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41.
目的:进一步解决CT图像重建耗时长的问题,实现大批量重建CT图像.方法:利用大数据框架Spark构建GPU集群.首先对加速滤波反投影(FBP)和同时代数迭代重建技术(SART)算法的复杂度进行分析及并行化设计,并比较在GPU和CPU上的运行速度.通过对比耗时选择最佳的计算组合,实现单机GPU加速.通过thunder工具读取批量的投影数据并创建分布式数据集,使用Numba开发CUDA程序并部署在Spark运行.结果:FBP算法运行速度有近40倍的提升,SART算法运行速度有近10倍的提升.结论:Spark和GPU结合能够扩展Spark的性能,突破单机加速瓶颈,大幅提升计算速度,对于不同的图像重建算法均有良好的加速效果,表明Spark-GPU在图像重建方向有良好的应用前景. 相似文献
42.
针对使用均方误差(Mean Square Error,MSE)作为目标损失函数,导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题,提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型(Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN)以改善重建效果.首先,鉴于变色龙可以同时注视两个不同方向的非凡视觉功能,SRBRNN模型借助双向循环神经网络结合序列演进前向与反向给输出提供不同方向时间信息的思想,实现重建过程中失真与感知质量的兼顾;其次,SRBRNN模型定义了特征演进和退化序列,并设计了低分辨率图像到高分辨率图像演进和高分辨率图像到低分辨率图像退化网络,将演进网络和退化网络对应应用为原双向循环网络的前向循环和反向循环网络;最后,利用双向循环机制重建超分辨率特征.用SRBRNN算法在Set5、Set14、BSD100基准测试集上进行实验,实验结果表明在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)评估指标及主观质量评分上,... 相似文献
43.
44.
郭卡 《湖北大学学报(自然科学版)》2023,(3):414-419
自然场景的文本识别在深度学习的推动下发展迅速,但是大多数文本识别算法都无法在低分辨率条件下使用,为了解决这个困境,本研究将超分辨率重建技术作为预处理手段加入到文本识别中,并提出一种针对文本识别领域的超分辨率重建网络,利用像素级注意力机制使超分辨率重建网络专注文本相关信息,同时利用文本识别网络的先验信息构建感知损失,辅助超分辨率识别网络的训练,将低分辨率图片的识别率从66.38%提升到78.99%. 相似文献
45.
46.
杨柳 《科技情报开发与经济》2014,(10):122-124
近年来频发的自然灾害对日趋完善的农村信息服务体系造成很大影响。以2013年"4·20芦山地震"为例,介绍了灾前农村信息服务体系建设的基本情况,分析了灾后农村信息服务体系受损情况和灾后体系重建发展对信息的需求,指出灾后重建农村信息服务体系需要相关政策法规的支持以及政府部门、企事业单位、公益团体与灾区群众共同努力。 相似文献
47.
日本大地震后,NP0/NGO组织异常活跃。据不完全统计。截至8月上旬,参与日本灾区救援的NPO/NGO组织成员超过50万人,在灾后重建过程中。NIPO/NGO组织承担着重要的角色。日本的NPO/NGO组织在增进福利、振兴文教、营造社区、国际救援、灾害救助、维护人权等领域.不仅弥补了日本社会结构和体制上的诸多问题, 相似文献
48.
49.
如何在大学历史教学中贯穿真善美教育 总被引:1,自引:0,他引:1
胡克森 《邵阳高等专科学校学报》2011,(5):101-104
在当今的社会转型时期,整个社会需要重建道德价值和精神价值。因此,对大学生进行真善美的知识教育十分必要,而进行真善美综合知识教育,历史学是最适合的。在历史教学中对大学生进行"真""善""美"的知识教育,第一是利用历史学的科学功能对学生进行求真的教育,然后要利用历史学的教育功能和艺术功能对学生进行"为善"的教育和审美的教育,告诉他们以历史上的道德楷模和英雄人物为榜样,树立起美好的人生理想,培养好的道德操守,从而改变社会风气,重建民族精神风貌。 相似文献
50.
研究了离散图像的连续表示及重建问题.首先利用弦理论,给出了图像的连续表示形式,然后利用付里叶变换实现了图像连续表示及重建的快速算法,接着将它们应用于图像无级缩放、图像平滑、边缘检测、角点检测,并与传统离散图像处理方法的实验结果进行了比较.实验结果表明:利用图像连续表示方法处理离散图像可以得到不差于传统的离散图像处理方法处理的结果,此方法使离散图像的解析法处理成为可能. 相似文献