并行推理机RAP／LOP-WAM的方案设计和性能评价

本文首先简要介绍了逻辑程序并行执行模型RAP/LOP，它基于OR树林描述，扩充WAM支持限制与/或并行执行逻辑程序，然后重点论述了并行执行模型和它的抽象机映射到多处理机系统的方案，探讨用通用CPU芯片和附加专用硬件构造并行推理机，最后通过软件模拟系统对系统体系结构进行评价。     

BS高清晰度彩电用芯片详解(二)

（上接2002年第10期第21页）●数据包（DataPacket）处理部TS分离部的核心——数据包处理部从TSPacket中取得必要的数据，存放在重新设定的外部SDRAM中。共有48个数据滤波器（Datafilter），具备处理48个PID的能力。得到数据，是生成用于与节目和构成节目的媒体相关的节目关系表PAT(ProgramAssociationTable)、节目图表PMT(ProgramMapTable)、电子节目单EPG（ElectronicProgramGuide）以及预约录像等的事件信息表EIT(EventInformationTable),用于集成服务数字广播ISDB(IntegratedServiceDigitalBroadcasting)的信息数据…     

光盘阵列系统的一种性能优化方法

提出了一种用低性能驱动器组建高性能光盘阵列系统性能的优化方法。针对传统的低性能光盘驱动器(驱动器内部数据传输率及接口速率均较低),提出了一种新型的数据传输模式。采用此优化方法可以使光盘阵列系统的整体性能得到较大地提高。同时还可以提高系统整体的性价比。     

基于遗传禁忌算法的双资源约束下并行生产线调度研究

并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点,是一类新型的调度问题。在考虑遗传算法早熟收敛特性和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法结合起来,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的双资源并行作业车间的调度优化问题算法,即考虑到了产品的调度受到机器、工人等资源制约的影响,对算法中种群的构造,适应度计算,遗传操作等方面进行了研究,最后给出了实例仿真和结论。     

PC机与单片机并行通讯的方法和编程

以流行的ＰＣ机为例，介绍了微机与单片机之间的一种有效的并行通讯方法。并针对工业干扰，提出了合适的解决方法。这一技术，可广泛地用于各种智能数据采集智能通讯，智能收费系统等。具有可靠性高，应用方便，造价低廉等特点。     

Dynamic Current Sharing in Paralleling Power MOSFET

By combining the theory with the practice,the dynamic current shar-ing in paralleling power MOSFET is analysed.The principles of choosing parameters in-fluencing dynamic current sharing are described,and some experiment results are given on the basis of these steps.     

一种利用小波降噪的卫星导航信号并行捕获算法

针对全球定位系统（Global Positioning System,GPS）接收机传统捕获算法计算复杂度高、捕获灵敏度低等缺点,提出了一种可降噪的简化并行码相位捕获（Noise Reduction for Simplified Parallel Code Phase Acquisition,NR-SPCA）算法。该算法通过对信号降采样,利用小波变换对二次采样信号作降噪处理,提高了捕获灵敏度;利用GPS信号和C/A码互相关的稀疏性,并行计算降噪后的信号的相关值,提高了运算效率。仿真结果表明,在90%概率捕获成功的前提下,NR-SPCA算法比传统的PCA算法信噪比低1 dB,运算效率提升了100%。该算法还可应用于航天探测、自动驾驶等领域。     

融合Transfomer和多尺度并行注意的结直肠息肉分割算法

针对结直肠息肉图像中病灶区域尺度变化大、形状不规则和边界不清晰等复杂特点导致息肉分割精度低、分割边界存在伪影的问题,提出了一种融合Transfomer和多尺度并行注意网络(Fusion of Transfomer and Multiscale Parallel Attention Networks, FTMPA-Net)的结直肠息肉分割算法。选用HarDNet逐层提取语义信息和空间细节,采用多尺度感受场模块(Multiscale Receptive Field Block, RFB)捕获不同感受野下的特征信息,串入高效通道注意力机制提取空间、通道特征的相关性信息,以抑制背景颜色的响应;通过并行解码模块逐层聚合由高效通道注意力机制得到的增强特征图,并生成初始预测分割图用于后续深层监督;提出高效多头注意力机制(Efficient Multi-Head Self-Attention Module, EMHSA)来进一步细化边缘信息,构建区域与边界之间的联系,以提高其分割性能。在CVC-ClinicDB数据集和Kvasir-SEG数据集上对该算法进行测试,平均相似性系数分别为95.58%和92...     

多分辨率融合输入的U型视网膜血管分割算法

针对视网膜血管拓扑结构不规则、形态复杂和尺度变化多样的特点,该文提出一种多分辨率融合输入的U型网络(MFIU-Net),旨在实现视网膜血管精准分割。设计以多分辨率融合输入为主干的粗略分割网络,生成高分辨率特征。采用改进的ResNeSt代替传统卷积,优化血管分割边界特征;将并行空间激活模块嵌入其中,捕获更多的语义和空间信息。构架另一U型精细分割网络,提高模型的微观表示和识别能力。一是底层采用多尺度密集特征金字塔模块提取血管的多尺度特征信息。二是利用特征自适应模块增强粗、细网络之间的特征融合,抑制不相关的背景噪声。三是设计面向细节的双重损失函数融合,以引导网络专注于学习特征。在眼底数据用于血管提取的数字视网膜图像(DRIVE)、视网膜结构分析(STARE)和儿童心脏与健康研究(CHASE_DB1)上进行实验,其准确率分别为97.00%, 97.47%和97.48%,灵敏度分别为82.73%, 82.86%和83.24%,曲线下的面积(AUC)值分别为98.74%, 98.90%和98.93%。其模型整体性能优于现有算法。