检索结果-内蒙古大学图书馆

针对云计算环境中多个DAG科学工作流的可靠性调度问题,提出一种考虑虚拟机之间链路通信竞争的动态多DAG分层调度算法.首先使用通信竞争模型描述虚拟机之间的通信,然后分别计算主版本及副版本任务的最早完成时间,并限定任务所调度的虚拟机单元.再对多个同时到达的DAG工作流任务使用动态分层方法,计算每个DAG任务的不公平程度因子.该算法有效解决了当多个DAG中任务的权值相差较大时,之前到达的DAG不会因为剩余任务迟迟得不到调度而导致执行时间跨度增大的问题.仿真实验表明,在保证可靠调度的前提下,该算法不仅能提高多个DAG调度的公平程度,而且能有效地缩短多个DAG调度的平均最早完成时间.

关键词：云计算多个DAG 可靠性调度公平因子

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利用脂肪抑制三维扰相梯度回波(T1-FFE)序列进行膝关节软骨3D打印的可行性分析

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航空航天医学杂志 2017年第5期28卷 541-542页

作者：李建宇李志奎高洪波邱兆文哈尔滨市第五医院核磁科哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

目的研究脂肪抑制三维扰相梯度回波(T1-FFE)序列在膝关节软骨3D打印中的应用价值及可行性分析。方法利用脂肪抑制三维扰相梯度回波(T1-FFE)序列进行膝关节软骨成像,并将图像数据进行处理转换成3D打印机可识别的STL格式,然后利用高精度3... 详细信息

目的研究脂肪抑制三维扰相梯度回波(T1-FFE)序列在膝关节软骨3D打印中的应用价值及可行性分析。方法利用脂肪抑制三维扰相梯度回波(T1-FFE)序列进行膝关节软骨成像,并将图像数据进行处理转换成3D打印机可识别的STL格式,然后利用高精度3D打印机进行膝关节软骨打印建模,根据模型的质量以及精确度分析该序列的应用价值。结果脂肪抑制三维扰相梯度回波(T1-FFE)序列可清晰地显示关节软骨,利用该序列得到的图像数据进行软骨3D打印,可完整精确的打印出软骨模型。结论利用脂肪抑制三维扰相梯度回波(T1-FFE)序列进行膝关节软骨3D打印可得到理想的三维软骨模型,具有非常实用的临床价值。

关键词：核磁共振脂肪抑制三维扰相梯度回波(T1-FFE)序列膝关节软骨 3D打印

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多源遥感影像高精度自动配准方法研究

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液晶与显示 2016年第6期31卷 604-612页

作者：程国华王阿川陈舒畅赵宇范晓锐刘亚檀东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对遥感影像本身存在纹理差异,特征点提取不均匀的自动配准问题,提出了一种新的多源遥感影像高精度自动配准方法。首先,对Harris算子进行了改进,使其提取特征点覆盖范围更广;然后,对影像进行分块处理,对每块用文章改进的Harris算子进... 详细信息

针对遥感影像本身存在纹理差异,特征点提取不均匀的自动配准问题,提出了一种新的多源遥感影像高精度自动配准方法。首先,对Harris算子进行了改进,使其提取特征点覆盖范围更广;然后,对影像进行分块处理,对每块用文章改进的Harris算子进行特征点提取,并采用分块迭代剔除策略,保证了特征点在整幅影像中的均匀分布和非冗余分布;其次提出了金字塔-双向-最小二乘多匹配算法进行影像匹配,完成了最终同名点选取;最后利用小三角形面元TIN对影像进行了精确纠正。实验结果表明本文方法获取同名点均匀合理,能够更好地实现多源遥感影像的高精度配准,具有一定实际意义。

关键词：遥感影像 Harris算子自动配准

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基于图像融合的木板表面缺陷检测研究

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液晶与显示 2016年第9期31卷 882-888页

作者：李漫丽赵鹏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对木板表面节子缺陷被染料染色后难以识别的问题,本文利用图像融合技术提出一种新的木板表面缺陷检测方法。该方法采集被染色木板的近红外图像和可见光图像,使用加权平均法、主成分分析(PCA)算法、小波变换、Laplacian金字塔变换等不... 详细信息

针对木板表面节子缺陷被染料染色后难以识别的问题,本文利用图像融合技术提出一种新的木板表面缺陷检测方法。该方法采集被染色木板的近红外图像和可见光图像,使用加权平均法、主成分分析(PCA)算法、小波变换、Laplacian金字塔变换等不同的融合算法对采集的近红外图像和可见光图像进行融合,然后对不同算法融合后的图像仔细观察分析和比对并计算其信息熵。实验结果证实,融合后的图像能够明显地辨别出染色后的木板缺陷,并且基于Laplacian金字塔算法的融合效果最好。

关键词：图像融合缺陷检测近红外图像可见光图像

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脲醛树脂浸渍工艺对杨木单板尺寸稳定性影响

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森林工程 2017年第6期33卷 36-40,46页

作者：刘玉陈广胜朱晓冬黄天驰东北林业大学生物质材料科学与技术教育部重点实验室哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

使用脲醛树脂及其水溶液,在常温、常压条件下对杨木单板进行浸渍处理。通过对比分析浸渍处理前后试件的增重率、增容率、吸水率和抗胀率,研究不同的脲醛树脂浸渍浓度和浸渍时间处理对杨木单板尺寸稳定性能的影响规律。研究结果表明:杨... 详细信息

使用脲醛树脂及其水溶液,在常温、常压条件下对杨木单板进行浸渍处理。通过对比分析浸渍处理前后试件的增重率、增容率、吸水率和抗胀率,研究不同的脲醛树脂浸渍浓度和浸渍时间处理对杨木单板尺寸稳定性能的影响规律。研究结果表明:杨木单板增重率随着脲醛树脂浸渍浓度的增加而增加,当浓度达到40%以后上升趋势变缓;增容率在浓度为10%~25%时增加比较迅速,但从25%~55%时增加缓慢;吸水率和抗胀率随着脲醛树脂浓度的增加也呈上升趋势;杨木单板的增重率在浸渍时间为4 h后,增重率增长幅度较大;增容率随浸渍时间的增长变化趋势基本上呈线性增长,浸渍时间对杨木单板的吸水率和抗胀率的影响不是很大。使用脲醛树脂及其水溶液对杨木单板进行浸渍处理,可以很好地改善它的尺寸稳定性,吸水率最高可达到57%,抗胀率最高可达到58%。

关键词：杨木单板脲醛树脂浸渍尺寸稳定性

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分布式爬虫任务调度策略的优化

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黑龙江大学自然科学学报 2016年第5期33卷 671-675,701页

作者：王霓虹张露露东北林业大学信息与计算机工程学院

针对当前分布式爬虫任务调度策略存在的节点任务分配不均、发生异常后引起的负载均衡问题,提出了一种基于SP-cycle算法的节点地址空间分配策略。通过该策略构造环形序列取代传统散列函数的节点地址空间映射方法,可使所有抓取服务器分配... 详细信息

针对当前分布式爬虫任务调度策略存在的节点任务分配不均、发生异常后引起的负载均衡问题,提出了一种基于SP-cycle算法的节点地址空间分配策略。通过该策略构造环形序列取代传统散列函数的节点地址空间映射方法,可使所有抓取服务器分配的地址空间达到动态均等,从而实现可调度节点的负载均衡。实验结果表明,相对于传统一致性哈希方法,改进的任务调度策略具有更好的负载均衡效果,并且发生异常时具有较好的健壮性,有效地提升了分布式爬虫整体性能。

关键词：分布式爬虫任务调度策略 SP—cycle算法负载均衡

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团体辅导下大学生诚信档案运行机制建设探微

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山西档案 2016年第6期 90-92页

作者：庄雯培东北林业大学信息与计算机工程学院

大学生诚信档案的建设关乎我国高等教育人才培养质量的提高,同时也是社会主义核心价值观建设的重要内容。在团体辅导日益成为高校德育与心理健康教育等课程主流教学形式的背景下,如何有效地利用团体辅导的优势,推动我国大学生诚信档案... 详细信息

大学生诚信档案的建设关乎我国高等教育人才培养质量的提高,同时也是社会主义核心价值观建设的重要内容。在团体辅导日益成为高校德育与心理健康教育等课程主流教学形式的背景下,如何有效地利用团体辅导的优势,推动我国大学生诚信档案运行机制建设则是摆在我们面前的一大机遇与课题。大学生诚信档案运行机制建设需要以班级为单位,以班干部、班长、班主任、年级辅导员为核心,充分发挥他们的作用,并加强他们之间的诚信团体辅导,形成收集、整理、鉴别与利用大学生诚信档案资料的高效运行机制。

关键词：团体辅导大学生诚信档案运行机制

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基于林业主题的PageRank算法优化的研究

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黑龙江大学自然科学学报 2016年第4期33卷 533-538,561页

作者：陈广胜李思阳张凡李丹东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

PageRank(网页排名)是一种网络排序算法,每个网页都可以根据PageRank算法得出网页的PageRank值,但仅根据PageRank值的大小不能够准确找到符合主题的网页,会造成主题的漂移。为了使检索到的主题准确,针对目前通用排序算法对林业主题信息... 详细信息

PageRank(网页排名)是一种网络排序算法,每个网页都可以根据PageRank算法得出网页的PageRank值,但仅根据PageRank值的大小不能够准确找到符合主题的网页,会造成主题的漂移。为了使检索到的主题准确,针对目前通用排序算法对林业主题信息查准率较低的不足,根据需要的林业主题建立特定的爬虫算法。定义了林业主题文本库,分析文本库特征值,通过改进的TF-IDF算法计算主题权重,对PageRank算法进行优化,提出了基于林业主题的PageRank算法,有效地提高了林业主题抓取的准确率。

关键词：网页排名林业主题主题相关度有效

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基于POWER8的动态自适应池化算法

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计算机工程 2016年第5期42卷 207-212页

作者：景维鹏张兴革东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对当前卷积神经网络(CNN)模型中池化层关键语音特征提取效率低下的问题,提出一种基于POWER8架构的动态自适应池化(DA-Pooling)算法。在深度学习工具Caffe上实现CNN模型,输入经过卷积层的梅尔域滤波带系数,提取局部相邻语音的特征数据... 详细信息

针对当前卷积神经网络(CNN)模型中池化层关键语音特征提取效率低下的问题,提出一种基于POWER8架构的动态自适应池化(DA-Pooling)算法。在深度学习工具Caffe上实现CNN模型,输入经过卷积层的梅尔域滤波带系数,提取局部相邻语音的特征数据,通过计算Spearman相关系数确定数据间的相关程度。根据特征权重对具有不同相关性的语音数据动态分配池化算法,以提高池化层对不同相关性数据的适应能力。DA-Pooling利用POWER8的高效浮点运算和多线程并行计算优势,提高了海量语音数据的处理效率。实验结果证明,相比现有主流Pooling算法,DA-Pooling可提高关键语音数据的识别准确率,保证CNN中语音识别的稳定性。

关键词：卷积神经网络 POWER8架构池化算法 Caffe深度学习工具语音特征提取数据相关性

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