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许多国家和国际性科学组织在科研诚信建设方面都开展了大量工作。目前,国内对于国外这方面的做法和经验,特别是近年来的最新实践只有零星的报道。文章比较全面地介绍国外科研诚信建设的主要发展动向和各国面临的一些共同挑战,进而分析提出其对我国科研诚信建设策略的启示,并就今后应加强的若干方面工作提出建议。 相似文献
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465.
466.
压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感知、压缩和数据处理三个过程完美地结合在一起,避免了传统成像系统"先采样再压缩"方式带来的传感器和计算资源浪费。本文从稀疏性、投影测量矩阵的设计与可重构条件、压缩感知重构算法三个方面概述了压缩感知理论及进展,并以光学成像为背景,详细阐述了最近提出的几类光学压缩成像系统,最后,探讨了压缩感知及压缩成像方面目前所面临的一些挑战性问题。 相似文献
467.
向量处理器的向量化算法映射是难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法,采用将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重迭,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。在Matrix上的实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。 相似文献
468.
在SIMD处理器上映射矩阵运算时会带来大量的数据重排操作从而降低系统性能。本文提出定制化的多粒度矩阵寄存器文件(MMRF)以消除数据重排操作。MMRF支持多粒度的并行行访问和列访问,从而提升矩阵运算的性能。MMRF可以被动态配置为不同的并行访问模式,在不同模式下一个或多个子矩阵可以被并行处理。实验结果显示,同传统的向量寄存器文件(VRF)和矩阵寄存器文件(MRF)相比,MMRF可分别带来2.21倍和1.6倍的平均性能提升,面积分别增加14.3%和3.7%,功耗分别增加14.6%和2.2%。同TMS320C64x+处理器相比,基于SIMD技术的FT-Matrix处理器在引入MMRF后可以得到5.65倍到7.71倍的性能提升。通过层次化的全定制设计技术,MMRF的面积和关键路径分别减少17.9%和39.1%。 相似文献
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为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。 相似文献
470.