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騰訊云奪冠計(jì)算奧運(yùn)冠軍憑什么創(chuàng)下史上最好大數(shù)據(jù)成績(jī)

　具有計(jì)算奧運(yùn)會(huì)之稱的SortBenchmark全球排序競(jìng)賽公布結(jié)果,，其中,，騰訊云用98.8秒完成100TB的數(shù)據(jù)排序，打破阿里云去年創(chuàng)造的329秒記錄,，以及更早前百度的716秒紀(jì)錄,，這引起了業(yè)界的關(guān)注,。

發(fā)表于：11/18/2016

中國(guó)UPS電源前景大好備受國(guó)外企業(yè)矚目

伴隨現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心等一系列需要不間斷電源應(yīng)用市場(chǎng)地?cái)U(kuò)大，中國(guó)UPS電源市場(chǎng)正被外界所看好,，包括艾默生等跨國(guó)公司逐漸把業(yè)務(wù)重心轉(zhuǎn)向中國(guó)本地市場(chǎng),。中國(guó)科技部在此情形下注資UPS電源行業(yè)，支持產(chǎn)業(yè)發(fā)展,。

發(fā)表于：11/18/2016

Mentor被收購(gòu)了，Cadence在做什么呢,？

半導(dǎo)體公司的并購(gòu)終于蔓延到EDA工具廠商!公認(rèn)的三家巨頭公司Cadence,、Synopsys、Mentor Graphics主宰著EDA全球市場(chǎng)超過(guò)90%的份額,。昨天聽(tīng)聞三巨頭之一的Mentor Graphics被西門子收購(gòu),，另一家巨頭Cadence最近又有什么動(dòng)作呢？

發(fā)表于：11/15/2016

美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司欲修復(fù)與特朗普關(guān)系呼吁支持加密

北京時(shí)間11月15日早間消息,，F(xiàn)acebook和亞馬遜等美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司已向新當(dāng)選總統(tǒng)特朗普發(fā)出了一份政策優(yōu)先級(jí)的詳細(xì)列表,，其中包括推動(dòng)更強(qiáng)的加密，對(duì)移民政策的改革,，以及確保對(duì)用戶分享至互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的內(nèi)容的保護(hù),。

發(fā)表于：11/15/2016

基于局部特征與核低秩表示的人臉識(shí)別算法

針對(duì)人臉識(shí)別中的遮擋、偽裝,、光照及表情變化等問(wèn)題,，提出一種基于局部特征與核低秩表示的人臉識(shí)別算法。首先,，對(duì)訓(xùn)練和測(cè)試的樣本圖片進(jìn)行LBP特征的提?。蝗缓髮⑵渫ㄟ^(guò)映射函數(shù)投影到高維特征空間中進(jìn)行后續(xù)操作,，投影到高維空間中的特征矩陣通過(guò)降維處理后采用低秩表示的方法來(lái)提取樣本之間的共同特征,；最后根據(jù)低秩表示的結(jié)果進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明算法在對(duì)遮擋,、偽裝以及光照變化等噪聲的影響魯棒性更強(qiáng),，同時(shí)較當(dāng)前的一些人臉識(shí)別算法的識(shí)別率也有了顯著的提高。

發(fā)表于：11/15/2016

基于異構(gòu)信號(hào)處理平臺(tái)的自動(dòng)代碼生成工具

針對(duì)新型異構(gòu)通信信號(hào)處理平臺(tái)系統(tǒng)復(fù)雜,、開(kāi)發(fā)難度大,、開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、應(yīng)用復(fù)雜等問(wèn)題,，提出了一種新型綜合性的代碼自動(dòng)生成工具,。通過(guò)實(shí)現(xiàn)通信信號(hào)處理平臺(tái)中框架配置文件、要素宏定義文件,、硬件驅(qū)動(dòng)源代碼框架,、軟件組件源程序框架、裝配粘合代碼的自動(dòng)生成等功能,，不僅可滿足平臺(tái)在實(shí)時(shí)性,、分布式、可靠性等方面要求，而且可保證平臺(tái)中軟硬件編程的一致性,，縮短了開(kāi)發(fā)周期,，大大減少需要手工編寫開(kāi)發(fā)和測(cè)試代碼的工作量。

發(fā)表于：11/15/2016

Vivado HLS嵌入式實(shí)時(shí)圖像處理系統(tǒng)的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)

傳統(tǒng)的基于CPU,、GPU和DSP的處理平臺(tái)難以滿足圖像實(shí)時(shí)處理的要求,，而FPGA在并行圖像處理上有著獨(dú)一無(wú)二的優(yōu)勢(shì)，在性能和成本之間提供更加靈活的選擇,。通過(guò)Xilinx最新的Vivado HLS工具,，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了可變參數(shù)的拉普拉斯算子圖像濾波算法，并且在ZYNQ-7000 SoC上構(gòu)建了可視化的實(shí)時(shí)嵌入式圖像處理系統(tǒng),。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)不同的圖像處理算法，很好地滿足了圖像處理的實(shí)時(shí)性,、高性能,、低成本要求，對(duì)未來(lái)高性能圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供了很好的借鑒,。

發(fā)表于：11/15/2016

“神威·太湖之光”蟬聯(lián)世界超算冠軍

新一期全球超級(jí)計(jì)算機(jī)500強(qiáng)（TOP500）榜單14日在美國(guó)鹽湖城公布,，中國(guó)“神威·太湖之光”以較大的運(yùn)算速度優(yōu)勢(shì)輕松蟬聯(lián)冠軍。算上此前“天河二號(hào)”的六連冠,，中國(guó)已連續(xù)4年占據(jù)全球超算排行榜的最高席位,。

發(fā)表于：11/15/2016

基于Hadoop的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在測(cè)光紅移上的研究

天文數(shù)據(jù)量以指數(shù)量級(jí)快速增長(zhǎng),使得天文數(shù)據(jù)挖掘面臨前所未有的挑戰(zhàn)。分布式集群技術(shù)和云計(jì)算平臺(tái)的飛速發(fā)展,為海量數(shù)據(jù)處理和分析提供了新的研究思路和方法,。其中基于內(nèi)存計(jì)算的Hadoop分布式集群技術(shù)更是異軍突起,并在迭代式機(jī)器學(xué)習(xí)和交互式數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用等方面表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì),。基于最新釋放的斯隆數(shù)字巡天測(cè)光數(shù)據(jù)集研究基于Hadoop平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在海量天文巡天數(shù)據(jù)上的適用性和應(yīng)用問(wèn)題,為海量天文數(shù)據(jù)挖掘提供了新的手段和方法,。

發(fā)表于：11/15/2016

基于改進(jìn)TSVM的未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用識(shí)別算法

針對(duì)訓(xùn)練集中出現(xiàn)未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用樣本的識(shí)別問(wèn)題,，提出一種基于改進(jìn)的直推式支持向量機(jī)的未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用識(shí)別算法，引入增類損失函數(shù)刻畫在訓(xùn)練過(guò)程中新增的未知應(yīng)用樣本的損失代價(jià),，建立TSVM的優(yōu)化問(wèn)題并推導(dǎo)其求解過(guò)程,，使得構(gòu)造的分類模型能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)未知類別樣本的識(shí)別。通過(guò)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真分析,，結(jié)果表明所提出的算法在識(shí)別未知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的可行性和有效性方面均有良好表現(xiàn),。

發(fā)表于：11/14/2016

硬件友好型合成指紋鑒別算法的研究

合成指紋是一種新出現(xiàn)的偽造指紋，對(duì)自動(dòng)指紋識(shí)別系統(tǒng)(AFIS)的安全性造成巨大威脅,。針對(duì)合成指紋提出了一種硬件友好型的鑒別算法,。通過(guò)對(duì)真實(shí)和合成指紋圖像的灰度均值、方差因子以及Harris角點(diǎn)數(shù)目因子的提取構(gòu)建特征向量,得到基于多項(xiàng)式核函數(shù)支持向量機(jī)的智能計(jì)算模型,，成功鑒別出合成指紋,。以硬件友好的思路進(jìn)行算法構(gòu)架，充分發(fā)揮電路執(zhí)行速度快的優(yōu)勢(shì)。經(jīng)Qsys平臺(tái)上的驗(yàn)證,，可在18 ms內(nèi)完成對(duì)一幅指紋圖像的鑒別,，相比傳統(tǒng)軟件方式極大地縮短了時(shí)間，鑒別準(zhǔn)確率可達(dá)97%以上,。

發(fā)表于：11/12/2016

一種適用于動(dòng)態(tài)拓?fù)渥兓母倪M(jìn)型TDMA協(xié)議

針對(duì)戰(zhàn)術(shù)通信Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)快速動(dòng)態(tài)組網(wǎng)的要求,，在經(jīng)典USAP協(xié)議基礎(chǔ)上，提出了一種適用于動(dòng)態(tài)拓?fù)渥兓腅-USAP協(xié)議,。該協(xié)議采用分布式時(shí)隙分配思想,，通過(guò)增加幀結(jié)構(gòu)中控制時(shí)隙的個(gè)數(shù)，減小控制信息交互周期,，可對(duì)動(dòng)態(tài)拓?fù)渥兓鞒隹焖俜磻?yīng)。分析和仿真表明,，改進(jìn)后協(xié)議在靜態(tài)拓?fù)錀l件下能夠減小網(wǎng)絡(luò)組建時(shí)間,，使節(jié)點(diǎn)快速入網(wǎng)；在動(dòng)態(tài)拓?fù)錀l件下,，具有比原有USAP協(xié)議更好的吞吐量和時(shí)延性能,，可以更好地應(yīng)對(duì)Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的變化。

發(fā)表于：11/12/2016

Molex榮獲聯(lián)想首個(gè)合作伙伴獎(jiǎng)

(新加坡 – 2016 年11月8日) Molex榮獲聯(lián)想首個(gè)合作伙伴獎(jiǎng),。聯(lián)想集團(tuán)數(shù)據(jù)中心工作組最近在深圳召開(kāi)的年度供應(yīng)商大會(huì)上頒此殊榮,。經(jīng)數(shù)據(jù)中心工作組評(píng)審與考量，Molex由于各方面表現(xiàn)出色,，因而獲此殊榮,。

發(fā)表于：11/9/2016

基于FPGA的XFA約束重復(fù)檢測(cè)匹配

針對(duì)目前正則表達(dá)式匹配中約束重復(fù)問(wèn)題所帶來(lái)的空間消耗爆炸以及失配等問(wèn)題，基于FPGA設(shè)計(jì)了一種硬件約束重復(fù)檢測(cè)匹配模塊,，該模塊與基于并聯(lián)ROM的XFA匹配模塊相結(jié)合,，可以快速實(shí)現(xiàn)約束重復(fù)的檢測(cè)和匹配。通過(guò)定義約束重復(fù)參數(shù)存儲(chǔ)器,，計(jì)數(shù)模塊僅消耗少量的硬件資源即可實(shí)現(xiàn)約束重復(fù)的檢測(cè)匹配,。實(shí)驗(yàn)中計(jì)數(shù)模塊可實(shí)現(xiàn)Gbps的吞吐量，同時(shí)使正則表示式規(guī)則存儲(chǔ)空間壓縮50%以上,。

發(fā)表于：11/9/2016

基于FPGA的DSC高速譯碼器設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)

采用易于FPGA實(shí)現(xiàn)的歸一化最小和算法,，通過(guò)選取合適的歸一化因子，將乘法轉(zhuǎn)化成移位和加法運(yùn)算,。在高斯白噪聲信道下,，仿真該譯碼算法得出最佳的譯碼迭代次數(shù)，并結(jié)合Xilinx XC7VX485T資源確定量化位數(shù),。然后基于該算法和這3個(gè)參數(shù)設(shè)計(jì)了一種全新的,、高速部分并行的DSC譯碼器。該譯碼器最大限度地實(shí)現(xiàn)了譯碼效率、譯碼復(fù)雜度,、FPGA資源利用率之間的平衡,，并在Xilinx XC7VX485T芯片上實(shí)現(xiàn)了該譯碼器，其吞吐率可達(dá)197 Mb/s,。

發(fā)表于：11/9/2016