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一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法

本發(fā)明公開了一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法，包括 以下步驟：利用多尺寸并行非線性濾波構(gòu)造尺度空間、在尺度空間中 并行的進(jìn)行關(guān)鍵點檢測和描述符生成。其中尺度空間構(gòu)造包括：多尺 寸數(shù)據(jù)打包、多尺寸并行降采樣、多尺寸并行非線性濾波的具體執(zhí)行 步驟。為了提高算法的并行度、降低數(shù)據(jù)依賴性，通過并行降采樣提 前得到各個尺寸下的初始圖像，使得各個尺寸下的非線性濾波、關(guān)鍵 點檢測和描述符生成可以在 GPU 中并行的執(zhí)行。

華中科技大學(xué) 2021-04-14

十年科技創(chuàng)新口號微調(diào)背后的國家意志

“科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置”，強調(diào)要堅持走中國特色自主創(chuàng)新道路、實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。

中國青年報 2022-04-14

一種風(fēng)電集群軌跡預(yù)測與分層控制方法

本發(fā)明涉及一種風(fēng)電集群軌跡預(yù)測與分層控制方法，包括：根據(jù)風(fēng)電集群及風(fēng)電場內(nèi)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，基于空間相關(guān)性和NWP數(shù)據(jù)進(jìn)行超短期風(fēng)電功率預(yù)測；根據(jù)調(diào)度中心下發(fā)的調(diào)度值，將控制過程在空間上分為集群優(yōu)化調(diào)度層、場群協(xié)調(diào)分類層和單場自動執(zhí)行層，將風(fēng)電功率預(yù)測值從時間上逐層細(xì)化；在場群協(xié)調(diào)分類層，基于風(fēng)電功率預(yù)測值對風(fēng)電場進(jìn)行分類，分為上爬坡群、下爬坡群、平穩(wěn)群和振蕩群；在單場自動執(zhí)行層，基于AGC機組下旋轉(zhuǎn)備用裕度和風(fēng)電送出斷面裕度判斷風(fēng)電可增發(fā)空間，增發(fā)上爬坡群風(fēng)電場出力或降低下爬坡群風(fēng)電場出力；基于風(fēng)電場運行與監(jiān)測系統(tǒng)，根據(jù)監(jiān)測到的風(fēng)電場實際值，計算并反饋風(fēng)電功率誤差，修正風(fēng)電集群和風(fēng)電場預(yù)測值，使優(yōu)化過程更加精確。

中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2021-04-11

一種針對 RS 編碼存儲集群的存儲擴容方法

本發(fā)明公開了一種針對 RS 碼存儲集群的高效存儲擴容方法，涉 及數(shù)據(jù)重新分布和校驗更新兩個過程。具體包括：增加Δk 個數(shù)據(jù)節(jié) 點，并按照轉(zhuǎn)置式數(shù)據(jù)布局重新分布舊數(shù)據(jù)，其中原始數(shù)據(jù)分塊只在 舊數(shù)據(jù)節(jié)點和新數(shù)據(jù)節(jié)點之間遷移，新數(shù)據(jù)分塊直接填充到遷移后所 空出區(qū)域；完成數(shù)據(jù)重新分布時，需要進(jìn)行相應(yīng)校驗分塊的更新操作。 上述數(shù)據(jù)重新分布支持多次擴容并保持?jǐn)?shù)據(jù)分布的均勻性。由于數(shù)據(jù) 重新分布采用轉(zhuǎn)置式數(shù)據(jù)布局，校驗分塊更新時，

華中科技大學(xué) 2021-04-14

利用 GPU 實現(xiàn)外輻射源雷達(dá)多通道時域雜波抑制的方法

本發(fā)明涉及一種利用 GPU 實現(xiàn)外輻射源雷達(dá)多通道時域雜波抑制的方法，主要解決雷達(dá)探測環(huán)境 中的雜波抑制問題。主要步驟為:首先獲取校準(zhǔn)后參考和監(jiān)測通道數(shù)據(jù)，并分配計算所需內(nèi)存、顯存; 然后加載數(shù)據(jù)到 GPU 顯存，采用迭代算法計算自相關(guān)矩陣 Rx，求逆得利用參考和監(jiān)測通道數(shù)據(jù)計算互 相關(guān)矩陣 C，計算與 C 乘積得到矩陣 D，計算參考通道數(shù)據(jù)與矩陣 D 乘積得到監(jiān)測通道中直達(dá)波與多徑 分量從監(jiān)測通道數(shù)據(jù)中減去得到目標(biāo)回波分量;最后釋放已分配的內(nèi)存、顯存。本發(fā)明克服了迭代類雜 波抑制算法收斂速度和穩(wěn)定性等難以確定的困難，降低了 ECA 及 ECA-B 算法的時間和空間復(fù)雜度，并 具有平臺搭建簡單、穩(wěn)定性好、運算速度快、擴展性強、易于開發(fā)等優(yōu)點。

武漢大學(xué) 2021-04-13

農(nóng)業(yè)廢棄物資源(作物秸稈、加工廢料)綜合利用技

一、成果簡介 利用畜禽糞便和農(nóng)作物秸稈栽培雙孢蘑菇等草腐型食用菌，利用木屑、枝杈和玉米芯栽培香菇等木腐型食用菌的循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展項目具有經(jīng)濟效益高和不產(chǎn)生污染物等優(yōu)勢，采收食用菌后的菌渣還可以作為有機肥料促進(jìn)有機農(nóng)業(yè)的發(fā)展。農(nóng)戶栽培食用菌的投入產(chǎn)出比平均為1：2，即投入1000元錢的純利潤也達(dá)1000元。

中國農(nóng)業(yè)大學(xué) 2021-04-14

一種面向多核集群的數(shù)據(jù)流編譯優(yōu)化方法

本發(fā)明公開了一種面向多核集群系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流編譯優(yōu)化方法，包括：確定計算任務(wù)與處理核映射的任務(wù)劃分與調(diào)度步驟；根據(jù)任務(wù)劃分與調(diào)度結(jié)果構(gòu)造集群節(jié)點間和集群節(jié)內(nèi)核間的流水線調(diào)度表的層次流水線調(diào)度步驟；根據(jù)所述多核處理器的結(jié)構(gòu)特性、集群節(jié)點間的通信情況和數(shù)據(jù)流程序在多核處理器上的執(zhí)行情況做做基于 cache 的緩存優(yōu)化步驟。本發(fā)明的方法結(jié)合了數(shù)據(jù)流程序與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化技術(shù)，充分發(fā)揮高負(fù)載均衡性以及同步與異步混合流水代碼在多核集群上的高并行性，而且針對多核集群上的緩存與通信方式，對程序的緩存訪問和通信傳輸進(jìn)

華中科技大學(xué) 2021-04-14

大規(guī)模集群云工作流分布式調(diào)度系統(tǒng)

本系統(tǒng)結(jié)合深度學(xué)習(xí)等智能化算法機理，研究出一套云工作流智能管理與調(diào)度優(yōu)化算法，面向復(fù)雜工業(yè)制造領(lǐng)域云工作流實現(xiàn)服務(wù)定制與靈活部署需求，達(dá)到云計算資源的集約利用和合理優(yōu)化調(diào)度的目的，能夠使大規(guī)?？缂涸茢?shù)據(jù)中心資源得到充分利用。在不同典型應(yīng)用場景下，尤其是在用戶具有不同程度的偏好時，滿足用戶隱私安全保護(hù)和不同服務(wù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)要求，大幅降低執(zhí)行時間和耗費成本。

北京理工大學(xué) 2022-11-28

一種 GPU 上基于內(nèi)存統(tǒng)一管理的 MapReduce 實現(xiàn)方法

本發(fā)明公開了一種 GPU 上基于內(nèi)存統(tǒng)一管理的 MapReduce 實 現(xiàn)方法，包括：初始化 GPU 的塊大小為 Bs，每個塊中的線程數(shù)目 N， 輸入數(shù)據(jù)量大小 M；在全局內(nèi)存上為 GPU 的每個塊分配一個中間數(shù)據(jù) 緩沖區(qū)，同時分配一個全局結(jié)果緩沖區(qū)；對 p%的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理， 在中間數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中收集 map 任務(wù)計算結(jié)果和歸約頻率信息；根據(jù)鍵 值對的歸約頻率，對中間結(jié)果進(jìn)行排序，保存鍵值對索引信息到排序 結(jié)果緩

華中科技大學(xué) 2021-04-14

一種基于 GPU 和 CPU 混合平臺的高速無損數(shù)據(jù)壓縮方法

本發(fā)明公開了一種基于 GPU 和 CPU 混合平臺的高速無損數(shù)據(jù) 壓縮方法，包括：CPU 讀取待壓縮數(shù)據(jù)文件，將該待壓縮數(shù)據(jù)文件從 內(nèi)存拷貝到 GPU 的全局存儲器中，設(shè)置 GPU 上的線程塊組 bk[a]，每 個線程塊中的線程個數(shù) b，設(shè)置壓縮字典窗口的長度為 c，并設(shè)置指向 第一個壓縮字典窗口的頭部指針為 p_dic_h，設(shè)置預(yù)讀窗口大小為 d， 指 向 第 一 個 預(yù) 讀 窗 口 的 指 針 p_pre_r ， 該 指 針

華中科技大學(xué) 2021-04-14