用于减少远程Cache访问延迟的最后一次写访问预测方法

为减少远程Cache访问延迟,提高共享存储系统的性能,提出了一种新的基于程序内在写突发特性的最后一次写访问预测方法,并对一个具体的目录协议进行了改造,以支持该预测方法。通过预测Cache块的最后一次写访问并提前对其进行降级,处理器能直接从主存中读取数据,从而减少了远程Cache访问所需的一个网络跳步数。与当前基于指令的预测方法相比,该方法能极大减少存储开销。基准测试程序的评测结果表明,该方法能获得83.1%的预测准确率,并且能提高8.57%的程序执行性能,同时与基于指令的预测方法相比,该方法能分别减少历史踪迹表69%的存储开销和签名表36%的存储开销。     

五花八门的?

外宾虽然操着不同的语言,但这完全不会成为他们的沟通障碍,不管是哪个国家的外宾,都会对我们的战士进行"临时采访",脑洞大开的外宾会有什么问题?战友们,如果是你面对外宾,遇到这样的问题,你会怎么回答昵?     

一种自适应Harris角点检测算法

针对传统算法检测效果不理想的问题,提出了一种基于自适应非最大抑制策略的Harris角点检测算法;通过设置抑制半径与角点响应函数的局部最大值关联,减小抑制半径获取角点。算法有效解决了阈值选取和"聚簇"的问题。实验表明,该算法检测出的角点均匀分布,能很好地适应特征匹配等实际应用。     

公安现役部队非战争军事行动训练面临的挑战与对策

当前,边境安全形势复杂、训练理念陈旧、部队勤训矛盾突出、训练内容与安排不合理、训练保障能力有限等主客观因素,制约着公安现役部队非战争军事行动训练的开展,对公安现役部队形成非战争军事行动战斗力构成了挑战。树立科学的非战争军事行动训练指导思想与理念,创新训练方法和手段,优化训练内容,加强教员队伍建设和训练基地建设,是改进非战争军事行动训练的有效对策。     

基于运动合成的小推力轨道优化方法

针对小推力轨道优化设计问题,提出一种基于运动合成的新方法。给出基于运动合成的小推力轨道机动表达方式,将小推力轨道运动分解成相对独立的三项:单独考虑日心引力的二体轨道运动,单独考虑小推力的运动,以及小推力的存在引起的日心引力摄动作用下的运动。分别给出各项运动的解析表达式,通过合成叠加得到小推力轨道的近似解析解。在此基础上,将小推力轨道优化问题转化成非线性规划问题,并利用序列二次规划方法求解。以小行星1989ML、火星和金星交会任务为例分别进行仿真实验,结果表明,所设计轨道满足任务约束,验证了该方法具有可用性和高效性。     

“打胜仗”,推动创新发展——专访总装防化研究院院长郭东风

正桌上摆着各类中外书籍,话不多却句句分量十足,专家型领导,是我们采访院长最直接的印象。这位从防化兵成长起来的领导,没有华丽的语言,只有对自己工作最朴实的理解和定位。担当精神,忧患意识,让他引领着防化科研不断向前迈进。从中,我们也重新认识了防化兵,重新认识了防化科研。     

主动学习与自学习的中文命名实体识别

命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

一种基于Canny算子的红外图像边缘检测算法

边缘检测是图像特征提取的关键技术。传统的Canny边缘检测算法中高斯滤波方差不具备自适应性,并且不能有效滤除红外图像特有的噪声,对红外图像的边缘提取存在局限性。深入研究了Canny边缘检测算法,并分析了红外图像噪声类型,针对高斯滤波影响红外图像去噪和边缘保持效果的问题,提出了用形态学滤波代替高斯滤波的改进的Canny算法。经过仿真实验,验证了本方法的有效性。改进算法能有效提取含噪红外图像的边缘,较好地保持了红外图像的边缘强度和细节。     

用非概率理论分析混合不确定性结构的可靠性

针对不确定性结构可靠性分析中的输入变量分布参数具有不确定性和输入变量为区间模型的混合不确定性结构展开研究。考虑到可用信息最少的情况,将分布参数的不确定性描述为区间模型。通过等概率转换方法将随机变量与其分布参数进行分离,使问题转化为随机与区间变量混合的可靠性问题,建立了混合不确定性问题的可靠性分析模型。基于非概率可靠性理论,建立混合不确定结构分析模型的二级极限状态函数并结合Kriging代理模型建立了高效的求解方法。将所建立的混合不确定模型应用于飞行器结构的不确定性分析中,验证了所建模型的合理性和所提方法的高效性和准确性。