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DFT插值算法在鼓風(fēng)機(jī)故障模式識(shí)別中的應(yīng)用

提出一種離散頻譜估計(jì)新方法，該方法在傳統(tǒng)插值方法基礎(chǔ)上運(yùn)用加零技術(shù)，能較快確定頻譜的小數(shù)部分。新方法提高了離散頻譜估計(jì)的速度與精度，并能被應(yīng)用于煤氣鼓風(fēng)機(jī)等旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障模式識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新算法有效提高了煤氣鼓風(fēng)機(jī)故障模式識(shí)別的準(zhǔn)確度。此外，仿真研究顯示，該方法不僅在噪聲條件下的估計(jì)誤差較傳統(tǒng)算法低，而且能適用于除漢寧窗以外的其他經(jīng)典窗函數(shù)，具有較強(qiáng)的兼容性與魯棒性。

發(fā)表于：8/16/2017

結(jié)合分塊模糊熵和隨機(jī)森林的圖像分類方法

為提高圖像分類性能，提出了一種圖像分類方法。其基本思想是將圖像內(nèi)容的不確定性描述看作是一個(gè)隨機(jī)過(guò)程，采用分塊模糊熵來(lái)提取圖像特征，采用隨機(jī)森林方法進(jìn)行特征分類。首先，考慮全局和局部特性，將圖像劃分為多個(gè)圖像子塊；然后，對(duì)每一個(gè)圖像子塊進(jìn)行模糊c均值聚類，提取模糊熵特征；接著，通過(guò)歸一化處理，得到圖像的模糊熵特征向量；最后，構(gòu)造隨機(jī)森林分類器，實(shí)現(xiàn)模糊熵特征向量的分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的錯(cuò)分率低，分類耗時(shí)少。

發(fā)表于：8/16/2017

IBM聲稱深度學(xué)習(xí)取得重大突破大幅降低處理時(shí)間

北京時(shí)間8月8日下午消息，IBM一直在努力促使計(jì)算機(jī)變得更智能化、更人性化。本周該公司宣布，已經(jīng)開(kāi)發(fā)出一種技術(shù)，可以大幅縮短處理海量數(shù)據(jù)并得出有用結(jié)論的時(shí)間。

發(fā)表于：8/9/2017

多通道GNSS數(shù)據(jù)采集平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

隨著GNSS系統(tǒng)的發(fā)展，多徑效應(yīng)逐漸成為影響定位精度和可靠性的重要因素之一。為了驗(yàn)證天線陣列方法對(duì)于多徑效應(yīng)的消除情況，需要對(duì)多個(gè)天線接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)同步采集存儲(chǔ)。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，利用基于PCIE通信總線的FPGA開(kāi)發(fā)板與多路AD采集卡設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了滿足系統(tǒng)要求的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)。首先簡(jiǎn)要介紹了該采集平臺(tái)的結(jié)構(gòu)及PCIE通信鏈路的搭建，然后設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種數(shù)據(jù)連續(xù)存儲(chǔ)的方法，最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性及采集平臺(tái)的整體性能。

發(fā)表于：8/4/2017

基于FPGA的CMOS相機(jī)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理設(shè)計(jì)

針對(duì)CMOS圖像傳感器輸出的LVDS串行數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中因數(shù)據(jù)無(wú)法對(duì)齊引起誤碼率升高，圖像分辨率降低問(wèn)題，提出一種基于現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列FPGA的CMOS相機(jī)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理研究方案。采用VHDL硬件語(yǔ)言，對(duì)數(shù)據(jù)處理進(jìn)行模塊化設(shè)計(jì)，確保高速數(shù)據(jù)的正確采樣，減少誤碼產(chǎn)生。經(jīng)軟件仿真及實(shí)測(cè)表明：該方案設(shè)計(jì)合理，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，解決了高分辨率圖像在高速傳輸中的數(shù)據(jù)校正問(wèn)題，輸出的圖像輪廓清晰、無(wú)斑點(diǎn)。

發(fā)表于：8/1/2017

引領(lǐng)“中國(guó)芯” 貴州打造“中國(guó)數(shù)谷”

日前，蘋(píng)果宣布與貴州省政府簽訂戰(zhàn)略合作框架協(xié)議，將投資10億美元在貴州設(shè)立數(shù)據(jù)中心(Data Center)，用來(lái)儲(chǔ)存中國(guó)當(dāng)?shù)叵M(fèi)者所使用的iCloud數(shù)據(jù)。這讓半導(dǎo)體業(yè)再次聚焦貴州，試圖挖掘更多蘊(yùn)藏的商機(jī)。

發(fā)表于：7/25/2017

基于Spark的改進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法研究

針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法在信息爆炸時(shí)代面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)，其計(jì)算周期大、算法效率低等問(wèn)題，將數(shù)據(jù)以特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存儲(chǔ)，降低數(shù)據(jù)遍歷次數(shù)；在連接操作前進(jìn)行剪枝操作，并且改變剪枝操作的判定條件；同時(shí)將改進(jìn)算法IApriori與基于內(nèi)存的大數(shù)據(jù)并行計(jì)算處理框架Apache Spark相結(jié)合，提出了一種基于Spark的Apriori改進(jìn)算法(Spark+IAprior)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Spark+IApriori算法在集群伸縮性和加速比方面都優(yōu)于Apriori算法。

發(fā)表于：7/20/2017

面向網(wǎng)絡(luò)股評(píng)觀點(diǎn)的垂直搜索引擎設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

股票市場(chǎng)是國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的晴雨表。網(wǎng)民對(duì)股市評(píng)論觀點(diǎn)在很大程度上反映了股市行情，也影響著股市漲跌。因此，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)文本情感極性分析技術(shù)和搜索引擎技術(shù)來(lái)挖掘網(wǎng)絡(luò)股評(píng)觀點(diǎn)是當(dāng)前信息和金融學(xué)科的交叉研究課題熱點(diǎn)之一。設(shè)計(jì)了一種融合全文搜索和觀點(diǎn)挖掘的面向網(wǎng)絡(luò)股評(píng)的垂直搜索引擎系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，提出了一種面向網(wǎng)絡(luò)股評(píng)主題數(shù)據(jù)采集的定點(diǎn)收割算法和爬蟲(chóng)結(jié)構(gòu)，并建立了一種網(wǎng)絡(luò)股評(píng)的多粒度模糊計(jì)算的無(wú)監(jiān)督情感極性分類方法，能實(shí)現(xiàn)股評(píng)觀點(diǎn)的在線分析。通過(guò)對(duì)實(shí)現(xiàn)的垂直搜索引擎的測(cè)試表明，其在情感極性分類精度、爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)采集效率、搜索引擎響應(yīng)時(shí)間等性能指標(biāo)上都能滿足實(shí)際應(yīng)用要求。

發(fā)表于：7/19/2017

華為發(fā)布“無(wú)邊界計(jì)算”服務(wù)器引領(lǐng)計(jì)算發(fā)展新起點(diǎn)

華為在北京發(fā)布“無(wú)邊界計(jì)算”服務(wù)器戰(zhàn)略及系列解決方案，該戰(zhàn)略聚焦行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，規(guī)劃了華為未來(lái)5年計(jì)算創(chuàng)新路線圖，從而幫助客戶創(chuàng)造切實(shí)價(jià)值。華為系統(tǒng)解讀了服務(wù)器戰(zhàn)略內(nèi)涵與業(yè)務(wù)定位，并發(fā)布了V5系列解決方案，包括全閃存HANA一體機(jī)解決方案、大數(shù)據(jù)應(yīng)用加速解決方案、視頻邊緣智能分析解決方案及G系列異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)等。

發(fā)表于：7/17/2017

IBM改組全球科技服務(wù)部門加大人工智能依賴度

北京時(shí)間7月13日上午消息，IBM將改組全球科技服務(wù)部門，加大對(duì)人工智能技術(shù)的依賴。該部門負(fù)責(zé)幫助客戶運(yùn)營(yíng)電腦網(wǎng)絡(luò)。

發(fā)表于：7/13/2017

蘋(píng)果將投10億元在貴州建立數(shù)據(jù)中心

今天上午，蘋(píng)果公司宣布將在貴州建立中國(guó)的第一個(gè)數(shù)據(jù)中心。項(xiàng)目落成后，中國(guó)用戶數(shù)據(jù)將存儲(chǔ)在中國(guó)的數(shù)據(jù)中心。據(jù)了解，早在上半年蘋(píng)果公司就曾宣布在上海和蘇州開(kāi)設(shè)研發(fā)中心，并承諾在中國(guó)研發(fā)中心投入超過(guò)35億元人民幣。

發(fā)表于：7/12/2017

牛X的量子計(jì)算機(jī)到底是啥？終于明白了

自上世紀(jì)90年代提出量子計(jì)算機(jī)概念以來(lái)，技術(shù)和研發(fā)費(fèi)用是限制這類逆天設(shè)備發(fā)展的壁壘，期間加拿大D-Wave公司曾宣稱已經(jīng)研發(fā)出量子計(jì)算機(jī)，但是業(yè)界對(duì)這臺(tái)設(shè)備仍持質(zhì)疑態(tài)度。

發(fā)表于：7/11/2017

量子計(jì)算機(jī)基本原理是什么，又長(zhǎng)什么樣

在玻色采樣這個(gè)問(wèn)題上，量子算法有著指數(shù)級(jí)的優(yōu)勢(shì)。潘建偉團(tuán)隊(duì)制造出一臺(tái)專門計(jì)算玻色采樣的光量子計(jì)算機(jī)，在計(jì)算三光子、四光子、五光子玻色采樣問(wèn)題時(shí)，計(jì)算速度比國(guó)外同行和早期計(jì)算機(jī)要快。

發(fā)表于：7/11/2017

阿里科學(xué)家詳解量子通信技術(shù) 已率先應(yīng)用于信息加密

量子信息被業(yè)界公認(rèn)是對(duì)未來(lái)世界科學(xué)產(chǎn)生重大影響的革命性技術(shù)，中美等大國(guó)均投入巨大資源參與到這場(chǎng)未來(lái)之戰(zhàn)。今年6月，科技部等四部門聯(lián)合印發(fā)《“十三五”國(guó)家基礎(chǔ)研究專項(xiàng)規(guī)劃》，列出了“十三五”期間重大科技項(xiàng)目，其中就包括量子通信與量子計(jì)算機(jī)。

發(fā)表于：7/4/2017

基于邊緣自適應(yīng)的Mean Shift目標(biāo)跟蹤方法

針對(duì)Mean Shift算法固定搜索核窗口存在局限性的問(wèn)題，提出了一種基于邊緣特性的Mean Shift搜索核半徑自動(dòng)調(diào)節(jié)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法。在視頻序列圖像中，當(dāng)目標(biāo)遠(yuǎn)離、靠近攝像機(jī)時(shí)，會(huì)發(fā)生尺寸變小、變大的變化，導(dǎo)致固定核窗口的Mean Shift搜索算法得到的結(jié)果要么存在太多的背景噪聲，要么沒(méi)有包含完整的目標(biāo)特征，從而使跟蹤效果變差。利用邊緣檢測(cè)求出以目標(biāo)為中心，略大于Mean Shift核半徑區(qū)域的二值圖像，根據(jù)二值圖像的形心，用逐步縮小的圓去逼近目標(biāo)的辦法求出適合真實(shí)目標(biāo)的Mean Shift核窗口半徑，達(dá)到核函數(shù)半徑自適應(yīng)目標(biāo)的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，根據(jù)邊緣特性自動(dòng)調(diào)節(jié)Mean Shift搜索核窗口半徑的方法，顯著降低目標(biāo)形狀大小變化所帶來(lái)的影響，準(zhǔn)確而有效地實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤。

發(fā)表于：6/26/2017