检索结果-内蒙古大学图书馆

提出了一种基于图像区域特征及EMD(Earth Mover's Distance)相似度匹配的图像检索算法，首先采用分水岭+模糊C均值(FMC)算法对图像数据库中的所有图像提取区域特征，进而建立图像区域特征矢量索引文件.检索时首先提取待查图像的区域特征矢量，然后采用EMD算法将待查图像的特征矢量与索引文件中的特征矢量进行匹配，并根据相似度的大小进行排序，相似度较大的结果集合即为查询结果.大量的实验结果表明:本文的方法不仅具有较好的查询性能，查询的效率也较好。

关键词：图像区域特征 EMD匹配索引文件相似度匹配图像检索图像数据库模糊C均值

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一种虚拟的非易失性层次Cache的设计和实现

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计算机工程与科学 2005年第9期27卷 97-99页

作者：刘瑞芳谢长生杨庆华中科技大学计算机科学与技术学院信息存储系统国家专业实验室暨教育部重点实验室湖北武汉430074 美国罗德岛大学高性能计算实验室

为解决磁盘存储中的小写问题,本文研究了一种新的层次Cache结构。这种层次Cache使用虚存页面文件和部分系统RAM组成二级Cache结构,能很好地利用磁盘访问在大/小写以及随机/顺序访问时的巨大性能差异。经过Ntiogen和Mailbench基准测试程... 详细信息

为解决磁盘存储中的小写问题,本文研究了一种新的层次Cache结构。这种层次Cache使用虚存页面文件和部分系统RAM组成二级Cache结构,能很好地利用磁盘访问在大/小写以及随机/顺序访问时的巨大性能差异。经过Ntiogen和Mailbench基准测试程序测试表明,这种层次Cache可以提升I/O子系统处理突发密集小写的性能。

关键词：层次Cache 小写页面文件磁盘缓存磁盘

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CRANE:一个基于个性化基础设施服务的云计算平台

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科研信息化技术与应用 2012年第6期3卷 34-46页

作者：徐骁麟吴松石宣化吴小龙华中科技大学计算机科学与技术学院服务计算技术与系统教育部重点实验室&集群与网格计算湖北省重点实验室湖北武汉430074

随着虚拟化技术的成熟,云计算的优势逐渐显露出来,成本的低廉、资源利用率的提高、服务整合的节能以及服务使用的便捷。而获取这些优势的前提是需要一个有针对性的资源管理与应用服务平台,基于此,我们开发了CRANE云计算平台,融合了IaaS(... 详细信息

随着虚拟化技术的成熟,云计算的优势逐渐显露出来,成本的低廉、资源利用率的提高、服务整合的节能以及服务使用的便捷。而获取这些优势的前提是需要一个有针对性的资源管理与应用服务平台,基于此,我们开发了CRANE云计算平台,融合了IaaS(Infrastructure as a Service)及PaaS(Platform as a Service)两个云计算服务层次,提出企业信息化云服务和科学计算云服务这两大类特色PaaS平台。CRANE平台采用虚拟化技术,在底层提供虚拟化资源,向IaaS和PaaS平台提供可定制的虚拟化环境支持。用户既可以利用PaaS平台享用通用的开发环境,又能通过IaaS平台申请所需资源,自主搭建满足自己需求的操作环境。

关键词：云计算云平台虚拟化科学计算企业信息化

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应用数据填充缓解稀疏问题实现个性化推荐

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计算机工程与科学 2013年第5期35卷 15-19页

作者：夏建勋吴非谢长生湖北工程学院计算机与信息科学学院湖北孝感432100 武汉光电国家实验室湖北武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074 信息存储系统教育部重点实验室湖北武汉430074

协同过滤是到目前为止最成功和应用最广泛的推荐技术,然而,由于用户-项目矩阵极端稀疏导致推荐不精确。针对该问题,提出了三种数据填充方法和两种推荐策略。对评分矩阵中未评分数据的三种数据填充方法是:(1)采用行和列数据的加权平均值... 详细信息

协同过滤是到目前为止最成功和应用最广泛的推荐技术,然而,由于用户-项目矩阵极端稀疏导致推荐不精确。针对该问题,提出了三种数据填充方法和两种推荐策略。对评分矩阵中未评分数据的三种数据填充方法是:(1)采用行和列数据的加权平均值填充;(2)采用行和列数据的众数的平均值填充;(3)采用行和列数据的中位数的平均值填充。一种推荐策略是直接用填充数据作为预测评分进行推荐;另一种推荐策略是将填充数据后的评分矩阵作为伪评分矩阵,应用Pearson相关相似性进行协同过滤推荐。采用MovieLens数据集进行的实验结果表明:上述几种推荐策略均可有效地缓解评分数据稀疏性问题,且提高了推荐精确度。

关键词：推荐系统个性化推荐协同过滤数据填充

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面向混合内存体系结构的模拟器

面向混合内存体系结构的模拟器

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华东师范大学“数据科学与工程”论坛内存计算数据管理主题报告会

作者：刘东张进宝廖小飞金海华中科技大学计算机学院服务计算技术与系统教育部重点实验室集群与网格计算湖北省重点实验室武汉 430074

本文提出了一种基于全系统模拟器gem5的混合内存系统模拟器的构建方法.构建混合内存系统模拟器时,首先在gemg5中添加一层混合内存控制器结构,然后引入NVMain中的新型非易失性内存模型与gem5原生DRAM内存模型一起挂接到新添加的混合内存... 详细信息

本文提出了一种基于全系统模拟器gem5的混合内存系统模拟器的构建方法.构建混合内存系统模拟器时,首先在gemg5中添加一层混合内存控制器结构,然后引入NVMain中的新型非易失性内存模型与gem5原生DRAM内存模型一起挂接到新添加的混合内存控制器上.实验结果表明,该方法能够实现构建混合内存系统模拟器的目标.

关键词：混合内存体系模拟器数据处理非易失性存储技术

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目标跟踪传感器网络中能量高效的节点调度策略

目标跟踪传感器网络中能量高效的节点调度策略

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第一届中国传感器网络学术会议(CWSN 2007)

作者：石柯程荣蒋文斌华中科技大学计算机学院服务计算技术与系统教育部重点实验室集群与网格计算湖北省重点实验室武汉 430074

在用于目标跟踪的无线传感器网络中,传感器节点的电池能量有限,跟踪质量和网络生命周期是两个冲突的优化目标。在目标的移动过程中,如何在指定时刻唤醒特定的传感器节点子集进行目标探测和跟踪是延长网络生命周期和保证跟踪质量的关键... 详细信息

在用于目标跟踪的无线传感器网络中,传感器节点的电池能量有限,跟踪质量和网络生命周期是两个冲突的优化目标。在目标的移动过程中,如何在指定时刻唤醒特定的传感器节点子集进行目标探测和跟踪是延长网络生命周期和保证跟踪质量的关键。本文提出的调度策略首先预测目标的运动区域,然后选择候选传感器节点集合,保证目标的运动区域至少被k个传感器以至少α的概率所覆盖,最后以最小化能量消耗为目标唤醒合适的传感器节点完成跟踪任务。仿真试验结果证明该调度策略是高效的和节能的。

关键词：传感器网络目标跟踪 α-k-覆盖传感器调度网络生命周期

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深度学习中的内存管理问题研究综述

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大数据 2020年第4期6卷 56-68页

作者：马玮良彭轩熊倩石宣化金海华中科技大学计算机科学与技术学院华中科技大学大数据技术与系统国家地方联合工程研究中心服务计算技术与系统教育部重点实验室

近年来,深度学习已经在多个领域取得了巨大的成功。深度神经网络向着更深更广的方向发展,训练和部署深度神经网络模型都将面对巨大的内存压力。加速设备有限的内存空间已经成为限制神经网络模型快速发展的重要因素,如何在深度学习中实... 详细信息

近年来,深度学习已经在多个领域取得了巨大的成功。深度神经网络向着更深更广的方向发展,训练和部署深度神经网络模型都将面对巨大的内存压力。加速设备有限的内存空间已经成为限制神经网络模型快速发展的重要因素,如何在深度学习中实现高效的内存管理成为深度学习发展的关键问题。为此,介绍了深度神经网络的基本特征;分析了深度学习训练过程中的内存瓶颈;对一些代表性的研究工作进行了分类阐述,并对其优缺点进行了分析;对深度学习中内存管理技术的未来发展趋势进行了探索。

关键词：内存管理深度学习内存交换重计算内存共享压缩

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