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大规模申威众核环境下二维数据计算的可扩展方法 被引量：1
1
作者 庄园 郭强 +1 位作者 张洁 曾云辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第8期87-92,共6页
随着超级计算机及其编程环境的发展,异构系统结构下的多级并行编程将成为趋势,神威·太湖之光国产超级计算机就是其中的一个典型。自2016年神威·太湖之光运行以来,国内外很多学者在其上进行了方法研究和应用验证,为申威环境积... 随着超级计算机及其编程环境的发展,异构系统结构下的多级并行编程将成为趋势,神威·太湖之光国产超级计算机就是其中的一个典型。自2016年神威·太湖之光运行以来,国内外很多学者在其上进行了方法研究和应用验证,为申威环境积累了比较丰富的众核化编程方法及优化方法。但是,将全球系统模式CESM移植到申威众核环境时,对于海洋分量模式POP中的一些二维数据计算,常用的众核优化方法在1024进程规模下运行时具有较好的加速效果,然而在16800大规模进程下运行时众核化会失效,表现为负加速。针对上述问题,文中提出了一种基于从核分区的并行计算方法,一个核组内的64个从核被分成多个互不交叉的从核分区,将可以独立计算的多个代码段计算任务分别分配到不同的从核分区上进行运行,能够有效利用从核的计算能力,还可以实现对多个独立的代码段进行计算时间隐藏。每个从核分区内的从核数量及从核号可以根据拟分配的计算任务情况进行适当选取,使得每个从核都能达到较适宜的数据量和计算量。在采用前述从核分区方法的基础上,结合使用循环合并和函数上提等方法增大程序并行粒度,提高了二维数据计算在大规模进程下的可扩展性,CESM模式高分辨率G算例中POP分量模式在110万核心规模下的模拟速度提高了0.8模式年/天,众核化的加速效果明显。 展开更多
关键词 二维数据计算 申威众核 大规模可扩展性 从核分区 并行粒度
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算网融合下时间连续的计算任务卸载机制 被引量：3
2
作者 郝昊 杨树杰 张玮 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期735-749,共15页
算力网络通过网络协同云、边、端计算资源,突破单点算力的性能瓶颈,为智能化社会提供了算力支撑.算网融合逐渐成为新型信息通信网络技术发展的趋势.由于计算资源异构、网络负载动态,如何协同云、边、端计算资源,从而降低计算任务时延是... 算力网络通过网络协同云、边、端计算资源,突破单点算力的性能瓶颈,为智能化社会提供了算力支撑.算网融合逐渐成为新型信息通信网络技术发展的趋势.由于计算资源异构、网络负载动态,如何协同云、边、端计算资源,从而降低计算任务时延是算网融合下极具挑战性的问题之一.为简化问题,现有工作往往假设系统时间是离散的,并且只在时隙结束时进行计算卸载决策.但该假设会引入决策等待时间,增加了计算任务的整体时延.针对上述问题,提出一种算网融合下时间连续的计算任务卸载机制,在保证时间轴连续和协同多个边缘节点计算资源的前提下,以服务体验提升率为优化目标,对云、边、端间任务卸载问题进行建模,并设计了一种基于深度强化学习的任务卸载方法,从而更高效地利用算力网络计算资源.通过大量的仿真实验证明,与2种基线算法相比所提算法能够有效降低任务时延,提升服务体验. 展开更多
关键词 算力网络 计算资源协同 任务卸载 多边缘节点协作 时间连续性
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基于新一代神威超算的计算流体力学Palabos软件的并行优化 被引量：6
3
作者 柳安军 殷洪辉 +5 位作者 王利 刘智翔 孔博 郭猛 陈成敏 杨美红 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第10期66-73,共8页
Palabos软件是一款基于格子玻尔兹曼算法(Lattice Boltzmann Method, LBM)的计算流体力学软件,因其优异的计算能力被广泛用于多孔介质、自由界面、颗粒运动、血液流动等计算流体力学领域。Palabos软件广泛的用户需求使其迫切需要在神威... Palabos软件是一款基于格子玻尔兹曼算法(Lattice Boltzmann Method, LBM)的计算流体力学软件,因其优异的计算能力被广泛用于多孔介质、自由界面、颗粒运动、血液流动等计算流体力学领域。Palabos软件广泛的用户需求使其迫切需要在神威超算上进行移植优化和并行加速,服务于能源、化工行业。文中在新一代神威超算(SW26010pro)上对Palabos软件进行异构并行设计,针对Palabos的数据结构和模块化编程不利于神威众核编程的问题,通过直接取址,设置字段标记处理多态导致的分支、数据切片处理等优化思路;并结合新一代神威超算的特性,使用共享内存和寄存器通信的优化技术,实现众核加速2~6倍。同时实现Palabos软件在新一代神威超算上的复杂化工过程多尺度计算方向上两相流算法的百万核心规模的并行计算,以6.4万核心的并行计算规模为基准,百万核心的并行效率大于40%。 展开更多
关键词 众核化 模块化编程 Palabos 新一代神威超算 多相流
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基于国密SM2的数字藏品网络拍卖隐私保护方法 被引量：1
4
作者 邵宽 张镇勇 +4 位作者 杨科迪 朱俊彦 王鑫 田有亮 马建峰 《软件学报》 北大核心 2025年第3期1289-1303,共15页
近年来,数字藏品的线上交易越发频繁,如阿里拍卖、OpenSea等,网络拍卖作为数字藏品交易的重要手段,有效支撑了数字藏品在市场中的流通.然而,网络拍卖中竞标者的竞价隐私存在泄露风险.针对此问题,提出一种基于国密的数字藏品网络拍卖隐... 近年来,数字藏品的线上交易越发频繁,如阿里拍卖、OpenSea等,网络拍卖作为数字藏品交易的重要手段,有效支撑了数字藏品在市场中的流通.然而,网络拍卖中竞标者的竞价隐私存在泄露风险.针对此问题,提出一种基于国密的数字藏品网络拍卖隐私保护方案,该方案在保护用户竞价隐私同时,兼顾了竞价信息的可用性.具体来说,通过设计同态加密计算方法,加密竞标者的竞价信息和运用同态运算对竞价信息添加噪声这两个步骤,保障拍卖过程竞标者竞价隐私.根据网络拍卖隐私保护协议执行效率需求设计了基于CRT-BSGS的国密SM2同态算法,相较于Paillier算法具有显著的效率提升.最后,通过实验证明了所提方案的安全性和高效性. 展开更多
关键词 数字藏品 网络拍卖 隐私保护 同态加密
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高分子材料模塑成型语料库与大模型的构建方法及其典型应用
5
作者 杨洪于 李照川 +4 位作者 马艺涛 李优 张镇 谢鹏程 杨卫民 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第7期90-99,共10页
针对生成式工业大模型在高分子材料模塑成型领域适应性不足的问题,提出了一套高分子材料模塑成型工业大模型构建理论与技术体系。首先,按照可追溯数据采集、任务导向预处理、知识驱动的标签定义与数据标注、基于监督学习的数据增强四个... 针对生成式工业大模型在高分子材料模塑成型领域适应性不足的问题,提出了一套高分子材料模塑成型工业大模型构建理论与技术体系。首先,按照可追溯数据采集、任务导向预处理、知识驱动的标签定义与数据标注、基于监督学习的数据增强四个阶段,构建高分子材料模塑成型领域文本语料库,确保语料库的领域适配性与语义精确性。在此基础上,深入探讨高分子材料模塑成型大模型构建的关键问题,通过多源异构数据采集与融合、领域知识建模与图谱构建、多阶段预训练与领域微调、多任务学习与功能集成及人机交互部署与应用五大阶段,构建了专业化高分子材料模塑成型工业大模型。最后,分析和论述了高分子材料模塑成型工业大模型在注塑知识问答、装备智能设计、工艺参数优化、设备状态诊断及生产流程规划等核心场景的应用前景,为传统注塑制造从“经验导向”到“数据驱动”再到“模型赋能”,提供了落地方案,推动了注塑制造行业的数智化转型,为工业大模型跨行业迁移提供了方法论参考。 展开更多
关键词 高分子材料 模塑成型 大模型 语料库 人工智能
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重新思考工业微小缺陷检测中的掩模降采样和回归损失函数
6
作者 李刚 邵瑞 +3 位作者 李敏 万洪林 周鸣乐 韩德隆 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第1期176-184,共9页
针对PCB在生产过程中会出现短路、漏孔等缺陷,已有的损失函数和降采样算法存在定位不准确等导致缺陷检测收敛缓慢、检测结果不准确的问题,提出了一种基于掩模降采样和微小缺陷交并比损失的一阶段缺陷检测器.首先,提出基于面积损失的微... 针对PCB在生产过程中会出现短路、漏孔等缺陷,已有的损失函数和降采样算法存在定位不准确等导致缺陷检测收敛缓慢、检测结果不准确的问题,提出了一种基于掩模降采样和微小缺陷交并比损失的一阶段缺陷检测器.首先,提出基于面积损失的微小缺陷交并比损失函数,以进行更精确的微小缺陷回归定位;其次,提出基于动态掩模的降采样算法,以利于检测器在缩小参数矩阵尺寸过程中自动筛选重要特征、次要特征和噪声特征,提升缺陷检测器的特征提取能力.实验结果表明,提出的缺陷检测器在北京大学PCB缺陷数据集和Deep PCB数据集上可分别达到98.50%的mAP和99.02%的mAP,优于对比算法;提出的降采样算法使YOLOv5等检测器的mAP在北京大学PCB数据集中提升了1.6个百分点,提出的损失函数有利于YOLOv3和YOLOv4等检测器提升其在2个数据集上的检测准确率,展现出良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 损失函数设计 降采样 缺陷检测 目标检测
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基于改进YOLO11n的葡萄果叶病害检测方法
7
作者 吴世琛 毛玉明 +4 位作者 胡慧中 张文康 邢思瑶 段会清 丁青艳 《农业工程学报》 北大核心 2025年第14期140-147,共8页
为提高葡萄果叶病害的检测精度和速度,解决葡萄因生长环境和病害种类复杂造成的误检、漏检等问题,该研究提出了一种基于改进YOLO11n的葡萄病害检测模型RLSL-YOLO11。首先,为提高葡萄病害特征的提取能力,将YOLO11n主干网络替换为融合RepC... 为提高葡萄果叶病害的检测精度和速度,解决葡萄因生长环境和病害种类复杂造成的误检、漏检等问题,该研究提出了一种基于改进YOLO11n的葡萄病害检测模型RLSL-YOLO11。首先,为提高葡萄病害特征的提取能力,将YOLO11n主干网络替换为融合RepConv的HGNetv2,构建改进型主干网络RHGNetv2。其次,引入基于LSKA(large separable kernel attention)注意力机制设计的改进型池化模块LSPF,用于强化模型的多尺度特征建模能力。再次,采用Slim-neck架构优化颈部特征融合网络,以降低模型的整体计算复杂度。最后,设计了一种轻量级共享卷积分离器批量归一化检测头LSCSBND(lightweight shared convolutional separator batch normalized detection head),以进一步降低参数量和计算复杂度,并提高模型对多尺度病害特征的定位和提取能力。在该研究构建的数据集检测中,RLSL-YOLO11模型的准确率、召回率、mAP_(0.5)和mAP_(0.5-0.95)分别为82.8%、76.1%、83.1%和52.0%,与基准模型YOLO11n相比,mAP_(0.5)和mAP_(0.5-0.95)分别提升了1.9和6.0个百分点;模型参数量、计算复杂度和模型权重分别降低12.0%、14.2%和8.9%。研究表明,RLSL-YOLO11模型在有效提升综合检测能力的同时也降低了计算资源的需求,为葡萄果叶病害检测的轻量化和实际应用提供了参考。 展开更多
关键词 病害 葡萄 深度学习 YOLO 目标检测 人工智能
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大数据与AI技术在磁约束聚变领域的应用与展望
8
作者 张小西 段思哲 +2 位作者 高宝峰 迟浩 桂南 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第4期1-13,共13页
文章综述了大数据与人工智能(AI)技术在磁约束聚变研究中的应用及发展潜力。大数据与AI技术提升了核聚变模拟的计算速度与精度,特别是在高维非线性问题和多尺度模拟方面取得了突破性进展,例如机器学习通过优化算法加速了聚变仿真速率。... 文章综述了大数据与人工智能(AI)技术在磁约束聚变研究中的应用及发展潜力。大数据与AI技术提升了核聚变模拟的计算速度与精度,特别是在高维非线性问题和多尺度模拟方面取得了突破性进展,例如机器学习通过优化算法加速了聚变仿真速率。大数据分析可以帮助研究人员从海量的托卡马克实验数据中分析不稳定性和优化参数配置,从而提高磁场位型的稳定性和等离子体约束性能。大数据与AI技术的应用提高了聚变实验监控和控制系统的效率与安全性,用AI技术实时分析传感器数据,能迅速检测故障并自适应调整,保障实验安全。AI技术还在聚变装置的优化设计中取得了重要进展,如辅助设计磁场位型、新型材料等,推动装置长寿命运行。跨学科与跨装置的协作在大数据与AI技术的助力下进一步深化,促进了聚变研究的创新。AI技术还推动了智能教育与虚拟实验平台的发展,为科研人员提供了高效的学习和实验工具。未来,AI技术将在优化实验设计、材料生成及磁场配置等方面发挥关键作用,并通过智能化教育平台培养新一代科研人才,推动聚变研究持续进步。 展开更多
关键词 磁约束聚变 大数据 人工智能 模拟计算 实验监控
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基于Hadoop的区域健康大数据平台研究与设计
9
作者 单珂 孔祥龙 +1 位作者 张一鸣 张宏宽 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第4期8-12,共5页
为了存储、共享、应用以及挖掘出对居民健康更有价值的信息,该文设计一种基于Hadoop的区域健康大数据平台,通过数据采集将各卫生机构、体检机构等健康数据存储到前置库,通过数据治理、数据交换将医疗数据存储到标准库中,最后以数据服务... 为了存储、共享、应用以及挖掘出对居民健康更有价值的信息,该文设计一种基于Hadoop的区域健康大数据平台,通过数据采集将各卫生机构、体检机构等健康数据存储到前置库,通过数据治理、数据交换将医疗数据存储到标准库中,最后以数据服务的方式将数据共享开放出去,对医疗机构、体检机构、健康管理公司等提供健康大数据支撑,促进医学健康产品的研发,更好地为居民提供医疗健康服务,最终实现全生命周期的健康数据管理。 展开更多
关键词 医疗健康 大数据 数据交换 数据处理 数据采集
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基于局部FBG应变计阵列的车辆激励桥梁模态监测
10
作者 段振辉 张发祥 +3 位作者 姜劭栋 孙志慧 刘兆颖 申永旭 《光子学报》 北大核心 2025年第4期137-149,共13页
针对光纤传感器在桥梁模态监测过程中监测成本高、传感器布设困难、施工难度大等问题,提出一种基于局部安装光纤布拉格光栅应变传感器阵列的中小桥梁振动模态在线监测传感系统。设计了一种便于安装的高分辨率长标距光纤光栅应变计阵列,... 针对光纤传感器在桥梁模态监测过程中监测成本高、传感器布设困难、施工难度大等问题,提出一种基于局部安装光纤布拉格光栅应变传感器阵列的中小桥梁振动模态在线监测传感系统。设计了一种便于安装的高分辨率长标距光纤光栅应变计阵列,基于在线监测的应变阵列数据,提出一种灰狼优化算法-变分模态分解的桥梁模态(频率,阻尼比,振型)提取方法。在日照至南阳国家重点高速公路的南宋水干线大桥进行局部安装光纤光栅应变计阵列的过往车辆激励桥梁在线测试,以验证光纤光栅应变计阵列仅布设于桥梁局部位置监测桥梁模态的有效性。结果表明,所设计的光纤光栅应变计阵列能够有效拾取过往车辆激励的应变信号,动态应变分辨率达到0.1με。灰狼优化算法-变分模态分解法能够分离车辆非平稳信号和桥梁谐振信号,一阶模态振型与有限元仿真模拟结果Pearson相关系数为0.95248。将该监测方法与传统电子传感器监测方法进行比较,以传统电子传感器结果作为基准,结果表明在车辆激励下,光纤光栅应变计阵列测得桥梁一阶模态的振动频率误差小于1%,阻尼比的误差小于5%。同时光纤光栅应变计阵列也可以反映温度变化导致的桥梁峰值频率的微小变化。提出的在线监测传感系统和方法在不增加额外传感器的情况下,利用布设于桥梁局部位置的应变传感器阵列提取桥梁模态信息,为在线监测桥梁结构的动力特性,利用少的投入实时获取桥梁结构健康关键信息,提供一种新的方法。 展开更多
关键词 桥梁模态识别 光纤光栅传感器阵列 变分模态分解 信号处理 局部安装
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基于RSMA的无线光通信中预编码与功率分配研究
11
作者 梁艳 张鹏 张鹍 《光通信研究》 北大核心 2024年第3期140-146,共7页
【目的】针对无线光通信(OWC)系统中应用速率分拆接入(RSMA)技术的资源分配问题,提出一种基于线性逼近的联合预编码矩阵和速率分配算法,以提高系统的可靠性和性能。【方法】采用变量转换和线性逼近的方法将非凸分阶函数转化为凸函数。... 【目的】针对无线光通信(OWC)系统中应用速率分拆接入(RSMA)技术的资源分配问题,提出一种基于线性逼近的联合预编码矩阵和速率分配算法,以提高系统的可靠性和性能。【方法】采用变量转换和线性逼近的方法将非凸分阶函数转化为凸函数。通过联合预编码矩阵和速率分配算法,有效地分配系统资源,提高系统性能。为了求解最优解,采用连续迭代算法进行优化。【结果】仿真结果表明,文章所提出的联合优化方案显著降低了系统中断概率,并具有快速的收敛速率。这意味着所提方案能够在基于RSMA的OWC(RSMA⁃OWC)系统中提供更可靠和高效的通信性能。【结论】文章所提方案为OWC系统中的RSMA技术提供了有效的资源分配方法,提高了系统的可靠性和性能。进一步的研究应聚焦于RSMA⁃OWC系统的中断概率问题以及资源分配、预编码设计和应用扩展等方面的挑战。该研究为推动RSMA技术在OWC领域的应用和发展提供了有价值的参考。 展开更多
关键词 速率分拆接入 无线光通信 资源分配 变量转换 线性逼近
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基于GHM可视化和深度学习的恶意代码检测与分类 被引量：1
12
作者 张淑慧 胡长栋 +3 位作者 王连海 徐淑奖 邵蔚 兰田 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期216-222,共7页
恶意代码的复杂性和变异性在不断增加,致使恶意软件的检测变得越来越具有挑战性.大多数变异或未知的恶意程序是在现有恶意代码的逻辑基础上进行改进或混淆形成的,因此发现恶意代码家族并确定其恶意行为变得越来越重要.提出了一种基于GHM... 恶意代码的复杂性和变异性在不断增加,致使恶意软件的检测变得越来越具有挑战性.大多数变异或未知的恶意程序是在现有恶意代码的逻辑基础上进行改进或混淆形成的,因此发现恶意代码家族并确定其恶意行为变得越来越重要.提出了一种基于GHM(Gray, HOG,Markov)的新型恶意软件可视化方法进行数据预处理.与传统的可视化方法不同,该方法在可视化过程中通过HOG和马尔科夫提取出更加有效的数据特征,并构建了3通道彩色图像.此外,构建了基于CNN和LSTM的VLMal分类模型,对可视化图像进行恶意软件检测分类.实验结果表明,该方法可以有效地检测和分类恶意代码,具有较好的准确性和稳定性. 展开更多
关键词 恶意软件检测 深度学习 恶意软件分类 内存取证 可视化
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国产神威环境下Athread代码生成工具的设计与开发 被引量：2
13
作者 刘加伟 郭强 +3 位作者 庄园 张海红 王利 曾云辉 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期633-640,F0003,共9页
针对国产神威环境下众核代码编写工作量大的问题,设计实现一个可以将核心段的串行代码自动转换为Athread代码的工具。采用Rust语言进行词法和语法分析,面向不同数组维度的Fortran和C语言程序,基于主程序调用master程序再由master程序调... 针对国产神威环境下众核代码编写工作量大的问题,设计实现一个可以将核心段的串行代码自动转换为Athread代码的工具。采用Rust语言进行词法和语法分析,面向不同数组维度的Fortran和C语言程序,基于主程序调用master程序再由master程序调用slave程序的三层模板程序架构,集成常用众核优化方法的代码框架。经过实验分析,采用该自动转换工具生成的Athread代码相较于人工编写的OpenACC*加速的程序有更高的加速比,特别是对多个核心段进行众核化加速时的加速比相差15%,验证该转换工具具有很好的实用性。 展开更多
关键词 加速线程库 代码生成 模板引擎 语法分析 众核处理器 神威·太湖之光 高性能计算
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面向算力互联的快速光交换技术研究(特邀) 被引量：1
14
作者 尹林 王富 +2 位作者 王小龙 郭文魁 宗一宸 《光通信研究》 北大核心 2024年第5期47-54,共8页
随着大模型等人工智能(AI)技术的发展,以及“东数西算”等国家重大工程的深入推进,智算中心(AIDC)和算力网络(CPNs)的内部网络互联成为光网络发展的重要目标。相较于传统面向数据的信息互联,AIDC和CPNs对传输的时延、吞吐量和确定性具... 随着大模型等人工智能(AI)技术的发展,以及“东数西算”等国家重大工程的深入推进,智算中心(AIDC)和算力网络(CPNs)的内部网络互联成为光网络发展的重要目标。相较于传统面向数据的信息互联,AIDC和CPNs对传输的时延、吞吐量和确定性具有更高的需求。一方面,AIDC内部需要实现高密度和低时延的数据处理和计算资源调度,以满足大规模实时训练和推理;另一方面,AIDC之间互联要求高带宽、低时延和高可靠性的数据传输及资源共享,以支持跨中心的数据协同和灾备恢复。因此,算力互联(CPI)网络需要光交换技术来支撑AIDC内部传送网络的高效数据传送和AIDC之间的带宽快速调度。构建面向CPI的光交换技术将服务于CPI需求,为算力服务提供高效、确定和安全的数据交互管道。文章从网络架构、数据交换和应用场景等方面对光交换技术进行了分析。 展开更多
关键词 智算中心 算力互联 光交换
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基于MobileNetV2和卷积注意力机制的轻量化玉米籽粒品种识别研究
15
作者 孙孟研 孙彤辉 +2 位作者 郝凤琦 穆春华 马德新 《山东农业科学》 北大核心 2024年第12期139-146,共8页
快速、准确地识别农作物品种对我国粮食安全和农业发展具有重要意义。为实现玉米种子的快速鉴别与保护,本研究提出一种基于MobileNetV2和卷积注意力机制的玉米籽粒品种识别算法。首先购得市面上9个常规玉米品种的籽粒,使用佳能80D型相... 快速、准确地识别农作物品种对我国粮食安全和农业发展具有重要意义。为实现玉米种子的快速鉴别与保护,本研究提出一种基于MobileNetV2和卷积注意力机制的玉米籽粒品种识别算法。首先购得市面上9个常规玉米品种的籽粒,使用佳能80D型相机对其胚面和胚乳面进行图像采集,构建了包含3408张图像的玉米籽粒识别数据集,按照7∶2∶1划分训练集、验证集和测试集,并对训练集图像进行数据增强处理;然后设计注意力模块ISPAM(Improved Spatial Attention Module),即在卷积注意力模块(CBAM)基础上,提出一种新的通道注意力模块ICAM对CBAM的通道注意力机制进行改进,同时引入空间金字塔池化(SPP)模块替换CBAM空间注意力模块中的平均池化模块和最大池化模块,构建了玉米籽粒品种识别模型MobileNetV2_ISPAM。将MobileNetV2_ISPAM与添加其他注意力模块的模型对比,结果表明,MobileNetV2_ISPAM在测试集上的准确率为99.11%,均明显高于MobileNetV2以及添加SE(Squeeze-and-Excitation)、CBAM注意力机制的模型。梯度加权类激活映射网络可视化表明,MobileNetV2_ISPAM更关注玉米籽粒图像中的显著特征,从而提高了模型的准确率。此外,该模型的参数量仅为7.15 M,适合移动端的便携化部署。本研究在保证模型轻量高效的前提下,提升其抵抗过拟合能力和分类性能,为以后基于深度学习的移动端玉米籽粒图像识别模型研究提供了思路。 展开更多
关键词 MobileNetV2 ISPAM注意力机制 深度学习 玉米籽粒 品种识别
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基于GPU的LBM迁移模块算法优化 被引量：2
16
作者 黄斌 柳安军 +3 位作者 潘景山 田敏 张煜 朱光慧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期232-238,共7页
格子玻尔兹曼方法(LBM)是一种基于介观模拟尺度的计算流体力学方法,其在计算时设置大量的离散格点,具有适合并行的特性。图形处理器(GPU)中有大量的算术逻辑单元,适合大规模的并行计算。基于GPU设计LBM的并行算法,能够提高计算效率。但... 格子玻尔兹曼方法(LBM)是一种基于介观模拟尺度的计算流体力学方法,其在计算时设置大量的离散格点,具有适合并行的特性。图形处理器(GPU)中有大量的算术逻辑单元,适合大规模的并行计算。基于GPU设计LBM的并行算法,能够提高计算效率。但是LBM算法迁移模块中每个格点的计算都需要与其他格点进行通信,存在较强的数据依赖。提出一种基于GPU的LBM迁移模块算法优化策略。首先分析迁移部分的实现逻辑,通过模型降维,将三维模型按照速度分量离散为多个二维模型,降低模型的复杂度;然后分析迁移模块计算前后格点中的数据差异,通过数据定位找到迁移模块的通信规律,并对格点之间的数据交换方式进行分类;最后使用分类的交换方式对离散的二维模型进行区域划分,设计新的数据通信方式,由此消除数据依赖的影响,将迁移模块完全并行化。对并行算法进行测试,结果显示:该算法在1.3×10^(8)规模网格下能达到1.92的加速比,表明算法具有良好的并行效果;同时对比未将迁移模块并行化的算法,所提优化策略能提升算法30%的并行计算效率。 展开更多
关键词 高性能计算 格子玻尔兹曼方法 图形处理器 并行优化 数据重排
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基于改进YOLOv7网络的SAR图像舰船目标检测方法
17
作者 胡慧中 毛玉明 +1 位作者 张文康 丁青艳 《电讯技术》 北大核心 2024年第12期1963-1970,共8页
针对合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测过程中因其环境复杂、舰船尺寸多样而导致检测精度低的问题,提出了一种轻量级的Cross Stage Ghostnetv2(CSG)模块替换YOLOv7网络中的ELAN模块和ELAN-W模块,减少网络的参数数量和计算成本;在颈部网... 针对合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测过程中因其环境复杂、舰船尺寸多样而导致检测精度低的问题,提出了一种轻量级的Cross Stage Ghostnetv2(CSG)模块替换YOLOv7网络中的ELAN模块和ELAN-W模块,减少网络的参数数量和计算成本;在颈部网络中引入ConvNeXt模块,加强图片的特征提取能力以提高小目标的检测能力;最后采用K-means++聚类自动生成锚框,提高算法的识别精度。在SSDD数据集(SAR Ship Detection Dataset)上的实验结果显示,该算法的平均精度均值mAP@0.5较YOLOv7提升4%,模型参数Params下降10.9%,计算量GFLOPs减少63.7%,在提高精确度的情况下大幅度降低了模型复杂度。实验结果证明了该算法在舰船目标检测上的有效性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达图像 舰船目标检测 YOLOv7
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基于产业复杂网络的黄河流域中下游虚拟碳交换模式与效应研究
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作者 尹翀 王文超 +1 位作者 郭玉莹 丁青艳 《中国软科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第S1期356-367,共12页
低碳高质量发展是中国式现代化的重要目标和内在要求,而黄河流域当前仍然面临着严峻的产业体系高碳问题。把握黄河流域产业系统碳流运转特征和关键调控路径,对于流域实现低碳转型发展和加快推进中国式现代化进程具有重要意义。本文从虚... 低碳高质量发展是中国式现代化的重要目标和内在要求,而黄河流域当前仍然面临着严峻的产业体系高碳问题。把握黄河流域产业系统碳流运转特征和关键调控路径,对于流域实现低碳转型发展和加快推进中国式现代化进程具有重要意义。本文从虚拟碳视角,利用多区域投入产出模型(MRIO)构建黄河流域产业碳流网络并进行虚拟碳流结构模式与效应分析。首先基于WI指数过滤区域碳流矩阵,建立产业碳流网络,清晰呈现产业间碳流交换模式,并从产业和地区两个层面设计碳流溢出度、吸收度、平衡度等描述区域碳交换效应。采用2015、2017年区域间投入产出数据进行实证分析。研究结果发现高碳溢出与高碳吸收产业具有序列集成性、关键性产业碳生产与消费链的推拉作用,各省的碳交换角色不平衡等是黄河流域中下游高碳发展重要结构因素。最后从加快新能源产业替代和绿色创新、促进绿色消费和建设区域数字化、智能化虚拟碳管控平台等方面提出建议。 展开更多
关键词 黄河流域中下游 虚拟碳 多区域投入产出模型(MIRO) 产业碳流网络
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一种基于MapReduce的文本聚类方法研究 被引量：6
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作者 李钊 李晓 +2 位作者 王春梅 李诚 杨春 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期246-250,269,共6页
在文本聚类中,相似性度量是影响聚类效果的重要因素。常用的相似性度量测度,如欧氏距离、相关系数等,只能描述文本间的低阶相关性,而文本间的关系非常复杂,基于低阶相关测度的聚类效果不太理想。一些基于复杂测度的文本聚类方法已被提出... 在文本聚类中,相似性度量是影响聚类效果的重要因素。常用的相似性度量测度,如欧氏距离、相关系数等,只能描述文本间的低阶相关性,而文本间的关系非常复杂,基于低阶相关测度的聚类效果不太理想。一些基于复杂测度的文本聚类方法已被提出,但随着数据规模的扩展,文本聚类的计算量不断增加,传统的聚类方法已不适用于大规模文本聚类。针对上述问题,提出一种基于MapReduce的分布式聚类方法,该方法对传统K-means算法进行了改进,采用了基于信息损失量的相似性度量。为进一步提高聚类的效率,将该方法与基于MapReduce的主成分分析方法相结合,以降低文本特征向量的维数。实例分析表明,提出的大规模文本聚类方法的聚类性能比已有的聚类方法更好。 展开更多
关键词 文本聚类 MAPREDUCE K-MEANS 信息损失
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基于模糊PID算法的农机自动转向系统研究 被引量：12
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作者 王茂励 段杰 +2 位作者 唐勇伟 赵景波 姜岩 《农机化研究》 北大核心 2018年第11期241-245,共5页
现代农业要求农机在工作过程中实现实时高效的控制性能。为此,将PID控制方法与模糊控制方法相结合形成模糊PID控制器,根据模糊控制规则以及PID控制算法表达式得到了ΔKP、ΔKI、ΔKD3个参数,控制器不断地检测e(t)和ec(t)的值得到响应曲... 现代农业要求农机在工作过程中实现实时高效的控制性能。为此,将PID控制方法与模糊控制方法相结合形成模糊PID控制器,根据模糊控制规则以及PID控制算法表达式得到了ΔKP、ΔKI、ΔKD3个参数,控制器不断地检测e(t)和ec(t)的值得到响应曲线。试验平台建立在东方红拖拉机上并且进行了输出响应试验和转角试验,结合Mat Lab仿真来分析控制系统的性能,结果表明:此方法可以有效地缩短农机转向系统的响应时间,减小超调量,提高转向精度,是一种性能更加稳定的控制方法。 展开更多
关键词 现代农业 PID算法 模糊控制 模糊PID
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