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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

70 篇 专利
7 篇 期刊文献
7 篇 学位论文
2 篇 会议

馆藏范围

86 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

16 篇 工学
- 6 篇 信息与通信工程
- 4 篇 控制科学与工程
- 2 篇 电子科学与技术（可...
- 2 篇 计算机科学与技术...
- 2 篇 软件工程
- 1 篇 机械工程
- 1 篇 光学工程
- 1 篇 化学工程与技术
- 1 篇 生物医学工程（可授...
- 1 篇 生物工程
3 篇 理学
- 2 篇 数学
- 1 篇 系统科学
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

16 篇 并行编码器
3 篇 低密度奇偶校验码
3 篇 注意力机制
2 篇 多码率
1 篇 自监督
1 篇 窗口注意力
1 篇 肺部异常呼吸音
1 篇 宽温度范围
1 篇 工作温度范围
1 篇 降低复杂度的最小...
1 篇 上海
1 篇 res2net
1 篇 超高速级联码
1 篇 dvb-s2标准
1 篇 现场可编程门阵列
1 篇 mdsp
1 篇 循环冗余校验
1 篇 单圈
1 篇 纠错码
1 篇 cuda

机构

28 篇 苏州威士达信息科...
12 篇 荣成市鼎通电子信...
3 篇 杭州电子科技大学
2 篇 国防科学技术大学
2 篇 东南大学
2 篇 中兴通讯股份有限...
2 篇 山东科技大学
2 篇 北京邮电大学
2 篇 江苏火米互动科技...
2 篇 奈飞公司
2 篇 中国传媒大学
2 篇 安华高科技股份有...
2 篇 浙江泰立媒科技有...
1 篇 西安石油大学
1 篇 烟台大学
1 篇 神雾环保技术股份...
1 篇 同济大学
1 篇 中国科学院上海微...
1 篇 诺基亚流动电话有...
1 篇 上海无线通信研究...

作者

36 篇 张鹏
16 篇 蔡超时
8 篇 刘晋
7 篇 杨刚
7 篇 陈晋伦
6 篇 万欣
5 篇 杨霏
5 篇 周德扬
4 篇 张燕
4 篇 刘昌银
4 篇 蒋蓝祥
3 篇 刘志文
3 篇 王博
3 篇 许晓荣
3 篇 包建荣
3 篇 章坚武
2 篇 王文博
2 篇 马仲华
2 篇 赵建立
2 篇 杨晓

语言

86 篇 中文

检索条件"主题词=并行编码器"

共 86 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于并行编码器的肺部异常呼吸音分类方法研究

基于并行编码器的肺部异常呼吸音分类方法研究

引用

作者：徐磊中南大学

学位级别：硕士

肺部异常呼吸音检测是呼吸系统疾病早期诊断的关键步骤,可以辅助医生对患者肺部病变组织状态进行评估和诊断。现有的研究方法仅利用单视角特征或统计量特征进行分析,没有挖掘无标签数据内部结构信息,不能很好适用于异常呼吸音的检测。... 详细信息

肺部异常呼吸音检测是呼吸系统疾病早期诊断的关键步骤,可以辅助医生对患者肺部病变组织状态进行评估和诊断。现有的研究方法仅利用单视角特征或统计量特征进行分析,没有挖掘无标签数据内部结构信息,不能很好适用于异常呼吸音的检测。针对这些问题,本文提出了基于并行编码器的肺部异常呼吸音分类方法,主要研究工作如下:首先,针对单特征表征能力不足以及任务无关的表征信息的干扰问题,本文提出了一种基于并行编码器及注意力的肺部异常呼吸音分类方法。该方法旨在挖掘两类频谱特征——梅尔频谱和梅尔倒频谱系数的互补信息,设计了一组并行编码器同时将呼吸音的两类频谱特征作为模型输入,对其同时编码并按照通道联结的方式进行特征融合以提升呼吸音分类性能。考虑到特征之间存在差异,并不是所有模型中间层提取的特征都是有利于呼吸音检测的,所以本文通过构建残差注意力以及通道-空间注意力机制挖掘不同特征间的权值,以加强呼吸音检测相关的信息,以进一步提升分类性能。在ICBHI 2017数据集上的实验结果表明,在三个分类任务上该方法能够有效地识别异常呼吸音,其中该方法在两类二分类任务分别取得了80.0%和92.4%的准确率,在四分类上实现了56.76%的评价分数。其次,对于肺部呼吸音高度异质性以及数据量相对较少的现实挑战,目前大多数方法仅从频谱分析和模型设计方面进行研究,没有挖掘无标签数据内在潜在结构信息,并不能准确地对异常呼吸音进行检测。针对这些问题,本文提出了一种基于动量编码器的肺部异常呼吸音自监督对比分类方法。该方法包含两阶段:自监督对比预训练和全监督微调分类。在自监督对比预训练阶段,本文通过并行编码器挖掘无标签数据样本的内部信息结构,并计算表征一致性对比损失来训练模型以实现自监督学习的目的。之后自监督对比预训练阶段获得的编码器迁移至全监督分类阶段作为分类器,在通过有标签数据进行训练微调,最后对肺部呼吸音进行分类预测。在ICBHI 2017数据集上的实验结果表明,该方法能够有效地提升肺部异常呼吸音的分类性能,其中该方法在两类二分类分别取得了82.6%和92.8%的准确率,在四分类上实现了59.61%的评价分数。同时,对比实验还表明自监督预训练能够有效地提升现有分类器分类性能。图12幅,表22个,参考文献62篇

关键词：肺部异常呼吸音并行编码器注意力机制自监督对比学习

来源：评论

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基于CUDA的H.264并行编码器研究与实现

基于CUDA的H.264并行编码器研究与实现

引用

作者：苏华友国防科学技术大学

学位级别：硕士

作为当今最流行的视频编码标准,H.264/AVC以其高图像质量和高压缩比的性能受到学术界和商业界的青睐。但是H.264的计算复杂度很高,现有的基于通用处理器的串行结构编码器无法达到高清实时编码的性能,而专用硬件实现的编码器又具有灵活... 详细信息

作为当今最流行的视频编码标准,H.264/AVC以其高图像质量和高压缩比的性能受到学术界和商业界的青睐。但是H.264的计算复杂度很高,现有的基于通用处理器的串行结构编码器无法达到高清实时编码的性能,而专用硬件实现的编码器又具有灵活性差、开发周期长、成本高等缺点,因此需要为H.264b编码器寻求一种高效的实现方法。随着GPU技术的不断发展,GPU的计算能力和带宽已经获得显著提高,近年来使用GPU对计算密集型应用进行加速已成为研究热点之一。CUDA、OpenCL等编程模型的出现使得基于GPU的应用开发更加简单灵活。在这样的背景下,本文选择“基于CUDA的H.264并行编码器研究与实现”作为研究课题。本文以研究小组前期提出的基于流计算模型的H.264编码器框架为基础,提出了并行度更大的基于CUDA的H.264并行编码器结构。不同于以往基于GPU的H.264编码器研究,本文并不是对H.264中某个局部算法的研究,而是将整个H.264编码器都映射到CUDA架构上。本文分别对H.264编码器的各个模块设计了基于CUDA的并行计算模型以及存储模型,并且在多个层面上对编码器进行了优化。最后本文选择1080P视频规格的测试序列为输入对编码器的性能进行了详细的评测,实验结果表明,相比于通用处理器AMDAthlon 5200+上运行的串行编码器,基于CUDA的并行编码器在GeForceGTX260上的执行的加速比已经达到了18以上。通过与其他基于GPU实现的H.264编码进行比较,发现本文提出的编码器也具有很大的优势。为了详细评估各个部分对编码器整体性能的贡献以及瓶颈段所在,本文还对H.264编码器各个模块的加速情况作为评测与分析,结果显示帧间预测的加速效果最佳,加速比达到了25以上,而帧内预测编码加速效果最差,但是也达到了4倍左右,同时发现数据在CPU-GPU之间的传输占据有GPU端时间的25%左右,是应用的瓶颈之一。本文对各个模块提出的并行模型以及对各模块的性能分析对其他应用在GPU上的并行化具有一定的借鉴意义。

关键词： H.264编码器 CUDA GPU 并行编码器

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一种基于CUDA的H.264并行编码器的实现方法

一种基于CUDA的H.264并行编码器的实现方法

引用

作者：杨振 215000 江苏省苏州市高新区竹园路209号

本发明涉及一种基于CUDA的H.264并行编码器的实现方法，该方法包括编码器总体结构优化和各个功能模块在CUDA上的并行化处理。所述总体结构优化包括对编码器功能模块进行帧级分隔，并对CPU和GPU进行任务划分。GPU在模块级对编码器的功能... 详细信息

标准号: CN107231558A

本发明涉及一种基于CUDA的H.264并行编码器的实现方法，该方法包括编码器总体结构优化和各个功能模块在CUDA上的并行化处理。所述总体结构优化包括对编码器功能模块进行帧级分隔，并对CPU和GPU进行任务划分。GPU在模块级对编码器的功能模块分别进行帧间预测、帧内预测编码、熵编码、去块滤波4个过程，从并行模型设计和存储模型等方面实现编码器在CUDA上的并行化。

关键词：编码器结构优化编码器功能模块帧内预测编码并行编码器并行化处理并行模型存储模型帧间预测并行化熵编码滤波帧级分隔

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一种基于CUDA的H.264并行编码器的实现方法

一种基于CUDA的H.264并行编码器的实现方法

引用

作者：杨振 215131 江苏省苏州市相城区元和街道嘉元路959号元和大厦307、309、311室

标准号: CN107231558B

关键词：编码器结构优化编码器功能模块帧内预测编码并行编码器并行化处理并行模型存储模型帧间预测并行化熵编码滤波帧级分隔

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基于CNN-Transformer并行编码器的医学图像分割方法

基于CNN-Transformer并行编码器的医学图像分割方法

引用

作者：尹海涛邵宇栋徐永昶 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

本发明公开了一种基于CNN‑Transformer并行编码器的医学图像分割方法，包括如下步骤：使用卷积神经网络捕捉到局部信息，Transformer捕捉到远程全局信息；通过特征筛选，调整注意力的分布和去除无用信息；通过双层融合模块融合多尺度特... 详细信息

标准号: CN118297961A

本发明公开了一种基于CNN‑Transformer并行编码器的医学图像分割方法，包括如下步骤：使用卷积神经网络捕捉到局部信息，Transformer捕捉到远程全局信息；通过特征筛选，调整注意力的分布和去除无用信息；通过双层融合模块融合多尺度特征并输出。本发明通过卷积神经网络和Transformer的混合架构，能够提取到多尺度、更丰富的信息，从而显著提升医学图像分割的精度。

关键词：卷积神经网络医学图像分割捕捉并行编码器多尺度特征混合架构局部信息全局信息融合模块特征筛选无用信息多尺度去除注意力输出融合

来源：评论

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基于查找表的QC-LDPC码的并行编码器和编码方法

基于查找表的QC-LDPC码的并行编码器和编码方法

引用

作者：刘志文 264300 山东省威海市荣成市建业街228号

本发明涉及一种解决QC-LDPC码并行编码的方案，其特征在于，所述QC-LDPC并行编码器主要由寄存器、查找表、bc位二输入异或门和b位二输入异或门四部分组成。本发明提供的QC-LDPC并行编码器，能充分利用FPGA逻辑资源中的查找表功能，在保... 详细信息

标准号: CN102938652B

本发明涉及一种解决QC-LDPC码并行编码的方案，其特征在于，所述QC-LDPC并行编码器主要由寄存器、查找表、bc位二输入异或门和b位二输入异或门四部分组成。本发明提供的QC-LDPC并行编码器，能充分利用FPGA逻辑资源中的查找表功能，在保持编码速度不变的条件下有效减少资源需求，具有控制简单、资源消耗少、功耗小、成本低等优点。

关键词：并行编码器查找表异或编码速度并行编码逻辑资源资源消耗资源需求寄存器功耗

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一种低延时的QC-LDPC并行编码器和编码方法

一种低延时的QC-LDPC并行编码器和编码方法

引用

作者：蔡超时张鹏杨霏 215163 江苏省苏州市高新区科灵路78号苏高新软件园7号楼102

本发明涉及一种解决QC-LDPC码低延时并行编码的方案，其特征在于，所述QC-LDPC低延时并行编码器主要由寄存器、求和阵列、选择扩展器和b位二输入异或门四部分组成。本发明提供的QC-LDPC低延时并行编码器无缓存延时，能在总体上提高编码... 详细信息

标准号: CN102843150A

本发明涉及一种解决QC-LDPC码低延时并行编码的方案，其特征在于，所述QC-LDPC低延时并行编码器主要由寄存器、求和阵列、选择扩展器和b位二输入异或门四部分组成。本发明提供的QC-LDPC低延时并行编码器无缓存延时，能在总体上提高编码速度的条件下有效减少资源需求，具有控制简单、资源消耗少、功耗小、成本低等优点。

关键词：延时并行编码器缓存编码速度并行编码资源消耗资源需求寄存器扩展器功耗异或

来源：评论

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一种CMMB中多码率RS码的并行编码器和编码方法

一种CMMB中多码率RS码的并行编码器和编码方法

引用

作者：蔡超时张鹏杨刚 215163 江苏省苏州市高新区科灵路78号苏高新软件园7号楼102

本发明涉及一种解决CMMB系统中3种不同码率RS码并行编码的方案，其特征在于，所述系统的多码率RS码的并行编码器主要由移位寄存器、8位二输入异或门、求和阵列和乘积选择器四部分组成。所有有限域乘法器共享求和阵列中的255个多输入异... 详细信息

标准号: CN102857241A

本发明涉及一种解决CMMB系统中3种不同码率RS码并行编码的方案，其特征在于，所述系统的多码率RS码的并行编码器主要由移位寄存器、8位二输入异或门、求和阵列和乘积选择器四部分组成。所有有限域乘法器共享求和阵列中的255个多输入异或门。每个乘积选择器从中选取8个多输入异或门的输出组成一个有限域乘法器的结果，所有乘积选择器同时完成64个有限域乘法的并行运算。该单一编码器兼容3种码率，控制逻辑简单，能在保持编码速度不变的前提下，极大降低资源需求，具有成本低、功耗小等特点。