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1.
针对开源深度学习快速特征嵌入的卷积框架(Caffe)在Android移动端进行前向计算时存在的兼容性和时间性能差的问题,提出了基于Caffe的嵌入式同构、异构并行化改进设计方法。该方法将Caffe及其第三方库通过交叉编译移植到嵌入式移动平台后,利用同构的多核多线程方法分别对卷积层、输入帧之间的部分前向计算过程进行了并行化;实现了采用开放运算语言(OpenCL)的异构图形处理器(GPU)卷积计算,进一步提升了框架的处理速度。对3种经典的深度神经网络模型MNIST、Cifar-10和CaffeNet进行了测试对比,测试结果表明:在没有任何模型精度损失的条件下,并行后的前向计算耗时明显低于并行前,时间性能提升最高达到2倍。所提方法能够将深度学习框架Caffe高效地、并行地部署和应用于嵌入式移动多核芯片上。 相似文献
2.
3.
用新的方法给出有限单群的素图,并利用群的阶及其素图度数序列刻画了Lie型单群D6(2)和D6(3),得到了Lie型单群D6(2)和D6(3)是可OD-画的. 相似文献
4.
5.
针对传统的全球导航卫星系统/惯性导航系统(global navigation satellite system/inertial navigation system, GNSS/INS)紧组合系统容错方法对故障处理方式单一、环境适应性差的问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络的自适应故障容错方法。该方法基于长短期记忆神经网络建立GNSS伪距、伪距率预测模型。发生故障时,通过分量检测法定位故障观测的维度,并引入相对差分定位精度分析故障观测对系统定位精度的影响,从而实现隔离与重构策略的动态选择。利用实测数据从可见星数、几何构型、故障持续时间3个角度设置多组环境进行仿真实验。仿真结果表明,所提方法对复杂环境具有更好的适应能力,可有效降低故障存续期间系统的定位误差,提高系统的故障检测性能。 相似文献
6.
7.
复杂性理论是对西方近代以来科学研究中所表现出来的简单性思维、静态封闭、线性还原以及机械决定论的扬弃和超越,强调的是复杂性、关系性、非线性及动态开放的思维方式.走向复杂性理论的思维审视课程改革,它对当代课程改革的意义和启示就在于:走向复杂:课程改革的思维品性;推崇整合:课程设计的有效路径;超越"话语平移":课程改革理论资源选择的本土路向;寻求创生:课程实施的本真图景. 相似文献
8.
9.
10.
为研究血液制品生产中切向流超滤系统的清洗消毒方法的有效性,选用血液制品行业超滤膜常用的清洗剂溶液对超滤系统清洗消毒,采用不同的清洗参数对模拟实际生产使用中的超滤系统进行清洗,对不同清洗参数清洗超滤系统的清洗结果进行对比分析,以确认清洗方法的有效性,进而对清洗参数进行优化.实验结果显示:使用0.9%Na Cl清洗超滤系统,结合0.5 mol/L Na OH和0.1 mol/L Na OH溶液对聚醚砜材质的超滤膜进行清洗能有效控制超滤系统的微生物,去除蛋白残留,使超滤系统水通量恢复较为恒定,且长期使用对膜堆的完整性无影响. 相似文献