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目的:进一步解决CT图像重建耗时长的问题,实现大批量重建CT图像.方法:利用大数据框架Spark构建GPU集群.首先对加速滤波反投影(FBP)和同时代数迭代重建技术(SART)算法的复杂度进行分析及并行化设计,并比较在GPU和CPU上的运行速度.通过对比耗时选择最佳的计算组合,实现单机GPU加速.通过thunder工具读取批量的投影数据并创建分布式数据集,使用Numba开发CUDA程序并部署在Spark运行.结果:FBP算法运行速度有近40倍的提升,SART算法运行速度有近10倍的提升.结论:Spark和GPU结合能够扩展Spark的性能,突破单机加速瓶颈,大幅提升计算速度,对于不同的图像重建算法均有良好的加速效果,表明Spark-GPU在图像重建方向有良好的应用前景. 相似文献
102.
103.
真核生物基因组DNA主要以染色体的形式存在于细胞核中,染色体结构的稳定及其动态变化对于真核生物遗传信息从亲代到子代中的准确传递和维持细胞的正常功能是必不可少的。染色体结构维持蛋白(Structure Maintenance of Chromosome,Smc)在染色体结构维持及DNA损伤修复方面发挥着关键性的作用。Smc蛋白家族包括3类:黏连蛋白(Cohesin)、凝缩蛋白(Condesin)和Smc5/6复合体(Smc5/6 complex)。Smc5/6复合体在真核生物中分布广泛且高度保守,在DNA损伤同源重组修复、DNA复制、端粒长度维持及胚胎发育中发挥重要作用。本文系统介绍了Smc5/6复合体结构特征和生物学功能领域的相关进展,为深入研究Smc5/6复合体提供理论参考。 相似文献
104.
针对使用均方误差(Mean Square Error,MSE)作为目标损失函数,导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题,提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型(Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN)以改善重建效果.首先,鉴于变色龙可以同时注视两个不同方向的非凡视觉功能,SRBRNN模型借助双向循环神经网络结合序列演进前向与反向给输出提供不同方向时间信息的思想,实现重建过程中失真与感知质量的兼顾;其次,SRBRNN模型定义了特征演进和退化序列,并设计了低分辨率图像到高分辨率图像演进和高分辨率图像到低分辨率图像退化网络,将演进网络和退化网络对应应用为原双向循环网络的前向循环和反向循环网络;最后,利用双向循环机制重建超分辨率特征.用SRBRNN算法在Set5、Set14、BSD100基准测试集上进行实验,实验结果表明在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)评估指标及主观质量评分上,... 相似文献
105.
生态环境是人类生存、生产和生活的基本条件,良好的生态环境是人类赖以生存和发展的基础。林业作为陆地生态环境系统的主体,对保障社会经济可持续发展具有不可替代的作用。本文针对榆中县北部干旱山区生态建设现状,分析存在问题,提出今后生态修复思路,旨在促进榆中北部干旱山区生态修复,加快生态文明建设。 相似文献
106.
107.
郭卡 《湖北大学学报(自然科学版)》2023,(3):414-419
自然场景的文本识别在深度学习的推动下发展迅速,但是大多数文本识别算法都无法在低分辨率条件下使用,为了解决这个困境,本研究将超分辨率重建技术作为预处理手段加入到文本识别中,并提出一种针对文本识别领域的超分辨率重建网络,利用像素级注意力机制使超分辨率重建网络专注文本相关信息,同时利用文本识别网络的先验信息构建感知损失,辅助超分辨率识别网络的训练,将低分辨率图片的识别率从66.38%提升到78.99%. 相似文献
108.
针对三峡大学校园河道求索溪水体污染严重以及水生态景观残缺的现状,在实地调查和监测的基础上因地制宜地提出了"外源污染削减—底泥微生物修复—植物强化过滤带构建—河道水生态系统构建及景观优化—生态河道管理及维护"的校园河道生态修复治理思路和模式.介绍了该模式的设计理念和原则,在工程规划中提出了截污及补水、底泥微生物修复、水生植物修复、护岸的生态改造等具体工程,并给出了部分工程平面布置及效果图.该项研究拟为三峡大学及类似的校园河道生态修复工程研究与实践提供参考. 相似文献
109.
曲轴是发动机的重要组成部分,形状复杂、刚性较差,其技术状态会对发动机的正常运转产生较大的影响。因此,日常要注意做好曲轴的维护和保养工作,以尽可能的减少各种损伤,尤其是磨损的出现。本文,笔者即对发动机曲轴的磨损及修复策略进行简要的分析。 相似文献
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