基于矩阵嵌套的CESM负载均衡优化方案检索策略

基于矩阵嵌套的CESM负载均衡优化方案检索策略[其他][其他]

通用地球系统模式(Community Earth System Model，CESM)是一种定量描述气候系统模式变化的数值模式，庞大的科学计算体量已使其成为高性能计算领域的重要研究对象之一。CESM各个气象子模块及组件之间的负载不均衡问题使其计算性能一直不理想，且由于其可用的进程布局方案本身的多样性会导致的巨大检索量,因此通过人工调参用枚举寻找最优布局本身并不现实。为解决这个问题，提出并实践了一种基于矩阵嵌套思想的负载平衡优化方案检索策略帮助完成进程布局优化过程，并介入基于模式并行要求的筛查保证检索结果具有可行性，最终通过实验证明通过这种检索策略搜索获得的最优布局与默认布局相比平均计算性能提升达到47.3%,并在5个节点上实现了1.419的加速比。

发表于：1/7/2022 9:43:00 AM

基于CPU-FPGA异构系统的排序算法加速

基于CPU-FPGA异构系统的排序算法加速[其他][其他]

传统的排序方法主要以软件串行的方式实现，包括冒泡排序、选择排序等。这些算法往往采用顺序比较，运算的时间复杂度较高。近年来已经提出了一些并行度较高的排序算法，但是由于CPU的硬件特点，不能很好地利用这些算法的并行性。而FPGA具有良好的灵活性、并行性和集成性等特点，因此在FPGA上可以更好地发挥这些并行算法的优势，从而大大提高数据排序的实时性。基于此设计了一个CPU-FPGA异构系统，将一些排序算法移植到FPGA上，并进行功能验证和理论性能评估。结果显示，该系统对于并行性高的排序算法具有良好的加速效果，但逻辑资源消耗巨大，适用于实时性要求高的算法加速场景。

发表于：1/7/2022 9:07:00 AM

一种基于CORDIC算法的高精度反正切求解

一种基于CORDIC算法的高精度反正切求解[其他][其他]

传统的CORDIC(坐标旋转计算机)算法进行高精度反正切求解时存在迭代次数多、收敛速度慢、资源消耗大等问题，提出一种改进的高精度CORDIC 算法。该方法利用传统的CORDIC算法迭代数次后得到正弦信息，并利用角度和正弦值近似的原理，对迭代后的结果进行误差补偿，有效提高了相同迭代步数下的计算精度。实验数据表明：32位改进的CORDIC算法，保证绝对误差小于5×10-9情况下，查找表资源消耗降低了64.8%，触发器资源消耗降低了35.3%，输出时延降低了53.3%。在分子动力学应用场景下，触发器资源消耗可降低63.2%，输出时延可降低60%。改进的CORDIC算法在资源消耗、输出时延方面优于传统CORDIC算法，适用于高精度计算的场景。

发表于：1/7/2022 9:02:00 AM

基于最小割划分的数模混合仿真系统通信性能优化方法

基于最小割划分的数模混合仿真系统通信性能优化方法[其他][其他]

数模混合仿真是理解真实电网运行情况，支撑电网安全保障的重要手段。复杂的电网拓扑与硬实时的仿真需求对其计算性能提出了很高的要求。目前数模混合仿真多采用并行计算技术提高计算性能。随着处理器和集群技术的发展，异构集群系统逐渐成为高性能计算系统的主要构建方式。针对多层次的系统架构，已有的电网划分方式无法充分利用集群计算能力。如何应对多层次核间通信延迟变化问题，及引入设备交互导致的节点资源不对称问题是数模混合仿真任务划分与映射的新挑战。针对中国电力科学研究院自研电磁暂态仿真系统ADPSS，基于最小割划分设计了两阶段的电网划分与进程映射一体化优化算法，在计算负载均衡和最小化通信上取得更好的平衡，进一步降低了电磁暂态仿真的通信时间。同时，该算法有效解决了集群节点资源不对称情况下的任务优化映射问题。通过在西北和华东真实电网算例上的模拟测试，所提出算法较ADPSS默认划分与映射算法取得了平均40%和50%的通信性能提升，平均10%和12%的总体计算性能提升。

发表于：1/7/2022 8:48:00 AM

测控设备状态分析辅助决策系统的设计与实现

测控设备状态分析辅助决策系统的设计与实现[其他][其他]

针对一些测控任务对各类测控数据的分析利用程度较低的问题，提出了一种综合分析测控设备的工作状态，并形成相关辅助决策信息的技术。并且基于“主框架+组件”的模式，设计实现了相应的软件系统，系统通过汇集测控设备上报的各类测量数据信息，对测量数据的实时性、准确性、稳定性、有效性等进行综合分析，形成辅助决策结论。目前该系统已成功应用于实际工程，对未来测控任务的执行具有一定的借鉴价值。

发表于：12/15/2021 9:46:00 PM

ADS-B信号干扰源自动监测与粗定位技术研究

ADS-B信号干扰源自动监测与粗定位技术研究[其他][其他]

针对自动广播相关监视(ADS-B)数据链存中GPS信号容易受到干扰的情况，提出了一种自动监测和粗定位方法来确定GPS信号干扰源。该技术处理方法在不改变现有ADS-B系统的基础上，只是对系统软件功能进行扩展，利用ADS-B地面站接收的目标数据，实时跟踪每个目标的运动轨迹，制定跟踪规则和算法，开展GPS信号干扰分析，准确获取GPS信号丢失和恢复的时间、经纬度、高度等数据，并与飞机的飞行轨迹进行对比分析，同时将分析数据展现在电子地图上，通过飞行大数据分析降低GPS信号干扰排查成本，提升人工排查GPS信号干扰源的效率，减少民航飞行安全隐患。

发表于：12/15/2021 9:41:18 PM

通用指挥显示数据引擎架构及应用设计

通用指挥显示数据引擎架构及应用设计[其他][其他]

航天发射场指挥显示不仅涉及各大系统的多种方式、多类协议的数据接入，还存在不同参试系统型号以及临时新增参数带来的参数内容、协议字段调整的问题。如何在不更改现有平台软件代码的情况下完成各类接口参数的接收、传输、处理与存储是指显数据引擎架构设计的重点。针对上述情况，提出了一种面向试验任务指挥显示的通用数据引擎架构。该架构基于“平台+组件”的设计思想，通过数据接入、解析、存储组件化，从而实现通过配置，灵活完成指显系统与内外部系统的信息交换，并支持集中式、分布式、混合式多种指显数据接入分发应用模式。

发表于：12/15/2021 9:37:56 PM

基于ARM和深度学习的智能行人预警系统

基于ARM和深度学习的智能行人预警系统[其他][其他]

针对行人交通安全问题，开发行人检测系统以提醒行人和司机危险的发生。对目标检测神经网络模型进行分析和对比实验，选取以darknet为网络框架的YOLO-fastest模型进行改进优化并采用分类并标签的实时交通数据进行训练，最终将训练模型部署至开发板完成实时性检测并能够根据车辆速度反馈给行人危险信号。实验结果表明YOLO-fastest模型的平均检测精度为96.1%，检测速度为33 f/s，模型大小为1.2 MB，既满足检测精度又满足检测速度的要求，能够完成对真实交通场景下的实时性检测。

发表于：12/15/2021 9:31:00 PM

基于混合表征学习的专利分类方法研究

基于混合表征学习的专利分类方法研究[其他][其他]

专利分类是专利分析的基本任务，而基于深度学习的自动化专利分类方法可以有效地执行专利分类任务。现有研究大多利用自然语言处理方法，基于单个专利的文本内容(如摘要和标题)对专利文本进行分类，而专利及标签之间的宏观关系(如专利之间的引用和标签之间的共现)在很大程度上被忽略。为了缓解专利分类中单一专利信息的问题，构建了三个图网络表示专利及其标签之间的宏观关系，然后提出一个基于混合表征学习的专利分类框架，将专利及标签的宏观关系融入分类中，以提高专利的自动化分类的准确性。在真实的专利数据集的实验结果表明，该分类方法在多个评价指标上取得了最佳的性能。

发表于：12/15/2021 9:27:45 PM

基于YOLOV5的药品表面缺陷实时检测方法

基于YOLOV5的药品表面缺陷实时检测方法[其他][其他]

药品在实际生产过程中总会伴随着异物、缺粒、药体破损等表面缺陷，这些缺陷轻则影响产品使用效果,重则会在使用过程中产生巨大事故造成生命财产损失。针对深度学习模型在实际工业产品表面缺陷检测中缺陷样本少以及细小缺陷检测精度低的应用问题，将目前主流的目标检测算法之一——YOLOV5应用于药品检测场景，提出了一种精度高、所需标注样本少、检测速度快的one-stage实时缺陷检测系统——RDD_YOLOV5(Real-time Defects Detection_YOLOV5)。利用原始图像初级特征进行数据增强，结合注意力机制与多尺度特征融合，增加骨干网络提取跨通道语义信息能力，充分融合高层语义信息与底层细粒度信息以提升模型在小缺陷检测方面的识别效果，在有限的样本条件下达到较高的准确率。该方法检测效果达到了96.6%mAP，32 FPS。

发表于：12/15/2021 9:24:14 PM