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一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法
本發(fā)明公開了一種基于 GPU 的多尺度空間特征提取方法，包括 以下步驟：利用多尺寸并行非線性濾波構(gòu)造尺度空間、在尺度空間中 并行的進行關(guān)鍵點檢測和描述符生成。其中尺度空間構(gòu)造包括：多尺 寸數(shù)據(jù)打包、多尺寸并行降采樣、多尺寸并行非線性濾波的具體執(zhí)行 步驟。為了提高算法的并行度、降低數(shù)據(jù)依賴性，通過并行降采樣提 前得到各個尺寸下的初始圖像，使得各個尺寸下的非線性濾波、關(guān)鍵 點檢測和描述符生成可以在 GPU 中并行的執(zhí)行。
華中科技大學
2021-04-14
十年科技創(chuàng)新口號微調(diào)背后的國家意志
“科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置”，強調(diào)要堅持走中國特色自主創(chuàng)新道路、實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略。
中國青年報
2022-04-14
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一種風電集群軌跡預(yù)測與分層控制方法
本發(fā)明涉及一種風電集群軌跡預(yù)測與分層控制方法，包括：根據(jù)風電集群及風電場內(nèi)的拓撲結(jié)構(gòu)，基于空間相關(guān)性和NWP數(shù)據(jù)進行超短期風電功率預(yù)測；根據(jù)調(diào)度中心下發(fā)的調(diào)度值，將控制過程在空間上分為集群優(yōu)化調(diào)度層、場群協(xié)調(diào)分類層和單場自動執(zhí)行層，將風電功率預(yù)測值從時間上逐層細化；在場群協(xié)調(diào)分類層，基于風電功率預(yù)測值對風電場進行分類，分為上爬坡群、下爬坡群、平穩(wěn)群和振蕩群；在單場自動執(zhí)行層，基于AGC機組下旋轉(zhuǎn)備用裕度和風電送出斷面裕度判斷風電可增發(fā)空間，增發(fā)上爬坡群風電場出力或降低下爬坡群風電場出力；基于風電場運行與監(jiān)測系統(tǒng)，根據(jù)監(jiān)測到的風電場實際值，計算并反饋風電功率誤差，修正風電集群和風電場預(yù)測值，使優(yōu)化過程更加精確。
中國農(nóng)業(yè)大學
2021-04-11
一種針對 RS 編碼存儲集群的存儲擴容方法
本發(fā)明公開了一種針對 RS 碼存儲集群的高效存儲擴容方法，涉 及數(shù)據(jù)重新分布和校驗更新兩個過程。具體包括：增加Δk 個數(shù)據(jù)節(jié) 點，并按照轉(zhuǎn)置式數(shù)據(jù)布局重新分布舊數(shù)據(jù)，其中原始數(shù)據(jù)分塊只在 舊數(shù)據(jù)節(jié)點和新數(shù)據(jù)節(jié)點之間遷移，新數(shù)據(jù)分塊直接填充到遷移后所 空出區(qū)域；完成數(shù)據(jù)重新分布時，需要進行相應(yīng)校驗分塊的更新操作。 上述數(shù)據(jù)重新分布支持多次擴容并保持數(shù)據(jù)分布的均勻性。由于數(shù)據(jù) 重新分布采用轉(zhuǎn)置式數(shù)據(jù)布局，校驗分塊更新時，
華中科技大學
2021-04-14
利用 GPU 實現(xiàn)外輻射源雷達多通道時域雜波抑制的方法
本發(fā)明涉及一種利用 GPU 實現(xiàn)外輻射源雷達多通道時域雜波抑制的方法，主要解決雷達探測環(huán)境 中的雜波抑制問題。主要步驟為:首先獲取校準后參考和監(jiān)測通道數(shù)據(jù)，并分配計算所需內(nèi)存、顯存; 然后加載數(shù)據(jù)到 GPU 顯存，采用迭代算法計算自相關(guān)矩陣 Rx，求逆得利用參考和監(jiān)測通道數(shù)據(jù)計算互 相關(guān)矩陣 C，計算與 C 乘積得到矩陣 D，計算參考通道數(shù)據(jù)與矩陣 D 乘積得到監(jiān)測通道中直達波與多徑 分量從監(jiān)測通道數(shù)據(jù)中減去得到目標回波分量;最后釋放已分配的內(nèi)存、顯存。本發(fā)明克服了迭代類雜 波抑制算法收斂速度和穩(wěn)定性等難以確定的困難，降低了 ECA 及 ECA-B 算法的時間和空間復(fù)雜度，并 具有平臺搭建簡單、穩(wěn)定性好、運算速度快、擴展性強、易于開發(fā)等優(yōu)點。
武漢大學
2021-04-13
農(nóng)業(yè)廢棄物資源(作物秸稈、加工廢料)綜合利用技
一、成果簡介 利用畜禽糞便和農(nóng)作物秸稈栽培雙孢蘑菇等草腐型食用菌，利用木屑、枝杈和玉米芯栽培香菇等木腐型食用菌的循環(huán)經(jīng)濟發(fā)展項目具有經(jīng)濟效益高和不產(chǎn)生污染物等優(yōu)勢，采收食用菌后的菌渣還可以作為有機肥料促進有機農(nóng)業(yè)的發(fā)展。農(nóng)戶栽培食用菌的投入產(chǎn)出比平均為1：2，即投入1000元錢的純利潤也達1000元。
中國農(nóng)業(yè)大學
2021-04-14
一種面向多核集群的數(shù)據(jù)流編譯優(yōu)化方法
本發(fā)明公開了一種面向多核集群系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流編譯優(yōu)化方法，包括：確定計算任務(wù)與處理核映射的任務(wù)劃分與調(diào)度步驟；根據(jù)任務(wù)劃分與調(diào)度結(jié)果構(gòu)造集群節(jié)點間和集群節(jié)內(nèi)核間的流水線調(diào)度表的層次流水線調(diào)度步驟；根據(jù)所述多核處理器的結(jié)構(gòu)特性、集群節(jié)點間的通信情況和數(shù)據(jù)流程序在多核處理器上的執(zhí)行情況做做基于 cache 的緩存優(yōu)化步驟。本發(fā)明的方法結(jié)合了數(shù)據(jù)流程序與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化技術(shù)，充分發(fā)揮高負載均衡性以及同步與異步混合流水代碼在多核集群上的高并行性，而且針對多核集群上的緩存與通信方式，對程序的緩存訪問和通信傳輸進
華中科技大學
2021-04-14
大規(guī)模集群云工作流分布式調(diào)度系統(tǒng)
本系統(tǒng)結(jié)合深度學習等智能化算法機理，研究出一套云工作流智能管理與調(diào)度優(yōu)化算法，面向復(fù)雜工業(yè)制造領(lǐng)域云工作流實現(xiàn)服務(wù)定制與靈活部署需求，達到云計算資源的集約利用和合理優(yōu)化調(diào)度的目的，能夠使大規(guī)?？缂涸茢?shù)據(jù)中心資源得到充分利用。在不同典型應(yīng)用場景下，尤其是在用戶具有不同程度的偏好時，滿足用戶隱私安全保護和不同服務(wù)質(zhì)量標準要求，大幅降低執(zhí)行時間和耗費成本。
北京理工大學
2022-11-28
一種 GPU 上基于內(nèi)存統(tǒng)一管理的 MapReduce 實現(xiàn)方法
本發(fā)明公開了一種 GPU 上基于內(nèi)存統(tǒng)一管理的 MapReduce 實 現(xiàn)方法，包括：初始化 GPU 的塊大小為 Bs，每個塊中的線程數(shù)目 N， 輸入數(shù)據(jù)量大小 M；在全局內(nèi)存上為 GPU 的每個塊分配一個中間數(shù)據(jù) 緩沖區(qū)，同時分配一個全局結(jié)果緩沖區(qū)；對 p%的輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)處理， 在中間數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中收集 map 任務(wù)計算結(jié)果和歸約頻率信息；根據(jù)鍵 值對的歸約頻率，對中間結(jié)果進行排序，保存鍵值對索引信息到排序 結(jié)果緩
華中科技大學
2021-04-14
一種基于 GPU 和 CPU 混合平臺的高速無損數(shù)據(jù)壓縮方法
本發(fā)明公開了一種基于 GPU 和 CPU 混合平臺的高速無損數(shù)據(jù) 壓縮方法，包括：CPU 讀取待壓縮數(shù)據(jù)文件，將該待壓縮數(shù)據(jù)文件從 內(nèi)存拷貝到 GPU 的全局存儲器中，設(shè)置 GPU 上的線程塊組 bk[a]，每 個線程塊中的線程個數(shù) b，設(shè)置壓縮字典窗口的長度為 c，并設(shè)置指向 第一個壓縮字典窗口的頭部指針為 p_dic_h，設(shè)置預(yù)讀窗口大小為 d， 指 向 第 一 個 預(yù) 讀 窗 口 的 指 針 p_pre_r ， 該 指 針
華中科技大學
2021-04-14