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基于深度學習的智能垃圾分揀車系統[其他][其他]

針對生活垃圾的高效分類及搬運處理，設計了一款以邊緣嵌入式AI設備Jetson Nano為控制器的光電智能小車系統，該系統設計以YOLOv5為目標檢測算法，以Pytorch1.8.1為深度學習框架。使智能小車從指定區域出發，通過自身的光電傳感器在指定范圍內搜尋垃圾，利用六軸機械臂對垃圾進行分揀并送到指定分類地點。對采集到的5 048張圖片(包括5種垃圾類別)進行300次的迭代訓練，實驗測試結果表明：平均精確度達到91.8%，準確率達到94.5%，召回率達到89.03%。

發表于：1/7/2022 10:27:00 AM

基于VGG16網絡的人臉情緒識別[通信與網絡][通信網絡]

近年來，如何通過人工智能對人的面部表情進行識別分析成為一個研究熱點，利用人工智能可以快速地分析人的面部情緒，并以此為基礎進行進一步研究。在深度學習中，傳統的卷積神經網絡存在對面部表情特征的提取不充分以及計算機參數量較大的問題，導致分類準確率較低。因此，提出了基于VGG16網絡的人臉表情識別算法，通過與InceptionV3、InceptionResNetV2、ResNet50等模型實驗對比，結果表明，VGG16神經網絡在FER2013PLUS測試數據集上的識別準確率為79%，準確率比傳統的卷積神經網絡高。

發表于：1/7/2022 10:23:00 AM

區域多能源系統數字孿生應用平臺構建[通信與網絡][通信網絡]

針對缺乏支撐區域多能源系統數字孿生動態規劃、運行優化等上層應用接入、管理和運行的高性能平臺的現狀，考慮到數字孿生應用對通信效率、數據安全的要求，借助CloudPSS云仿真平臺設計了包含基礎層、應用層、業務層的安全、靈活、可擴展的數字孿生應用平臺的軟硬件；并以貴州紅楓湖區域多能源系統為試點區域，介紹了包括建模仿真、數據通信和應用集成功能的區域多能源系統數字孿生應用平臺的構建過程。所構建的區域多能源系統數字孿生應用平臺作為數字孿生從概念到應用的理想實現工具，其架構設計方案與具體構建經驗可為數字孿生技術的廣泛落地提供理論和實踐參考。

發表于：1/7/2022 10:14:00 AM

基于CloudPSS-RT和RT-Lab聯合實時仿真平臺的在線阻抗分析裝置設計[其他][其他]

準確的寬頻帶阻抗測量是發現和解決未來雙高電力系統穩定性問題的重要基礎，但直接向電力系統注入諧波進行測量可能會帶來失穩的風險，而基于半實物仿真技術可以以較低的成本與風險實現較為準確的寬頻帶阻抗測量。實時仿真器的計算性能和仿真規模取決于目標計算機的計算能力，仿真精度與規模顧此失彼，難以兼顧，并且隨著電力系統仿真規模要求的不斷提高，單一的實時仿真系統越來越難以滿足大規模仿真的要求。使用多個實時仿真器協同進行聯合仿真，是提高仿真規模的有效途徑。首先構建了基于CloudPSS-RT和RT-Lab聯合實時仿真平臺的在線阻抗分析裝置，并通過構建光伏與雙饋風力發電系統，驗證了在線阻抗分析裝置的準確性和有效性。

發表于：1/7/2022 10:05:00 AM

高性能高可用Redis客戶端的設計與實現[模擬設計][其他]

Redis是一個基于內存存儲的非結構化數據庫，以高I/O(Input/Output)性能和高響應速度著稱，在數據緩沖、消息隊列、Key-Value存儲等場景都發揮著重要的作用。在其支持的眾多客戶端中，C/C++客戶端Hiredis的應用尤為廣泛。對Hiredis庫做了深入分析，發現了其管道功能存在高開銷、指令存儲不當以及內存混淆問題。基于此，在32邏輯核的X86架構處理器以及64 GB內存的Linux服務器上，設計并實現了一個面向C/C++的高性能高可用Redis客戶端，通過內存預分配以及內存隔離的方法提高了大量指令批處理時的性能并解決了復雜場景下的內存混淆問題。經測試，新客戶端提高了3～7倍的指令執行效率，同時也保證了復雜場景下的內存安全以及數據準確性。

發表于：1/7/2022 10:00:00 AM

GRAPES區域模式的輸入輸出分析和優化[其他][其他]

新一代全球/區域多尺度統一的同化與數值預報系統Global/Regional Assimilation and PreEdiction System(GRAPES)是中國氣象局(China Meteorological Administration，CMA)自主研發的數值天氣預報軟件。隨著對模式分辨率和預測時效性要求的提高，GRAPES的輸入輸出(I/O)性能成為了一個重要的瓶頸。分析了GRAPES區域模式的I/O行為，提出并設計實現了一個高性能I/O框架。該框架采用二進制編碼以及多I/O通道技術實現了靈活可配置的輸出方式。同時，通過非堵塞通信的方式實現了異步I/O，隱藏了I/O與通信的開銷。工作在曙光“派”超級計算機上進行了測試，結果顯示該框架不僅可以提高I/O性能達到10倍以上，也可以減少性能抖動帶來的性能不確定性問題。

發表于：1/7/2022 9:54:00 AM

面向國產神威眾核架構的區域氣候模式CWRF性能優化技術[其他][其他]

區域氣候模式CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting model)是國家氣候中心區域氣候預測系統的重要組成部分，也是系統最耗時的程序。高性能計算是提高CWRF數值預報計算性能的關鍵技術，開展CWRF模式在國產神威眾核架構上的移植和優化，提高模式的模擬效率，對模式的擴展、開發能力和可持續發展具有重要意義。基于國產眾核SW26010處理器，完成了CWRF區域氣候模式的移植、性能分析和深入性能優化，采用訪存優化、Cache命中率優化及眾核加速優化等方法，對CWRF模式動力過程、物理過程和I/O過程計算代碼進行重構及眾核加速。結果表明：優化技術可使CWRF動力過程平均加速2倍，最高加速6.4倍，物理過程平均加速1.7倍，最高加速5.4倍，I/O過程加速1.2倍，程序整體最高加速1.4倍，計算誤差在合理范圍內。

發表于：1/7/2022 9:48:00 AM

基于矩陣嵌套的CESM負載均衡優化方案檢索策略[其他][其他]

通用地球系統模式(Community Earth System Model，CESM)是一種定量描述氣候系統模式變化的數值模式，龐大的科學計算體量已使其成為高性能計算領域的重要研究對象之一。CESM各個氣象子模塊及組件之間的負載不均衡問題使其計算性能一直不理想，且由于其可用的進程布局方案本身的多樣性會導致的巨大檢索量,因此通過人工調參用枚舉尋找最優布局本身并不現實。為解決這個問題，提出并實踐了一種基于矩陣嵌套思想的負載平衡優化方案檢索策略幫助完成進程布局優化過程，并介入基于模式并行要求的篩查保證檢索結果具有可行性，最終通過實驗證明通過這種檢索策略搜索獲得的最優布局與默認布局相比平均計算性能提升達到47.3%,并在5個節點上實現了1.419的加速比。

發表于：1/7/2022 9:43:00 AM

基于CPU-FPGA異構系統的排序算法加速[其他][其他]

傳統的排序方法主要以軟件串行的方式實現，包括冒泡排序、選擇排序等。這些算法往往采用順序比較，運算的時間復雜度較高。近年來已經提出了一些并行度較高的排序算法，但是由于CPU的硬件特點，不能很好地利用這些算法的并行性。而FPGA具有良好的靈活性、并行性和集成性等特點，因此在FPGA上可以更好地發揮這些并行算法的優勢，從而大大提高數據排序的實時性。基于此設計了一個CPU-FPGA異構系統，將一些排序算法移植到FPGA上，并進行功能驗證和理論性能評估。結果顯示，該系統對于并行性高的排序算法具有良好的加速效果，但邏輯資源消耗巨大，適用于實時性要求高的算法加速場景。

發表于：1/7/2022 9:07:00 AM

一種基于CORDIC算法的高精度反正切求解[其他][其他]

傳統的CORDIC(坐標旋轉計算機)算法進行高精度反正切求解時存在迭代次數多、收斂速度慢、資源消耗大等問題，提出一種改進的高精度CORDIC 算法。該方法利用傳統的CORDIC算法迭代數次后得到正弦信息，并利用角度和正弦值近似的原理，對迭代后的結果進行誤差補償，有效提高了相同迭代步數下的計算精度。實驗數據表明：32位改進的CORDIC算法，保證絕對誤差小于5×10-9情況下，查找表資源消耗降低了64.8%，觸發器資源消耗降低了35.3%，輸出時延降低了53.3%。在分子動力學應用場景下，觸發器資源消耗可降低63.2%，輸出時延可降低60%。改進的CORDIC算法在資源消耗、輸出時延方面優于傳統CORDIC算法，適用于高精度計算的場景。

發表于：1/7/2022 9:02:00 AM