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基于字典學習的古建筑圖像修復研究

古代建筑圖紙是我國重要的民族瑰寶，亟待利用現(xiàn)代計算機技術對古代建筑圖紙進行信息化和修復。提出了一種新的基于字典學習的古建筑圖像修復模型，通過K-svd算法進行字典學習，在稀疏域利用已知像素信息填充缺損像素，從而實現(xiàn)對古建筑圖像的修復及噪聲的濾除。實驗表明，該算法能較好地修復古建筑圖像，降低圖像的均方誤差，在實際應用中具有良好的可行性和應用前景。

發(fā)表于：1/12/2017

基于殘差統(tǒng)計的時間序列加性離群點檢測算法研究

針對時間序列，提出了一種基于殘差統(tǒng)計的加性離群點檢測算法，利用AR模型對時間序列進行前向與后向擬合；采用了數(shù)據(jù)相對變化率判別法減少離群點對擬合的影響；根據(jù)假設檢驗原理，以高斯分布統(tǒng)計檢驗對殘差進行統(tǒng)計分析并最終確定離群點。仿真結果表明，該方法對離群點檢測有較高的準確性。

發(fā)表于：1/12/2017

基于圖像塊分類處理的快速單圖超分辨率重建

基于稀疏編碼的單幅圖像超分辨率重建效果較好，但其計算量大、計算復雜，較低的超分速度阻礙了實時應用。為提高超分速度，提出一種基于圖像塊處理的快速超分辨率重建算法。先將特征提取后的圖像塊用均值和方差對分成3類，再分別運用不同的方法對圖像塊進行超分處理，如雙三次插值（Bicubic）、鄰域嵌入（NE）和稀疏編碼超分法（SCSR）等。另外還運用主成分分析法（PCA）對圖像塊進行降維。實驗中與經(jīng)典的SCSR方法相比較，在獲得幾乎相同的PSNR值時，超分耗時減少了17.2 s。新方法的超分效果與經(jīng)典的NE和SCSR方法處于同一水平，超分速度得到了較顯著的提高。

發(fā)表于：1/12/2017

面向車間布局的自適應LANDMARC算法

在車間定位中，運用基于有源射頻識別校驗的動態(tài)定位（LANDMARC）算法時，由于車間障礙物引起的多徑效應和邊界處參考標簽數(shù)量不足，算法無法正確選擇參考標簽中的最近鄰，對此，提出一種面向車間布局的自適應LANDMARC算法。首先引入對數(shù)距離路徑損耗模型處理RFID讀寫器接收信號強度指示（RSSI），再通過對比法篩選出參考標簽有效值以及插值法在邊界插入虛擬標簽。對比傳統(tǒng)LANDMARC算法，將定位平均誤差從0.39 m降低到0.16 m，證明了自適應LANDMARC算法的有效性。

發(fā)表于：1/12/2017

一種基于FPGA實現(xiàn)的優(yōu)化正交匹配追蹤算法設計

針對壓縮感知重構算法中正交匹配追蹤(OMP)算法在每次迭代中不能選取最優(yōu)原子問題，對OMP算法進行優(yōu)化設計，保證了每次迭代的當前觀測信號余量最小，并提出了一種基于FPGA 實現(xiàn)的優(yōu)化OMP算法硬件結構設計。在矩陣分解部分采用了修正喬列斯基(Cholesky)分解方法，回避開方運算，以減少計算延時，易于FPGA實現(xiàn)。整個系統(tǒng)采用并行計算、資源復用技術，在提高運算速度的同時減少資源利用。在Quartus II 開發(fā)環(huán)境下對該設計進行了RTL 級描述，并在FPGA仿真平臺上進行仿真驗證。仿真結果驗證了設計的正確性。

發(fā)表于：1/12/2017

基于Django框架的故障診斷和安全評估平臺

符號有向圖（SDG）作為一種定性研究方法，在系統(tǒng)推理和圖形繪制上有待改進。詳細描述了計算機輔助下的SDG故障診斷和安全評估平臺的開發(fā)過程。平臺的開發(fā)基于開源Django框架，具有搭建維護簡單、操作方便、易于二次開發(fā)等特點；利用分層SDG模型和新的推理算法實現(xiàn)對系統(tǒng)的故障診斷和安全評估，支持故障傳播路徑查詢和分層SDG的自動繪制。以田納西-伊斯曼過程（TEP）為例，對平臺的有效性進行驗證，結果證明平臺推理結果完備、有效，具有實際應用的前景。

發(fā)表于：1/12/2017

基于PBBShift的ROI編碼方法

為使觀察者提早了解圖像的大致情況，提出了基于部分背景位平面位移(PBBShift)的感興趣區(qū)域(ROI)編碼方法。該方法將背景(BG)位平面分為兩部分，編碼時下移剩余的BG位平面，解碼時可優(yōu)先傳輸ROI系數(shù)和重要的BG系數(shù)，然后傳輸剩余的BG系數(shù)。實驗證明，該方法在低碼率下，ROI和BG質量相差無幾；在高碼率下，ROI獲得比BG更好的質量。改進的方法在帶寬受限的網(wǎng)絡中有很大的實用價值。

發(fā)表于：1/12/2017

發(fā)力ARM服務器芯片市場高通底氣何在

在服務器CPU市場，英特爾架構一枝獨秀，市場份額已連續(xù)多年超過90%；POWER和SPARC雖然難挽下滑趨勢，但在關鍵任務領域仍有用武之地；幾乎已經(jīng)退出歷史舞臺的Alpha架構得益于在中國超算“神威·太湖之光”中的大量應用，被注入了一支強心劑。

發(fā)表于：1/11/2017

不同運算機制下FFT計算精度分析

主要研究定點、塊浮點和浮點運算機制下，頻域抽取基4算法的精度問題。首先分析了定點、塊浮點、浮點等運算機制下，基4算法基本運算單元中數(shù)據(jù)不同表現(xiàn)形式及輸出截位規(guī)則。然后利用MATLAB平臺建立了定點與塊浮點FFT仿真模型，以噪信比作為FFT輸出精度指標，研究輸出精度與輸入信號范圍、算法參數(shù)之間的關系。仿真表明，輸入為隨機序列時，定點與塊浮點FFT輸出噪信比與輸入信號幅值范圍、輸入序列長度及算法輸入位寬有關。此結論可用以解決實際工程中小信號頻譜失真問題，在工程分析與設計中具有重要參考價值。

發(fā)表于：1/10/2017

神秘Master就是AlphaGo，谷歌人工智能又上新臺階?

1月4日晚，在網(wǎng)絡上連續(xù)取得了59場勝利的輝煌戰(zhàn)績后，Master在聊天頻道中突然自稱就是“AlphaGo的黃博士”，同時還表示“希望大家這陣子，都享受Master的棋局”。

發(fā)表于：1/6/2017

面向物聯(lián)網(wǎng)的SM4算法輕量級實現(xiàn)

SM4算法是我國公布的第一個商用分組密碼算法，目前已經(jīng)得到了廣泛的應用。為更好地適應物聯(lián)網(wǎng)中資源受限設備處理能力低、存儲空間小等特點，設計并實現(xiàn)了基于資源重用的SM4算法輕量級處理架構。子密鑰擴展和輪函數(shù)交替使用核心電路完成子密鑰生成及加/解密運算，無需額外存儲32輪迭代所需子密鑰。密鑰存儲和檢測電路以及可正/逆序生成固定參數(shù)的實時生成電路，可大幅提高解密處理效率。實驗結果表明，所設計的輕量級處理架構資源占用小、品質因數(shù)高，非常適合于在物聯(lián)網(wǎng)中資源受限設備上使用，具有廣闊的應用前景。

發(fā)表于：1/4/2017

決策森林研究綜述

隨著經(jīng)濟與社會的發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術廣泛應用到各個領域，其中分類算法中的決策森林（Decision Forest）成為一個研究熱點。決策森林算法是一種包含多個決策樹分類器的統(tǒng)計學習理論，能較好地處理噪聲且避免發(fā)生過擬合。針對幾種典型的決策森林算法，闡述了其原理和算法的特點，并從決策森林的構建過程出發(fā)，系統(tǒng)地分析和總結了國內外現(xiàn)有的決策森林算法。在此基礎上，詳細說明了在面對大數(shù)據(jù)時應用決策森林進行分布式計算的處理過程。通過比較，總結出了各種決策森林算法的適用范圍。

發(fā)表于：1/3/2017

投資240億美元國家存儲器基地在武漢開工

總投資240億美元的國家存儲器基地項目近日在武漢東湖高新區(qū)正式開工。2020年全面建成后，年產值將超過100億美元，實現(xiàn)我國集成電路存儲芯片產業(yè)規(guī)?；l(fā)展“零”的突破。

發(fā)表于：1/3/2017

2017年最佳網(wǎng)絡技術獎獲得者是…

隨著新的計算、儲存與網(wǎng)絡技術陸續(xù)在2017年出現(xiàn)，觀察這場誰勝誰敗的戲碼將更加耐人尋味…

發(fā)表于：1/2/2017

三維點云配準約束條件綜述

點云配準是通過匹配具有重疊部分的數(shù)據(jù)集，將不同坐標下的三維數(shù)據(jù)集變換到同一坐標系下，得到旋轉變換矩陣和平移向量。通過各種約束條件，建立適當?shù)哪Ｐ汀傂耘錅试谧儞Q過程中不會發(fā)生形變，而非剛性配準需要考慮形變等問題。剛性配準和非剛性配準在約束條件上有所不同，文章從特征、顯著性、正則化等約束條件，對剛性和非剛性配準約束條件進行了研究討論。

發(fā)表于：12/30/2016