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王敬宇 《计算机工程与科学》2009,31(Z1)
多核体系结构加深了并行编程的难度。为开发高效的多核并行调试工具,本文分析了传统并行调试技术面临的问题,提出按并行粒度分级的调试方法,该方法可充分利用并行编程的经验,不断优化调试技术。 相似文献
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稠密深度图在自动驾驶和机器人等领域至关重要,但是现今的深度传感器只能产生稀疏的深度测量,所以有必要对其进行补全.在所有辅助模态中, RGB图像是常用且易得的信息.现今的许多方法都采用RGB和稀疏深度信息结合进行补全.然而它们绝大部分都是利用通道拼接或逐元素求和简单的对两种模态的信息进行融合,没有考虑到不用场景下不同模态特征的置信度.提出一种以输入深度稀疏分布为指导,结合双模态信息量的动态门控融合模块,通过动态产生融合权重的方式对两个模态特征进行更高效的结合.并且根据不同模态的数据特征设计了精简的网络结构.实验结果表明所提出模块和改进的有效性,提出的网络在两个有挑战性的公开数据集KITTI depth completion和NYU depth v2上,使用了很少的参数量达到了先进的结果,取得了性能和速度的优秀平衡. 相似文献
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通信网络的复杂性决定了意图网络自治是无法一蹴而就的,关键在于以全局视角,打通多个网络管控问题域,将网络规律、机理、策略凝练为知识,构建全场景资源调配的知识空间,最终实现意图网络的泛在智能化。围绕6G意图网络,将知识定义智能作为关键使能技术,以提高意图网络的感知和决策闭环能力,构建自学习、自运维的意图网络。实现完全的6G网络自治是一个长期目标,需要分步实现,从提供重复执行操作的替代方案,到执行网络环境和网络设备状态的感知和监控,根据多种因素和策略做出决策,以及有效感知最终用户体验,直到最后网络能够感知运营商和用户的意图,自我优化和演进。 相似文献
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相较于图像分析,如何分析时序信息是动作识别中的一个主要问题.大多数先前的方法,如3D卷积网络、双流卷积网络,仅使用包含全局时域信息的特征作为视频的表征,忽略了局部时序特征的重要性.考虑到这样的问题,本文提出一种基于时序交互感知模块的长短时序关注网络——Long and Short Sequence Concerned Networks(LSCN),融合不同的时序信息,利用不同卷积层时序特征的交互加强对不同时序长度的动作实例的表示,兼顾长短动作实例对时序信息的需求.实验结果表明,基于3D ResNext101的LSCN在两个公共数据集(UCF101和HMDB51)上,相较于基础的网络分别有0.4%和2.9%的准确率提升. 相似文献
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现有的数字广播网络由于没有回传通道,发送端无法知悉传输过程中的丢包状况。接收端处在广播网络的不同位置,常常因处于小区边缘或受障碍物遮挡等原因造成信号减弱,从而导致丢包率提高。该文提出了一种基于pFEC (patching Forward Error Correction,补丁FEC)的丢包恢复机制,来解决单向广播网络的丢包问题。该方法利用蜂窝移动网络的双向信道来传输补丁流,提供自适应的FEC来降低丢包率。这种方式可以在广播业务中为不同位置的用户提供不同的丢包恢复能力。理论建模及仿真结果显示,在蜂窝移动网络丢包率不高的情况下,pFEC机制能够有效应对个别用户突发的丢包,从而提高广播业务整体的可靠性和服务质量。 相似文献
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基于OpenStack 设计并实现了一个面向租户的虚拟机定制化组网系统,通过资源的元数据定义和基于模板的协同操作,实现云基础设施(计算、存储和网络资源)的自动化部署和管控。具体功能包括统一的图形化租户可拖拽操作、定制化的虚拟机组网编排、动态批量的资源配置更新、网络接口粒度上的服务质量控制以及基于虚拟机网络连接关系的优化映射算法等。该系统可以为租户提供网络配置能力,使租户可以方便、快捷而不受制于技术细节地进行虚拟机组网;性能上降低了网络平均时延,实现了资源的高效匹配,提高了资源利用率。 相似文献