和无依赖任务划分方法的有效性。     

一种输入感知的雷达回波快速聚类实现

聚类算法作为数据挖掘中的经典算法,在雷达回波的数据分析中经常被采用。然而对于规模和维度都较大的输入数据集,算法十分耗时。很多研究虽然对聚类算法进行了GPU平台的并行和优化的工作,但都忽略了输入数据集对优化的影响。因此,提出了在GPU/CUDA平台上的一种新颖的雷达快速聚类实现。该实现通过运行时的方式对输入的回波数据进行观察,以获取数据的分布信息,用以指导聚类计算在GPU上执行时的线程块调度。而该运行时模块本身的开销非常小。实验表明,引入这种输入感知的运行时调度支持后,大大削减了GPU的计算负载,获得了相对于一般策略的CUDA实现的20%-40%的性能提升,加强了算法的实时性能。     

川东地区茅一段储层地质特征及勘探潜力分析——以XT1井为例

在以往的勘探实践中,四川盆地中二叠统茅口组一段(简称茅一段)长期被视为一套碳酸盐岩烃源层,未曾针对性地开展储层评价与测试工作。为了进一步明确川东地区茅一段的天然气勘探潜力,以风险探井XT1井岩心资料为研究对象,通过物性测试、薄片鉴定、电镜扫描、有机地球化学分析等技术手段,综合开展矿物岩石学和地球化学分析,以获取川东地区茅一段的储层特征及烃源特征。研究成果表明：(1)川东地区茅一段以中层状、中—薄层状深灰—灰黑色含泥质泥晶生屑灰岩、泥灰岩与中厚—厚层状灰—深灰色泥晶生屑灰岩、含泥质泥晶生屑灰岩为主,沉积水体深度较大;泥晶生屑灰岩及含泥质泥晶生屑灰岩、泥灰岩互层形成的“眼球状构造”发育。(2) XT1井茅一段储层岩心柱塞样氦气孔隙度分布在0.24%～6.98%,平均为1.39%;渗透率分布在0.001 4～1.720 0 mD,平均为0.083 0 mD,属于低孔隙度、低渗透率储层;其中眼皮状构造灰岩(简称为“眼皮灰岩”)物性相对较好,孔隙度分布在0.24%～6.98%,主要储集空间类型为片状滑石晶间微孔、微裂缝;而眼球状构造灰岩(简称为“眼球灰岩”)储集性能较差,孔隙度分布在0.24%～...     

基于超块的激进执行模型可预测性分析

分析基于超块的激进执行模型中超块级预测可行性，给出满足超块级预测的预测器设计方案。对不同应用深度预测可行性高低、期望预测深度及其影响因素等进行论证。实验结果表明，大部分应用具有较高的期望预测深度，适合激进执行，但不同的应用期望深度相差较大。     

程序局部性的量化分析

给出与平台无关的局部性量化方法,从空间局部性和时间局部性2个角度,量化SPEC2000测试基准程序,以及这些程序的数据段、代码段和堆栈段。时间和空间局部性组成的二维局部性分布直观地展示了基准测试程序的局部性。实验结果表明,程序数据局部性主要由堆段的局部性决定,堆段的局部性最差,栈的局部性最优。     

纺织工业的职业健康和安全

国际劳动组织第十一届会议讨论了职业安全和植物尘埃问题,还有各种化学药品和一些染料对人类的辐射问题。 对纺织工业来说,下述问题必须注意: 一、棉尘杂质 粉尘由三部分组成:1)大的灰尘或飞花大于2mm。2)中型粉尘介子7μm～2mm之间。3)细小的或可吸入的灰尘在0.2～7μm之间或更