并行环境下的管理信息系统开发模式研究

通过分析生命周期法、原型法等传统管理信息系统开发方法存在的一些不足之处,以及将并行工程的思想应用到管理信息系统的开发中,提出了一种基于并行环境下的管理信息系统开发模式,并结合装甲装备器材资源调度系统的开发,对这种并行环境开发模式进行了探讨和研究.     

未来中远距协同空战多目标攻击决策研究

根据先进战斗机的技术特点和未来中远距协同空战发展方向,提出一种基于先敌发现、先敌发射、先敌摧毁能力的空战态势分析模型。同时,采用一种将并行遗传算法与分布估计算法相结合的并行分布遗传算法并将其用于多目标攻击决策。最后利用具体算例进行仿真。结果表明空战态势分析模型能够较为准确地描述未来中远距多机协同空战,采用的算法具有较好的可行性和实时性,为中远距多机协同空战的多目标攻击决策提供了新的思路和方法。     

大数据技术专题讲座(二) 第3讲 面向大数据处理的MapReduce优化技术

随着大数据时代的到来,大规模数据的处理技术研究层出不穷。MapReduce计算框架的出现,暂时缓解了大数据的处理难题。虽然MapReduce能够实现大规模数据(通常为PB级甚至EB级)的高效并行处理,但在企业应用环境中,MapReduce底层架构和处理模式上的缺陷逐渐暴露出来,造成了处理效率、执行性能上的一些瓶颈。针对这些不足,结合企业实际处理需求,产生了针对MapReduce的各个方面的优化研究。文中首先阐述了MapReduce的编程模型和实现机制,然后总结了对MapReduce作业调度、实时处理、架构和服务等方面的优化研究,最后对MapReduce各种优化技术进行了总结和展望。     

并行生成卷积网络图像修复算法

为解决修复纹理精细、背景复杂图像中大面积不连续语义缺失时存在的边缘伪影和语义不连续的缺陷,提出一种并行生成卷积的残差连接图像修复算法。将残缺图像输入一个两列平行卷积的结构修复网络得到两个具有不同感受野大小的图像分量,通过共享解码合并两个图像分量并计算输出的L2损失优化网络。将结构修复网络的输出送入包含残差连接与注意力机制的细节修复网络,融合上下文信息,改善修复细节能力。使用全局与局部鉴别器和预训练视觉几何组网络计算损失,对修复网络进行整体判别优化,增强修复结果的整体与局部一致性。在国际公认数据库上验证提出算法的性能,实验结果表明：提出算法可以有效修复复杂背景且包含精细纹理的大面积不规则缺失区域,提升图像细节、语义和结构的真实性与完整性,其峰值信噪比和结构相似度优于经典的对比算法。     

高速并行Gardner算法设计与实现

随着空间探测任务逐步增加、空间信道频谱资源日趋紧张,传统Gardner定时同步算法已经无法满足高速数传系统高通量、高可靠性的需求。为了提高Gardner定时同步算法的吞吐率并增大可纠正误差范围,提出一种高速并行Gardner算法。为了保证插值精度同时减少乘法器消耗,设计了一种并行分段抛物线插值滤波器;为了便于并行流水线设计和最佳采样点选取,构建了计数模块和定时缓存调整模块;为了提高等价吞吐率,重构了流水线并行环路滤波器结构和并行数控振荡器结构。结果表明,该算法等价吞吐率可达1 739.13 Msps,数字信号处理器资源消耗可减少44%,可纠正2×10^-3的定时误差。     

多核环境下负载均衡的并行离散事件全局调度机制

分析了多核环境下传统的离散事件时间弯曲并行系统的性能,针对其事件调度开销小和负载均衡能力强难以兼得的问题,提出了一种基于分布式队列的全局调度机制,设计了相应的数据结构和调度算法,大大减少了锁开销.通过大量实验对多核环境下几种典型离散事件系统并行策略的性能分析表明,本文提出的全局调度策略不仅事件调度开销小,而且回滚率大大降低,有效克服了传统策略回滚量较大或难以实现动态负载平衡的情况,并具备良好的可扩展性.     

民转军技术

超级耐候涂料1、关键技术参数或产品性能耐冲击性50cm;附着力1级;柔韧性2mm;硬度≥2H;耐热200℃/4h;耐低温-55℃/4h;耐水38℃/96h,耐滑油120℃/24h,耐汽油性24h后均不起泡、不脱落,附着力不下降。耐盐雾性2000h不起泡、不脱落;耐湿热1000h不起泡、不脱落,附着力不下降。耐人工加速老化:5000h不粉化、不开裂。本产品为单位自有技术并获国家发明专利,目前处于规模化生产阶段,属国内先进     

长向量处理器高效RNN推理方法

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。