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基于跨平臺(tái)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一款實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，是SCADA（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)）的數(shù)據(jù)核心,。在基于國(guó)產(chǎn)軟硬件平臺(tái)的基礎(chǔ)上,，采用跨平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，介紹了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的功能及設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),。該實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)采用在共享內(nèi)存中創(chuàng)建多個(gè)隊(duì)列的方式存放輸入和輸出的數(shù)據(jù)，既方便多個(gè)進(jìn)程同時(shí)存取數(shù)據(jù),，又保證了數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性,。

發(fā)表于：10/16/2017

結(jié)合改進(jìn)編輯距離與SVM的圖像分類方法

提出了一種圖像分類方法，結(jié)合圖像的多尺度字符串表示以及改進(jìn)的編輯距離和SVM分類器進(jìn)行圖像分類,。首先,，對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分塊，提取各個(gè)歸一化圖像子塊上的方向梯度直方圖特征,，并將生成的多尺度特征向量用多個(gè)字符串進(jìn)行表示,；然后，提出融合編輯操作,，改進(jìn)字符串的編輯距離,，通過計(jì)算兩幅圖像對(duì)應(yīng)的兩組字符串之間的改進(jìn)編輯距離來測(cè)量?jī)煞鶊D像的相似度；最后,，采用改進(jìn)的編輯距離計(jì)算徑向基函數(shù),，進(jìn)行改進(jìn)的SVM分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法的分類正確率高,，且平均分類耗時(shí)少。

發(fā)表于：9/14/2017

基于KELM決策融合的語(yǔ)音情感識(shí)別

針對(duì)語(yǔ)音情感信號(hào)的復(fù)雜性和單一分類器識(shí)別的局限性,，提出一種核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）決策融合的方法用于語(yǔ)音情感識(shí)別,。首先對(duì)語(yǔ)音信號(hào)提取不同的特征,，并訓(xùn)練相應(yīng)的基分類器，同時(shí)將輸出轉(zhuǎn)化為概率型輸出,；然后利用測(cè)試集在基分類器的輸出概率值計(jì)算自適應(yīng)動(dòng)態(tài)權(quán)值,；最后對(duì)各基分類器的輸出進(jìn)行線性加權(quán)融合得到最終的分類結(jié)果。利用該方法對(duì)柏林語(yǔ)音庫(kù)中4種情感進(jìn)行識(shí)別,，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，提出的融合KELM方法優(yōu)于常用的單分類器以及多分類器融合方法，有效地提高了語(yǔ)音情感識(shí)別系統(tǒng)的性能,。

發(fā)表于：9/14/2017

基于基元自相關(guān)圖和結(jié)構(gòu)元直方圖的圖像檢索

發(fā)表于：9/13/2017

AMD拉著百度一起搞ROCm軟件平臺(tái)優(yōu)化,，英偉達(dá)這下要肝顫了

AMD與百度合作優(yōu)化百度數(shù)據(jù)中心上的軟件，這將會(huì)縮小和英偉達(dá)的差距,；AMD的這一舉措是積極的,，因?yàn)樗鼘⒓訌?qiáng)AMD的開源ROC1.6軟件平臺(tái)；AMD已經(jīng)與百度聯(lián)手在百度的數(shù)據(jù)中心上針對(duì)其Radeon Instinct GPU優(yōu)化軟件,。最終,，AMD的開源ROC1.6軟件平臺(tái)將會(huì)更好地與英偉達(dá)的CUDA GPU計(jì)算軟件平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)。

發(fā)表于：9/13/2017

機(jī)器人解決法律糾紛，人工智能怎么做到的,？

“小崇”機(jī)器人，是由經(jīng)驗(yàn)豐富的一線法官和專業(yè)信息技術(shù)公司共同參與,，經(jīng)過半年多時(shí)間,，以2800萬(wàn)案例數(shù)據(jù)構(gòu)建的法律大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

發(fā)表于：9/11/2017

語(yǔ)音助手成了黑客助手，設(shè)備能夠聽到超聲波,？

設(shè)備安全問題確實(shí)不讓人省心,，近日研究人員又發(fā)現(xiàn)了新漏洞,，他們居然利用人耳聽不到的音頻劫持了語(yǔ)音助手?？磥?，Siri和Alexa等產(chǎn)品可不只是聽你的命令。

發(fā)表于：9/11/2017

華為全聯(lián)接大會(huì)正在召開,，引入賽靈思FPGA的云服務(wù)器亮相

All Programmable 技術(shù)和器件的全球領(lǐng)先企業(yè)賽靈思公司今天在華為全聯(lián)接大會(huì)（HUAWEI CONNECT 2017）上宣布,，華為首發(fā)的FP1實(shí)例選擇賽靈思高性能Virtex®UltraScale+? FPGA為其最新加速云服務(wù)提供強(qiáng)大動(dòng)力,。華為 FPGA 加速云服務(wù)器（FACS）平臺(tái)可支持其用戶在華為公有云上開發(fā)、部署和發(fā)布基于 FPGA 的新型服務(wù)和應(yīng)用,。

發(fā)表于：9/10/2017

數(shù)字代幣驚魂24小時(shí)：超半數(shù)ICO平臺(tái)進(jìn)入清退流程

央行等部門聯(lián)合發(fā)布的一份公告,，讓數(shù)字代幣們經(jīng)歷了驚魂24小時(shí)。24小時(shí)過去了,，90%的數(shù)字代幣們?nèi)蕴幱谙碌鵂顟B(tài),。

發(fā)表于：9/7/2017

DFT插值算法在鼓風(fēng)機(jī)故障模式識(shí)別中的應(yīng)用

提出一種離散頻譜估計(jì)新方法，該方法在傳統(tǒng)插值方法基礎(chǔ)上運(yùn)用加零技術(shù),，能較快確定頻譜的小數(shù)部分,。新方法提高了離散頻譜估計(jì)的速度與精度，并能被應(yīng)用于煤氣鼓風(fēng)機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障模式識(shí)別,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，新算法有效提高了煤氣鼓風(fēng)機(jī)故障模式識(shí)別的準(zhǔn)確度。此外,，仿真研究顯示,，該方法不僅在噪聲條件下的估計(jì)誤差較傳統(tǒng)算法低，而且能適用于除漢寧窗以外的其他經(jīng)典窗函數(shù),，具有較強(qiáng)的兼容性與魯棒性,。

發(fā)表于：8/16/2017

結(jié)合分塊模糊熵和隨機(jī)森林的圖像分類方法

為提高圖像分類性能,，提出了一種圖像分類方法。其基本思想是將圖像內(nèi)容的不確定性描述看作是一個(gè)隨機(jī)過程,，采用分塊模糊熵來提取圖像特征,，采用隨機(jī)森林方法進(jìn)行特征分類。首先,，考慮全局和局部特性,，將圖像劃分為多個(gè)圖像子塊；然后,，對(duì)每一個(gè)圖像子塊進(jìn)行模糊c均值聚類,，提取模糊熵特征；接著,，通過歸一化處理,，得到圖像的模糊熵特征向量；最后,，構(gòu)造隨機(jī)森林分類器,，實(shí)現(xiàn)模糊熵特征向量的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該方法的錯(cuò)分率低,，分類耗時(shí)少。

發(fā)表于：8/16/2017

IBM聲稱深度學(xué)習(xí)取得重大突破大幅降低處理時(shí)間

北京時(shí)間8月8日下午消息,，IBM一直在努力促使計(jì)算機(jī)變得更智能化,、更人性化。本周該公司宣布,，已經(jīng)開發(fā)出一種技術(shù),，可以大幅縮短處理海量數(shù)據(jù)并得出有用結(jié)論的時(shí)間。

發(fā)表于：8/9/2017

多通道GNSS數(shù)據(jù)采集平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

隨著GNSS系統(tǒng)的發(fā)展,，多徑效應(yīng)逐漸成為影響定位精度和可靠性的重要因素之一。為了驗(yàn)證天線陣列方法對(duì)于多徑效應(yīng)的消除情況,，需要對(duì)多個(gè)天線接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)同步采集存儲(chǔ),。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，利用基于PCIE通信總線的FPGA開發(fā)板與多路AD采集卡設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了滿足系統(tǒng)要求的數(shù)據(jù)采集平臺(tái),。首先簡(jiǎn)要介紹了該采集平臺(tái)的結(jié)構(gòu)及PCIE通信鏈路的搭建,，然后設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種數(shù)據(jù)連續(xù)存儲(chǔ)的方法，最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性及采集平臺(tái)的整體性能,。

發(fā)表于：8/4/2017

基于FPGA的CMOS相機(jī)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)

針對(duì)CMOS圖像傳感器輸出的LVDS串行數(shù)據(jù)在傳輸過程中因數(shù)據(jù)無法對(duì)齊引起誤碼率升高,，圖像分辨率降低問題，提出一種基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列FPGA的CMOS相機(jī)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理研究方案,。采用VHDL硬件語(yǔ)言,，對(duì)數(shù)據(jù)處理進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì),，確保高速數(shù)據(jù)的正確采樣，減少誤碼產(chǎn)生,。經(jīng)軟件仿真及實(shí)測(cè)表明：該方案設(shè)計(jì)合理,，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，解決了高分辨率圖像在高速傳輸中的數(shù)據(jù)校正問題,，輸出的圖像輪廓清晰,、無斑點(diǎn)。

發(fā)表于：8/1/2017

引領(lǐng)“中國(guó)芯” 貴州打造“中國(guó)數(shù)谷”

日前,，蘋果宣布與貴州省政府簽訂戰(zhàn)略合作框架協(xié)議,，將投資10億美元在貴州設(shè)立數(shù)據(jù)中心(Data Center)，用來儲(chǔ)存中國(guó)當(dāng)?shù)叵M(fèi)者所使用的iCloud數(shù)據(jù),。這讓半導(dǎo)體業(yè)再次聚焦貴州,，試圖挖掘更多蘊(yùn)藏的商機(jī)。

發(fā)表于：7/25/2017