一个能够高效地运行带有分支的循环的MIMD体系结构

本文提出了一个新型的能够高效率地支持带有分支的循环运行的MIMD体系结构。这一体系结构在软件流水技术的支持下,能够灵活地处理循环中的分支对循环并行执行所产生的不利影响。从而在运行循环时,在时间效益及空间效益上都达到极优。本文在介绍体系结构之后,还将介绍其优化编译器的初步构造。     

东北地区乡土住宅发展演变探析

东北严寒地区的农村住宅在近现代的历史发展中形成了独特风格。文章以时间为序,从旧中国开始至21世纪为止,将东北严寒地区农村住宅发展历程划分为四个阶段,从平面布局、建筑结构、建筑技术等方面,论述其发展历程及各阶段的特点,从而演变至今日的严寒地区农村住宅。     

长侧链聚α-烯烃减阻剂的合成及性能

以Ziegler-Natta催化剂TiCl₄/Al(i-Bu)₃为催化体系,己烯、辛烯、癸烯和十二烯4种长链α-烯烃为聚合单体,制备得到超高相对分子质量聚烯烃减阻剂,考察了聚合反应条件对聚合物相对分子质量的影响,以及单体侧链长度对聚合物结晶性和减阻性能的影响。得到的最佳聚合反应条件为:主催化剂Ti Cl4浓度为5.2×10^–4 mol/L,聚合单体与环己烷体积比为1∶1,反应时间至少为1440 min,此时,聚合产物重均相对分子质量达到3.50×10⁶;通过13CNMR对聚合物进行分子结构表征,证明聚合完全且为目标产物;DSC曲线和XRD谱图表明,随着聚烯烃侧链长度的增加,聚合物结晶性增强,影响聚合物减阻剂溶解性。采用旋转圆盘测试方法表征了聚合物减阻率,结果表明,在相同相对分子质量条件下,随着聚合物的侧链长度增加,减阻率明显提高。     

一种像素级多传感器图像融合算法的研究

该文给出了一种像素级多传感器图像融合算法,并将其应用于不同波段SAR图像的融合。该算法先用基于卡尔曼滤波的图像融合技术得到一幅灰度融合图像,再用不同的RGB颜色通道分别表示灰度融合图像以及原图像中增强后的细节,最终得到一幅彩色融合图像。仿真结果表明,用此算法得到的彩色融合图像包含更多的细节,可辨识性强。     

地下超市空调通风设计

结合实际工程案例,从计算冷负荷、冷源选用、空调风系统、水系统等方面介绍超市空调系统设计的概况,并从实际运行中总结设计经验,以期对后续工程设计提供参考。     

谷子面粉添加量对馒头色度变化的影响

为提高馒头营养价值、改善馒头感官品质,通过色度仪分析不同谷子面粉品种、添加量对馒头的色度参数L*、a*、b*、W变化的影响,并对各类馒头进行聚类分析。结果显示,随着谷子面粉添加量增加,馒头的L*、W值越来越小, a*值与b*值逐渐增大,差异性显著。不同品种间L*、a*、b*、W呈现不同差异。糯性品种与粳性品种间有较明显差异。经聚类分析选出添加量20%的冀谷19、济0626-4、太选17和添加量30%的安11-5365、济0626-4,做出的馒头色度参数适中,品质较好,较为适合杂粮主食化产业化生产。     

软件可测试性检测技术研究

软件的可测试性表示软件中故障检测的难易程度,是重要的软件质量特性之一。文章介绍相关的故障／失效模型和RELAY错误检测模型。提出了一个完整的软件故障检测过程：执行过程、传染过程、传播过程。对程序结构,最小表达式错误产生、计算转移、信息流转移等进行分析。提出了一种通过概率进行度量的可测试性静态检测方法,即整个程序可测试性由其包含的所有语句可测试性均值得到。     

添加小米对老面发酵小麦面团的微生物多样性及馒头品质的影响

为了研究微生物生长代谢对老面馒头质地和品质的影响,采用高通量测序技术比较老面发酵小麦(SW)/小麦-小米(SM)面团中的微生物组成及其代谢功能差异,并对小麦/小麦-小米馒头的物理特性及其与微生物的相关性进行分析。结果表明,2组样品的微生物多样性和丰富度虽存在一定差异,但差异不大。SM中细菌和真菌群落的多样性较低。真菌较细菌的丰富度高,而多样性较低。2组微生物菌群组成相似,细菌的优势菌属为乳酸杆菌属和片球菌属,优势菌种为面包乳杆菌和发酵乳杆菌,在SW和SM中均差异显著(P<0.05)。真菌的绝对优势菌属为酵母属,由酿酒酵母组成。KEGG分析显示,次生代谢产物生物合成和氨基酸代谢是SM中代谢旺盛的通路,而碳水化合物、脂质、维生素和核苷酸代谢在SW中显著上调(P<0.05)。老面发酵对不同种类馒头的品质和质地特性产生了影响,相比于小麦馒头,小麦-小米馒头硬度、比容、咀嚼性较高,而弹性、内聚性较低。乳酸菌可以改善馒头的质地特性,这取决于菌属种类,低丰度菌属与弹性呈显著正相关关系(P<0.05)。研究结果为探明微生物组成与老面馒头物理特性的形成机制提供了理论依据,并为筛选、改善品质的潜在微生物提供了参考。     

深度Q学习的二次主动采样方法

实现深度Q学习的一种方式是深度Q网络（Deep Q-networks,DQN）.经验回放方法利用经验池中的样本训练深度Q网络,构造经验池需要智能体与环境进行大量交互,这样会增加成本和风险.一种减少智能体与环境交互次数的有效方式是高效利用样本.样本所在序列的累积回报对深度Q网络训练有影响.累积回报大的序列中的样本相对于累积回报小的序列中的样本更能加速深度Q网络的收敛速度,并提升策略的质量.本文提出深度Q学习的二次主动采样方法.首先,根据序列累积回报的分布构造优先级对经验池中的序列进行采样.然后,在已采样的序列中根据样本的TD-error（Temporal-difference error）分布构造优先级对样本采样.随后用两次采样得到的样本训练深度Q网络.该方法从序列累积回报和TD-error两个方面选择样本,以达到加速深度Q网络收敛,提升策略质量的目的.在Atari平台上进行了验证.实验结果表明,用经过二次主动采样得到的样本训练深度Q网络取得了良好的效果.     

面向连续字符识别的手写汉字部件集及统计规律

本文面向手写字符序列输入信号连续识别研究,分析了汉字及联机手写文本的特点,提出并构建了手写汉字部件集。基于该部件集,完成了GB2312-80的6,763个汉字的部件拆分编码和部件集的测试。统计编码数据发现,汉字依手写部件数的分布规律呈对数正态分布。本文从统计学和字符识别技术的角度对手写部件的构字能力作了分析和讨论,部件集的设计方案在部件选择和汉字拆分上均满足设计要求。实验表明,基于手写部件构造的部件识别器对手写汉字和连续汉字的部件识别率分别达到70.21%和58.49%。