均值偏移的多视点视差估计新方法

针对多视点视频编码视差估计计算量大的特点,提出一种基于均值偏移的多视点视差估计方法。在时空域上,分析了视差矢量和运动矢量的相关性,计算了预测视差矢量,确定了视差匹配的初始搜索位置。将该位置作为均值偏移迭代计算的初值,在参考帧中完成宏块的最佳匹配。通过实验表明：新方法与全搜索算法相比,在率失真性能降低甚微的情况下编码时间降低了94%以上;和快速搜索算法相比,新方法编码时间降低10%以上,率失真性能获得提高。     

排序对重叠区域分解型并行ILU的影响分析

对Krylov子空间迭代法,高效预条件的构造是核心问题之一,而重叠区域分解是一种很有效的并行化技术。通过模型偏微分方程离散求解以及混凝土细观数值模拟中的线性方程组求解,对商图,就自然排序、RCM排序、Sloan排序、GPS排序、谱排序和随机排序等多种重排算法进行了比较。对子区域内顶点的重排方案,进行了自然排序、RCM排序、谱排序、随机排序和一种新排序算法间的比较。结果表明,预条件效果对商图排序不敏感。局部排序对预条件质量具有明显影响,局部采用随机排序时效果一般较差,而带宽缩减算法对加性Schwarz影响很小,对块Jacobi并行化预条件影响较大,对因子组合型并行预条件采用自然排序和新排序时效果较好。     

基于消失点的坐标校准算法

提出一种新的基于消失点的坐标校准算法,并将此算法应用于运动车辆的跟踪检测。该算法只需要知道消失点和已知尺寸物体在图像中的位置就可以实现坐标校准。与其他算法相比,该算法不需要预先知道摄像机的配置和参数,具有更广泛的适应性和更高的灵活性。在算法实现的过程中,使用了一维数组来表示前景分布矩阵,而非二维数组,从而有效地降低了算法空间复杂度。     

二维三温能量方程组的预条件迭代软件包研制 ——离散所得稀疏线性方程组的求解

首先针对二维三温能量方程组,系统分析了求解所得到的稀疏线性方程组时,采用多种传统预条件技术时将遇到的问题,并提出了相应的适应性改进。其次,在集成这些预条件,以及新提出的MRILUT预条件的基础上,基于Fortran语言研制了一个性能高、可读性强、可扩展性好的预条件Krylov子空间迭代法软件包PreIT2D3T。最后,对2个实际惯性约束聚变问题的全程数值模拟进行了实验,实验结果表明MRILUT优于ILUT,同时PreIT2D3T的性能也优于SPARSKIT软件包。     

Krylov子空间方法及其并行计算

Krylov子空间方法在提高大型科学和工程计算效率上起着重要作用。本文阐述了Krylov子空间方．法产生的背景、Krylov子空间方法的分类,在此基础上,研完了分布式并行计算环境下Krylov子空间方法的并行计算方法,给出了Krylov子空间方法的并行化策略。     

基于改进YOLOv4-tiny的节肢动物目标检测模型

针对自然环境下节肢动物背景复杂、形态万千、遮挡目标和目标尺度多样等因素,导致模型检测效率不高、边界框定位不准确的情况,提出一种基于改进YOLOv4-tiny的节肢动物目标检测模型。首先,结合空间、通道卷积注意力机制(CBAM),抑制背景噪声;其次,引入可变形卷积(DCN)以及改进的加权双向特征金字塔,重塑卷积和特征融合方式进行多尺度预测;最后,在FPN网络中引出一层Feat@3,嵌入空间金字塔池化结构,有效提取节肢动物的各种显著特征,使模型泛化能力更强,将改进后的模型命名为YOLOv4-tiny-ATO。实验结果表明,该模型在大小仅为54.6 Mb的前提下,很好地平衡了检测速度和检测精度,检测精度为0.725,检测速度达到89.6帧·s ^-1,召回率为0.585,较改进前相比YOLOv4-tiny模型,检测精度提高0.426,模型在模型大小、检测速度上更适用于移动端部署,模型检测精度也能达到应用标准,满足对节肢动物的检测需求。     

大规模计算机互联网络性能监控模型的设计与实现

当前,对于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ性能监控的研究正面临诸多挑战．国际上有许多性能监控问题的研究项目．这些研究成果都得到了广泛的应用．然而,在性能监控工作中仍然存在许多悬而未决的关键问题．针对性能监控系统设计中的体系结构问题给出了一个参考模型．通过对现有研究成果的综述,在借鉴现有体系结构模型思想的基础上进行拓展,设计了能够全面指导大型计算机互联网络性能监控的４层体系结构模型,并以ＣＥＲＮＥＴ运行性能管理系统     

浅谈企业领导者的三种能力

本文从企业领导者应具备三种能力入手 ,阐述企业领导者除其“硬件”外其“软件”开发在企业生产经营中的重要作用。