基于鄰域處理器自適應(yīng)圖像分割高速實(shí)現(xiàn)

在數(shù)字圖像處理技術(shù)中，圖像分割質(zhì)量直接影響到后續(xù)算法的效果，因此圖像分割技術(shù)作為其主要技術(shù)之一占有重要的地位。針對非均勻光照下圖像分割問題，采用Sobel算子和Bernsen算法相結(jié)合的自適應(yīng)閾值分割方法，結(jié)合現(xiàn)場可編程門陣列的特點(diǎn)，在圖像鄰域處理器實(shí)現(xiàn)了該算法。經(jīng)過實(shí)際測試驗(yàn)證，該方法能夠很好地實(shí)現(xiàn)對非均勻光照下圖像的分割問題，而且處理時(shí)間較短，僅為0.308 ms，完全滿足實(shí)際應(yīng)用的需求。

發(fā)表于：2016/3/9

Merrill Corporation 于香港揭幕新數(shù)據(jù)中心

明尼蘇達(dá)州圣保羅— —全球安全內(nèi)容共享、監(jiān)管通信與合規(guī)服務(wù)提供商 MerrillCorporation (www.merrillcorp.com) 宣布 其 Merrill DataSite 于香港揭幕全新數(shù)據(jù)中心。 隨著推出全新數(shù)據(jù)中心的推出，Merrill將成為首個(gè)于亞洲提供數(shù)據(jù)中心的優(yōu)質(zhì)虛擬數(shù)據(jù)室提供商。

發(fā)表于：2016/3/8

新5D數(shù)據(jù)儲(chǔ)存技術(shù)　可永久保存人類文化和語言

隨著科技進(jìn)步，數(shù)據(jù)儲(chǔ)存方式亦不斷演進(jìn)，但無論是紙本或電子資料都有保存年限的限制。Electronics Weekly報(bào)導(dǎo)，英國南漢普頓大學(xué)光電子研究中心(Optoelectronics Research Centre, University of Southampton)研究人員發(fā)表最新儲(chǔ)存技術(shù)，將資料以5D編碼方式存入玻璃的微小納米結(jié)構(gòu)當(dāng)中，估計(jì)可保存長達(dá)138億年。

發(fā)表于：2016/3/8

一種負(fù)載敏感的OLAP查詢結(jié)果緩存管理技術(shù)

OLAP(On Line Analysis Processing)是數(shù)據(jù)倉庫的典型應(yīng)用，在數(shù)據(jù)倉庫中頻繁并發(fā)地執(zhí)行涉及較大數(shù)據(jù)量的OLAP查詢時(shí)，其查詢處理效率易于逐漸降低。緩存技術(shù)是一種有效降低OLAP查詢處理延時(shí)的方法。在現(xiàn)有的緩存數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、淘汰策略等研究工作的基礎(chǔ)上，結(jié)合OLAP任務(wù)的負(fù)載特性、OLAP任務(wù)的結(jié)果集大小等因素對性能的影響，提出了一種負(fù)載敏感的OLAP查詢緩存管理技術(shù)WorkloadLRU，并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)ROLAP(Relational OLAP)原型系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)證明，WorkloadLRU技術(shù)獲得了較好的性能提升效果。

發(fā)表于：2016/3/7

兩年內(nèi)必火的十項(xiàng)頂級物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)將拓展現(xiàn)有的商業(yè)模式，由于企業(yè)不斷挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)、分析以及智力情報(bào)方面的極限，新型產(chǎn)業(yè)模式將如雨后春筍涌現(xiàn)出來。高德納最近的研究報(bào)告羅列了客戶最喜歡的 10 種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，這些技術(shù)將或應(yīng)用于企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施、安全、規(guī)模擴(kuò)展以及業(yè)績提升方面。

發(fā)表于：2016/3/4

中國高校在大數(shù)據(jù)研究方面的主要布局

世界已經(jīng)進(jìn)入由數(shù)據(jù)主導(dǎo)的“大時(shí)代”。黨的十八屆五中全會(huì)公報(bào)提出要實(shí)施“國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，這是大數(shù)據(jù)第一次寫入黨的全會(huì)決議，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略正式上升為國家戰(zhàn)略。五中全會(huì)，開啟了大數(shù)據(jù)建設(shè)的新篇章。“十三五”規(guī)劃建議提出：“實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源開放共享?！?/a>

基于XMPP協(xié)議的XML數(shù)據(jù)流壓縮模型研究

XMPP協(xié)議作為基于XML數(shù)據(jù)流的即時(shí)通信協(xié)議，可用于構(gòu)建統(tǒng)一、高效的智能家居監(jiān)控消息推送方案。針對XMPP協(xié)議存在的流量冗余較大的不足，提出了一種基于容器模型和BWT變換思想的XMPP數(shù)據(jù)流壓縮模型。該模型通過對XML數(shù)據(jù)流的容器劃分、前綴編碼和預(yù)處理，在單次掃描數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ)上達(dá)到壓縮率的最大化。實(shí)驗(yàn)證明，該模型方案能有效節(jié)約XMPP協(xié)議通信過程產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量，并具有可行性。

發(fā)表于：2016/3/2

醫(yī)療大數(shù)據(jù) 智能醫(yī)療還有多遠(yuǎn)

過去的十期火視對國外醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司做了深度的報(bào)道及討論，內(nèi)容涉及：傳感器、智能硬件、POCT、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域。

發(fā)表于：2016/3/1

從大數(shù)據(jù)的風(fēng)水圖來看大數(shù)據(jù)是怎么回事

技術(shù)型的高科技創(chuàng)業(yè)公司都是喜歡閃閃發(fā)光的新東西，而“大數(shù)據(jù)”跟3年前火熱程度相比反而有些凄慘。雖然Hadoop創(chuàng)建于2006年，在“大數(shù)據(jù)”的概念興起到達(dá)白熱化是在2011年至2014年期間，當(dāng)時(shí)在媒體和行業(yè)面前，大數(shù)據(jù)就是“黑金石油”。但是現(xiàn)在有了某種高原感。 2015年數(shù)據(jù)世界中時(shí)尚年輕人喜歡轉(zhuǎn)移到AI的相關(guān)概念，他們口味變成：機(jī)器智能，深度學(xué)習(xí)等。

發(fā)表于：2016/2/29

低功耗無線門鎖控制器的設(shè)計(jì)與研制

設(shè)計(jì)并研制了一款用于高檔住宅的無線掌紋門鎖控制器，采用無線編解碼技術(shù)實(shí)現(xiàn)無線發(fā)射和無線接收，由Microchip公司的納瓦級別微處理器PIC16F684作為系統(tǒng)控制器；4節(jié)干電池作為無線接收模塊的電源，可保證5 000次以上鎖的正常開啟。該門鎖控制器實(shí)現(xiàn)了低功耗的設(shè)計(jì)，滿足了市場對門鎖安全性的需求。

發(fā)表于：2016/2/26

RU告警信息同步過程的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于循環(huán)上報(bào)和主動(dòng)查詢相結(jié)合的機(jī)制，設(shè)計(jì)了數(shù)字光纖直放站中RU的告警信息同步機(jī)制及具體方案，并且搭載嵌入式VxWorks操作系統(tǒng)，給出了具體的代碼實(shí)現(xiàn)。測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)功能完善，達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo)，大大提高了數(shù)字光纖直放站的可靠性和穩(wěn)定性，同時(shí)也非常利于對設(shè)備的維護(hù)。

發(fā)表于：2016/2/26

GSM-R光纖分布式系統(tǒng)的時(shí)延測量與自動(dòng)補(bǔ)償

針對GSM-R光纖分布式系統(tǒng)在無線信號(hào)覆蓋時(shí)存在的同頻信號(hào)干擾問題，設(shè)計(jì)了基于VxWorks嵌入式操作系統(tǒng)的信號(hào)時(shí)延測量和自動(dòng)補(bǔ)償方法。首先介紹了系統(tǒng)時(shí)延測量的基本原理并給出了計(jì)算公式，然后利用VxWorks中任務(wù)管理和信號(hào)量傳遞機(jī)制完成了系統(tǒng)時(shí)延測量和自動(dòng)補(bǔ)償設(shè)計(jì)，最終確保系統(tǒng)在自動(dòng)時(shí)延補(bǔ)償后可降低同頻信號(hào)干擾的影響，提高無線通信的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該設(shè)計(jì)可將系統(tǒng)時(shí)延差值補(bǔ)償至1 μs以內(nèi)，滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。

發(fā)表于：2016/2/26

一種PID參數(shù)量子粒子群自整定方法

傳統(tǒng)的PID參數(shù)整定方法由于需要決策者具有較強(qiáng)的工程經(jīng)驗(yàn)，難以處理非連續(xù)、非線性或時(shí)滯的復(fù)雜系統(tǒng)。針對這種情況，提出一種新的基于量子粒子群優(yōu)化的PID參數(shù)自整定方法。該算法采用問題的時(shí)間絕對偏差乘積積分方程來評價(jià)粒子的適應(yīng)值；設(shè)計(jì)一種時(shí)變變異算子，用來均衡粒子的全局和局部開發(fā)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在超調(diào)量和調(diào)節(jié)時(shí)間等指標(biāo)上皆優(yōu)于傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法。

發(fā)表于：2016/2/26

二次雷達(dá)S模式應(yīng)答信號(hào)與ADS-B信號(hào)的甄別研究

闡述了SSR的S模式應(yīng)答信號(hào)與1090ES ADS-B系統(tǒng)的信號(hào)格式與特點(diǎn)，并對其進(jìn)行了對比分析；針對這兩種同頻信號(hào)，提出了一種結(jié)合民航空管實(shí)際應(yīng)用的區(qū)分方法。理論分析及仿真實(shí)驗(yàn)證明，該方法可較好地解決二次雷達(dá)S模式應(yīng)答信號(hào)與ADS-B信號(hào)的甄別問題。

發(fā)表于：2016/2/26

一種基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU驗(yàn)證

近年來數(shù)據(jù)分類技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各類問題中，作為最重要的分類算法之一，K最近鄰法（KNN）也被廣泛使用。在過去的近50年，人們就如何提高KNN的并行性能做出巨大努力?；贑UDA的KNN并行實(shí)現(xiàn)算法——CUKNN算法證明KNN在GPU上的并行實(shí)現(xiàn)比在CPU上串行實(shí)現(xiàn)的速度提升數(shù)十倍，然而，CUDA在實(shí)現(xiàn)過程中包含了大量的冗余計(jì)算。提出了一種并行冒泡的新型KNN并行算法，并通過OpenCL，在以GPU作為計(jì)算核心的異構(gòu)系統(tǒng)上進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示提出的方法比CUDA快16倍。

發(fā)表于：2016/2/26