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2016中國高性能計算機(jī)TOP100排行公布神威·太湖之光問鼎

2016年10月28日，2016全國高性能計算學(xué)術(shù)年會（HPC China 2016）在陜西西安舉行。會上發(fā)布了《2016年中國高性能計算機(jī)性能TOP 100 排行榜及簡析》，部署在江蘇無錫的超算中心的由國家并行計算機(jī)工程技術(shù)研究中心研制的超級計算機(jī)神威·太湖之光以十億億次（93.015 PFlops）測試性能排名第一。部署在廣州超算中心的“天河二號”超級計算機(jī)以33.86PFLOPS的測試性能位居第二名；“天河一號”則是以每秒2.566PFLOPS測試性能位居第三。

發(fā)表于：10/28/2016

Marvell發(fā)布業(yè)內(nèi)最佳的25GbE端到端數(shù)據(jù)中心解決方案

2016年10月27日，北京訊 –為存儲、云基礎(chǔ)設(shè)施、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、互聯(lián)和多媒體應(yīng)用提供半導(dǎo)體解決方案的全球領(lǐng)導(dǎo)廠商美滿電子科技（Marvell，Nasdaq：MRVL）今日推出業(yè)內(nèi)最優(yōu)化的25GbE以太網(wǎng)端到端數(shù)據(jù)中心解決方案，顯著提高數(shù)據(jù)中心的計算帶寬和效率。當(dāng)今數(shù)據(jù)中心的帶寬正在不斷增加，以滿足來自云端的海量數(shù)據(jù)流需求，因此必須平衡遷移到新一代網(wǎng)絡(luò)帶來的資本和運營支出。

發(fā)表于：10/27/2016

日本的7大物聯(lián)網(wǎng)戰(zhàn)略

日本經(jīng)產(chǎn)省為了應(yīng)對未來數(shù)據(jù)時代的趨勢，針對物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、大數(shù)據(jù)(Big Data)與人工智能(AI)技術(shù)提出戰(zhàn)略計劃，參閱以上的流程圖，說明了物聯(lián)網(wǎng)IoT、大數(shù)據(jù)與AI技術(shù)通過虛實空間的互相搭配，實現(xiàn)未來以數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界。

發(fā)表于：10/27/2016

基于粒子濾波和壓縮感知的目標(biāo)跟蹤算法

為了解決目標(biāo)跟蹤過程中出現(xiàn)的目標(biāo)遮擋和光照變化問題，提出一種基于粒子濾波和壓縮感知的目標(biāo)跟蹤算法。算法融合顏色特征和紋理特征來描述目標(biāo)，增強(qiáng)算法在光照變化和復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性；利用壓縮感知理論對特征進(jìn)行降維，提高算法實時性；最后，根據(jù)粒子濾波原理估計目標(biāo)狀態(tài)，得到目標(biāo)位置。實驗結(jié)果表明，本算法在有效減少算法運行時間的前提下，能夠準(zhǔn)確跟蹤遮擋和光照變化情況下的目標(biāo)。

發(fā)表于：10/25/2016

基于二進(jìn)制粒子群與遺傳算法的數(shù)據(jù)分配研究

針對目前分布式數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)分配方法法存在尋求最優(yōu)分配方案和運行效率等問題的不足，在基于改進(jìn)的遺傳算法的數(shù)據(jù)分配方法基礎(chǔ)上，引入二進(jìn)制粒子群算法，提出了一種基于二進(jìn)制粒子群與遺傳算法的數(shù)據(jù)分配方法，既具有二進(jìn)制粒子群算法的運行速度快、記憶功能好等特點，又具有遺傳算法的全局搜索能力、變異能力等特點。該分配方法能夠提高搜索效率，并且快速有效地獲得全局最優(yōu)解。實驗結(jié)果表明，所提出的數(shù)據(jù)分配方法在搜索全局最優(yōu)解方面優(yōu)于基于遺傳算法的分配方法，在搜索速度方面比枚舉法的分配方法和基于遺傳算法的分配方法更快。

發(fā)表于：10/24/2016

一種基于Curvelet相關(guān)圖紋理圖像檢索方法

紋理是圖像普遍存在且難以描述的特征，但是更容易引起人們視覺上的關(guān)注，它蘊含有豐富的信息，所以基于紋理的檢索具有重要的應(yīng)用價值。提出了一種新的基于Curvelet相關(guān)圖紋理圖像檢索方法。該方法通過對紋理圖像進(jìn)行Curvelet分解進(jìn)行多尺度分析；利用變換后粗尺度反映圖像輪廓、細(xì)尺度反映圖像紋理信息特性，閾值處理后采用不同的量化等級；計算Curvelet系數(shù)相關(guān)圖，反映了不同系數(shù)所占比例和相互之間的空間相關(guān)性，由此構(gòu)造圖像的特征向量。通過對Brodatz紋理圖像庫實驗，結(jié)果表明該方法相較于原有的Curvelet方法能夠更有效地進(jìn)行紋理圖像檢索。

發(fā)表于：10/24/2016

揭秘微軟量子計算研究拓?fù)淞孔佑嬎銠C(jī)

微軟研究拓?fù)淞孔佑嬎阋呀?jīng)有十多年了。但是市面上關(guān)于其研究的具體內(nèi)容并不多見。IBM、谷歌和多家學(xué)術(shù)實驗室選擇了相對成熟的硬件，比如超導(dǎo)導(dǎo)線環(huán)（loops of superconducting wire），來制作量子比特（qubit）。但是微軟卻希望能以一種準(zhǔn)粒子（quasiparticle）的狀態(tài)編碼量子比特：一種從物質(zhì)的相互作用中出現(xiàn)的粒子狀物體（object）。

發(fā)表于：10/22/2016

基于MC的風(fēng)電場參數(shù)預(yù)測模型的誤差修正

風(fēng)速的隨機(jī)性和間歇性等特點使得目前風(fēng)電場參數(shù)預(yù)測模型存在較大的預(yù)測誤差，對此提出了采用馬爾科夫鏈（MC)方法對模型的預(yù)測誤差進(jìn)行修正。分別求出參數(shù)的實際值與模型預(yù)測值之間的誤差序列，利用模糊C-均值聚類算法對其進(jìn)行狀態(tài)劃分；根據(jù)各誤差狀態(tài)計算出MC狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，進(jìn)而計算模型預(yù)測誤差修正值，最終得到精度較高的預(yù)測值。采用MC方法分別對廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)模型、T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測誤差進(jìn)行修正，并應(yīng)用MC修正后的3種模型對山西某風(fēng)電場測風(fēng)塔不同步長風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測仿真實驗研究，分析討論了MC對各預(yù)測模型誤差的修正效果。仿真結(jié)果表明，所提出的誤差修正方法能夠有效提高測風(fēng)塔風(fēng)速預(yù)測精度，為預(yù)測模型的誤差修正提供了一種有效的實用的方法。

發(fā)表于：10/22/2016

云存儲中基于隱私保護(hù)的高效的微型加密方案

針對云存儲環(huán)境中用戶屬性不確定性、訪問結(jié)構(gòu)公開性等導(dǎo)致密用戶信息遭受泄露的問題，提出了云存儲中基于隱私保護(hù)的高效的微型加密方案。完全隱藏訪問結(jié)構(gòu)，利用代理重加密技術(shù)引入屬性撤銷機(jī)制，同時提供一個長度與屬性數(shù)量無關(guān)的解密密鑰，設(shè)計了一種更加安全高效且適用范圍廣基于屬性的加密方案。結(jié)果表明，該方案可以實現(xiàn)存儲數(shù)據(jù)的靈活訪問，增加了對于敏感信息的隱私保護(hù)，且適用于存儲空間受限的微型設(shè)備上。

發(fā)表于：10/22/2016

防范側(cè)信道攻擊新思ARC處理器保護(hù)數(shù)據(jù)安全

伴隨著物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，越來越多的設(shè)備開始被接入到網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，越來越多的信息流、數(shù)據(jù)流借助網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行傳播。物聯(lián)網(wǎng)的大發(fā)展不僅僅為人們的生活帶來便利，也在客觀上增加了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。為了防范聯(lián)網(wǎng)設(shè)備遭受攻擊，堵住信息漏洞，芯片廠商紛紛努力強(qiáng)化芯片的軟硬件防護(hù)能力。為此，新思（Synopsys）日前特別推出了ARC SEM110和SEM120D安全處理器，用于智能表、NFC支付和嵌入式SIM等低能耗嵌入式應(yīng)用。

發(fā)表于：10/22/2016

百度數(shù)據(jù)中心采用Xilinx FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

2016年10月20日，北京—All Programmable技術(shù)和器件的全球領(lǐng)先企業(yè)賽靈思公司（Xilinx, Inc. (NASDAQ:XLNX)）宣布，全球領(lǐng)先的中文互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎提供商百度正在采用賽靈思FPGA加速其中國數(shù)據(jù)中心的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。兩家公司正合作進(jìn)一步擴(kuò)大FPGA加速平臺的部署規(guī)模。新興應(yīng)用的快速發(fā)展正日漸加重計算工作的負(fù)載，數(shù)據(jù)中心也因而開始轉(zhuǎn)向采用加速器來滿足低時延、高吞吐量的需求，同時保持合理的功耗水平。

發(fā)表于：10/20/2016

人工智能大數(shù)據(jù)讓城市有了思想

　在近日云棲大會開幕式上，杭州城市數(shù)據(jù)大腦正式發(fā)布。通過人工智能，為這座擁有2200多年歷史的城市建立一個指揮中心——城市數(shù)據(jù)大腦。9月，城市大腦交通模塊在杭州蕭山區(qū)市心路投入使用。初步試驗數(shù)據(jù)顯示：通過智能調(diào)節(jié)紅綠燈，道路車輛通行速度平均提升了3%至5%，在部分路段有11%的提升。

發(fā)表于：10/18/2016

AMD攜手阿里云提供基于AMD Radeon? Pro GPU技術(shù) 的云計算服務(wù)

加利福尼亞州森尼維爾——2016年10月14日——今天，在阿里巴巴云棲大會上，AMD（NASDAQ: AMD）總裁兼首席執(zhí)行官蘇姿豐博士（Dr. Lisa Su）與阿里巴巴集團(tuán)旗下阿里云公司總裁胡曉明共同宣布，兩家公司將攜手合作，加強(qiáng)對在阿里云全球數(shù)據(jù)中心中使用AMD Radeon? Pro GPU技術(shù)的研究與合作。憑借這一合作伙伴關(guān)系，阿里云計劃利用AMD技術(shù)擴(kuò)展其云計算產(chǎn)品，加速阿里云服務(wù)的市場應(yīng)用。

發(fā)表于：10/17/2016

懂大數(shù)據(jù)的人工智能在云棲大會上唱主角

　腦補(bǔ)一下這樣的場景：你打開家門收快遞，發(fā)現(xiàn)敲門的不是快遞小哥，而且長得很萌的機(jī)器人。

發(fā)表于：10/17/2016

MICA：云計算時代的工業(yè)ICT架構(gòu)

2016年8月30日，凌華科技在京召開發(fā)布會，詳細(xì)介紹了MICA聯(lián)盟的發(fā)展以及凌華科技與風(fēng)河公司建立策略聯(lián)盟并設(shè)立研發(fā)中心的情況。凌華科技集團(tuán)董事長劉鈞先生、美國風(fēng)河系統(tǒng)公司（Wind River）副總裁韓青先生、凌華科技（中國）有限公司總經(jīng)理羅國維先生等共同出席了會議。

發(fā)表于：10/15/2016