Mesenchymal intricate stem cells(MSCs)represent a versatile population of multipotent progenitor cells with remarkable capacity for selfrenewal and differentiation[1].The fate commitment of MSCs is orchestrated by a c...Mesenchymal intricate stem cells(MSCs)represent a versatile population of multipotent progenitor cells with remarkable capacity for selfrenewal and differentiation[1].The fate commitment of MSCs is orchestrated by a complex interplay of intrinsic and extrinsic factors,encompassing signaling pathways,transcriptional regulators,epigenetic modifiers,and microenvironmental cues[2-5].展开更多
为了提高FPGA（Field Programmable Gate Array）的布通率并优化电路的连线长度,在模拟退火算法的基础上,该文提出一种新的FPGA布局算法。该算法在不同的温度区间采用不同的评价函数,高温阶段采用半周长法进行快速优化布局,低温阶段在...为了提高FPGA（Field Programmable Gate Array）的布通率并优化电路的连线长度,在模拟退火算法的基础上,该文提出一种新的FPGA布局算法。该算法在不同的温度区间采用不同的评价函数,高温阶段采用半周长法进行快速优化布局,低温阶段在评价函数中加入变量因子并进行适度的回火处理,以此来优化布局。实验表明,该算法提高了布通率,优化了连线长度,与最具代表性的VPR（Versatile Place and Route）布局算法相比布线通道宽度提高了近6%,电路总的连线长度降低了4-23%。展开更多
文摘现有的基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的环路滤波器倾向于将多个网络应用于不同的量化参数(quantization parameter,QP),消耗训练模型中的大量资源,并增加内存负担。针对这一问题,提出一种基于CNN的QP自适应环路滤波器。首先,设计一个轻量级分类网络,按照滤波难易程度将编码树单元(coding tree unit,CTU)划分为难、中、易3类;然后,构建3个融合了特征信息增强融合模块的基于CNN的滤波网络,以满足不同QP下的3类CTU滤波需求。将所提出的环路滤波器集成到多功能视频编码(versatile video coding,VVC)标准H.266/VVC的测试软件VTM 6.0中,替换原有的去块效应滤波器(deblocking filter,DBF)、样本自适应偏移(sample adaptive offset,SAO)滤波器和自适应环路滤波器。实验结果表明,该方法平均降低了3.14%的比特率差值(Bjøntegaard delta bit rate,BD-BR),与其他基于CNN的环路滤波器相比,显著提高了压缩效率,并减少了压缩伪影。
文摘Mesenchymal intricate stem cells(MSCs)represent a versatile population of multipotent progenitor cells with remarkable capacity for selfrenewal and differentiation[1].The fate commitment of MSCs is orchestrated by a complex interplay of intrinsic and extrinsic factors,encompassing signaling pathways,transcriptional regulators,epigenetic modifiers,and microenvironmental cues[2-5].
文摘为了提高FPGA（Field Programmable Gate Array）的布通率并优化电路的连线长度,在模拟退火算法的基础上,该文提出一种新的FPGA布局算法。该算法在不同的温度区间采用不同的评价函数,高温阶段采用半周长法进行快速优化布局,低温阶段在评价函数中加入变量因子并进行适度的回火处理,以此来优化布局。实验表明,该算法提高了布通率,优化了连线长度,与最具代表性的VPR（Versatile Place and Route）布局算法相比布线通道宽度提高了近6%,电路总的连线长度降低了4-23%。
