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1.
随着我国经济的不断发展,人们的生活水平不断提高,食品安全问题备受关注。粮食安全是食品安全的重要组成部分,粮食中产生的真菌毒素直接影响人们的生命安全,因此,对粮食中的主要真菌毒素进行分析和研究具有重要的意义。本文主要对玉米、小麦、稻谷中的真菌毒素进行调查分析,结果发现粮食存在被感染的风险。
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2.
针对遗传算法局部搜索能力弱和收敛速度慢,在选择操作之后加上了禁忌搜索算法,并对交叉操作进行改进,最后用禁忌搜索作为变异操作,从而加快算法的收敛速度,并用此改进的遗传算法来优化BP神经网络的权值。实验证明,采用该方法优化BP神经网络权值,能克服BP神经网络收敛速度慢、局部极小问题。
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3.
卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域实现了很好的性能.大规模的神经网络模型通常遭遇计算、存储等资源限制,稀疏神经网络的出现有效地缓解了对计算和存储的需求.尽管现有的领域专用加速器能够有效处理稀疏网络,它们通过算法和结构的紧耦合实现高能效,却丧失了结构的灵活性.粗粒度数据流架构通过灵活的指令调度可以实现不同的神经网络应用.基于该架构,密集卷积规则的计算特性使不同通道共享相同的一套指令执行,然而稀疏网络中存在权值稀疏,使得这些指令中存在0值相关的无效指令,而现有的指令执行方式无法自动跳过它们从而产生无效计算.同时在执行不规则的稀疏网络时,现有的指令映射方法造成了计算阵列的负载不均衡.这些问题阻碍了稀疏网络性能的提升.基于不同通道共享一套指令的前提下,根据稀疏网络的数据和指令特征增加指令控制单元实现权值数据中0值相关指令的检测和跳过,同时使用负载均衡的指令映射算法解决稀疏网络中指令执行不均衡问题.实验表明:与密集网络相比稀疏网络实现了平均1.55倍的性能提升和63.77%的能耗减少.同时比GPU(cuSparse)和Cambricon-X实现的稀疏网络分别快2.39倍(Alexnet)、2.28倍(VGG16)和1.14倍(Alexnet)、1.23倍(VGG16).
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4.
研究强威粉在天然橡胶(NR)汽车减震衬套胶料中的应用。结果表明:强威粉属于纳米填料,与普通无机填料相比,强威粉对丁苯橡胶(SBR)基本配方胶料的补强性能较好,强威粉增量替代炭黑N770用于NR汽车减震衬套胶料中,胶料具有优异的强度性能、绝缘性能和减震性能,且原材料成本较低。强威粉适合用作减震和绝缘橡胶制品的填料。
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5.
采用中性蛋白酶水解玉米蛋白粉,对不同条件下制备的玉米蛋白酶解液的还原力进行了研究,并在此基础上用响应面分析法优化酶水解条件,得到最佳酶解工艺条件为:底物体积分数6.05%,酶解温度55.3℃,加酶量3.88%,p H 7.6。在此条件下,玉米蛋白粉酶解产物的还原力为0.41。试验结果表明,该条件下的酶解产物具有较强的抗氧化能力,在食品工业上有一定的应用价值。
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6.
采用碱性蛋白酶(Alcalase)水解豌豆蛋白,对不同条件下制备的豌豆蛋白酶水解产物DPPH·清除率进行了研究,在单因素试验基础上采用响应面分析方法优化酶水解条件,得到最佳酶解工艺条件为:酶解温度56.5℃,酶解时间3.2 h,pH6.1,加酶量3.0%,底物浓度3.0%,在此条件下,碱性蛋白酶水解产物对DPPH·的清除率为47.83%.
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7.
数据流架构的执行方式与神经网络算法具有高度匹配性,能充分挖掘数据的并行性. 然而,随着神经网络向更低精度的发展,数据流架构的研究并未面向低精度神经网络展开,在传统数据流架构部署低精度(INT8,INT4或者更低)神经网络时,会面临3个问题:1)传统数据流架构的计算部件数据通路与低精度数据不匹配,无法体现低精度神经网络的性能和能效优势;2)向量化并行计算的低精度数据在片上存储中要求顺序排列,然而它在片外存储层次中是分散排列的,使得数据的加载和写回操作变得复杂,传统数据流架构的访存部件无法高效支持这种复杂的访存模式;3)传统数据流架构中使用双缓冲机制掩盖数据的传输延迟,但是,当传输低精度数据时,传输带宽的利用率显著降低,导致计算延迟无法掩盖数据传输延迟,双缓冲机制面临失效风险,进而影响数据流架构的性能和能效.为解决这3个问题,设计了面向低精度神经网络的数据流加速器DPU_Q.首先,设计了灵活可重构的计算单元,根据指令的精度标志位动态重构数据通路,一方面能高效灵活地支持多种低精度数据运算,另一方面能进一步提高计算并行性和吞吐量. 另外,为解决低精度神经网络复杂的访存模式,设计了Scatter引擎,该引擎将在低层次或者片外存储中地址空间离散分布的低精度数据进行拼接、预处理,以满足高层次或者片上存储对数据排列的格式要求.同时,Scatter引擎能有效解决传输低精度数据时带宽利用率低的问题,解决了双缓冲机制失效的问题.最后,从软件方面提出了基于数据流执行模式的低精度神经网络映射算法,兼顾负载均衡的同时能对权重、激活值数据进行充分复用,减少了访存和数据流图节点间的数据传输开销.实验表明,相比于同精度的GPU(Titan Xp)、数据流架构(Eyeriss)和低精度神经网络加速器(BitFusion),DPU_Q分别获得3. 18倍、6.05倍、1.52倍的性能提升和4.49倍、1.6倍、1.13倍的能效提升.
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8.
以生产淀粉的副产物豌豆蛋白粉为原料,研究了中性蛋白酶酶解条件对豌豆蛋白乳化性的影响.首先通过单因素试验研究了加酶量、反应时间、底物浓度、反应温度、pH值对豌豆蛋白乳化活性和乳化稳定性的影响;在单因素试验的基础上设计响应面试验,研究各因素及其交互作用对豌豆蛋白乳化性的影响,优化出的最佳酶解条件为:加酶量0.13%、反应时间32.5 min、pH8.0、反应温度52.8℃,此时豌豆蛋白的乳化活性为35.82 m2/g,乳化稳定性为45.88 min,比改性前豌豆蛋白的乳化性有了明显提高.
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9.
采用碱性蛋白酶对豌豆蛋白进行水解,通过单因素试验,分析了温度、pH、酶与底物浓度比、底物浓度、水解时间对水解度影响,并在单因素试验的基础上,利用响应面分析法,优化确定的豌豆蛋白酶水解最佳条件为:温度54.5℃,pH7.9,酶与底物浓度比1.5%,底物浓度2.9%,水解时间3.0 h,最佳酶水解条件下的水解度为13.42%.
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10.
针对现有网络故障诊断系统的自适应能力弱、诊断速度慢和故障模式不同等问题,将免疫原理与代理技术相结合,采用分层多步的诊断思想构建诊断模型。基于克隆选择学说,提出新算法,完成检测器的训练。该算法选取了检测器克隆群,引进优化参数,可避免过早收敛和局部最优解的产生,从而改进诊断性能;同时还引入了检测器分类思想,加速诊断过程。与传统故障诊断方法相对比,该模型在处理复杂环境下的网络故障具有较明显的优势。
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