矩量法-物理光学混合算法计算多尺度复合目标电磁散射场

基于电流的矩量法（method of moments，MoM）和物理光学法（physical optics，PO）的混合算法是目前求解电中尺度和多尺度目标电磁散射和辐射的主要方法，在计算MoM区和PO区的耦合作用时需要对PO区域进行亮区判断.传统纯CPU亮区判断方法时间复杂度为O（N2），时间消耗随着面片数量N增加而急剧增大.文中通过GPU渲染功能及对深度缓冲区（zbuffer）的利用，对PO亮区判断过程进行加速，亮区消耗时间与面片数量无直接联系，在面片数量达到105数量级以上加速优势明显.将加速的MoM-PO混合方法应用于复杂目标与粗糙面的组合情况，对比多层快速多级子（multi level fastmultipole method，MLFMA）方法，相比于纯PO方法，获得较高的精度.相比于单一算法，混合算法有明显优势.     

基于图形处理器的形态学重建系统

形态学重建是医学图像处理中非常基础和重要的操作。它根据掩膜图像的特征对标记图像反复进行膨胀操作，直到标记图像中的像素值不再变化为止。对于传统基于中央处理器（CPU）的形态学重建系统计算效率不高的问题，提出了使用图形处理器（GPU）来加速形态学重建。首先，设计了适合GPU处理的数据结构：并行堆集群；然后，基于并行堆集群，设计和实现了一套基于GPU的形态学重建系统。实验结果表明，相比传统基于CPU的形态学重建系统，基于GPU的形态学重建系统可以获取超过20倍的加速比。基于GPU的形态学重建系统展示了如何把基于复杂数据结构的软件系统高效地移植到GPU上。     

大数据时代下基于SSM框架的语音标注系统的设计与实现

大数据时代,很多企业进行数据标注时,仍处于手工标注状态,不仅工作量大,而且管理效率低。根据当前一些大型集团公司需要对客服和用户语音记录进行情感分析,需要标注大量语音记录,进行充分设计。采用基于RESTful API的前后端分离的SSM框架完成系统开发,完成音频文件维护和语音标注功能。经测试,设计合理、功能完善、性能良好,达到了系统预期功能,大大提高了语音标注的效率,为后期进行情感分析提供了有效的音频大数据。     

镍基MOF电极材料物理超声改性及电化学性能

采用水热法合成了以4,4′-联苯二甲酸(BPDC)为配体的Ni-金属有机框架(MOF),利用低成本、无污染的物理超声法在不改变Ni-MOF晶体结构的前提下对其进行改性,使块状Ni-MOF表面产生孔隙,改善Ni-MOF表面微/纳米结构,提高其电化学性能。通过扫描电子显微镜(SEM)图、X射线衍射(XRD)谱、循环伏安(CV)曲线和恒电流充放电(GCD)曲线分析了改性前后Ni-MOF的微结构形貌和电化学性能。结果表明,经过超声处理后,Ni-MOF的比表面积从40.6 m^2·g^-1增加到65.8 m^2·g^-1,平均孔径从12 nm增加到22 nm。在0.5 A·g^-1电流密度下,超声处理后Ni-MOF电极比电容从420 F·g^-1增加到515 F·g^-1,提高了22.6%,电荷转移电阻明显降低,从25.11Ω降低到15.51Ω。因此,物理超声法可有效改善Ni-MOF表面微/纳米结构,提高其电化学性能。     

基于网络的科研项目活动共享平台框架

本文从科研项目活动网络化必要性出发,通过利益相关方需求及关键角色分析,科研项目活动网络化关键要素分析,搭建以项目活动为主线,以科研技术人员为主要用户对象的科研项目活动共享平台框架。     

基于SQLAlchemy的研究和在数据库编程中的应用

介绍了Python ORM框架SQLAlchemy,并基于这个框架实现了数据库编程的基本操作,包括数据表的创建,数据的增删改查等.