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一種基于Curvelet相關(guān)圖紋理圖像檢索方法

紋理是圖像普遍存在且難以描述的特征，但是更容易引起人們視覺(jué)上的關(guān)注，它蘊(yùn)含有豐富的信息，所以基于紋理的檢索具有重要的應(yīng)用價(jià)值。提出了一種新的基于Curvelet相關(guān)圖紋理圖像檢索方法。該方法通過(guò)對(duì)紋理圖像進(jìn)行Curvelet分解進(jìn)行多尺度分析；利用變換后粗尺度反映圖像輪廓、細(xì)尺度反映圖像紋理信息特性，閾值處理后采用不同的量化等級(jí)；計(jì)算Curvelet系數(shù)相關(guān)圖，反映了不同系數(shù)所占比例和相互之間的空間相關(guān)性，由此構(gòu)造圖像的特征向量。通過(guò)對(duì)Brodatz紋理圖像庫(kù)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法相較于原有的Curvelet方法能夠更有效地進(jìn)行紋理圖像檢索。

發(fā)表于：10/24/2016

揭秘微軟量子計(jì)算研究拓?fù)淞孔佑?jì)算機(jī)

微軟研究拓?fù)淞孔佑?jì)算已經(jīng)有十多年了。但是市面上關(guān)于其研究的具體內(nèi)容并不多見(jiàn)。IBM、谷歌和多家學(xué)術(shù)實(shí)驗(yàn)室選擇了相對(duì)成熟的硬件，比如超導(dǎo)導(dǎo)線環(huán)（loops of superconducting wire），來(lái)制作量子比特（qubit）。但是微軟卻希望能以一種準(zhǔn)粒子（quasiparticle）的狀態(tài)編碼量子比特：一種從物質(zhì)的相互作用中出現(xiàn)的粒子狀物體（object）。

發(fā)表于：10/22/2016

基于MC的風(fēng)電場(chǎng)參數(shù)預(yù)測(cè)模型的誤差修正

風(fēng)速的隨機(jī)性和間歇性等特點(diǎn)使得目前風(fēng)電場(chǎng)參數(shù)預(yù)測(cè)模型存在較大的預(yù)測(cè)誤差，對(duì)此提出了采用馬爾科夫鏈（MC)方法對(duì)模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行修正。分別求出參數(shù)的實(shí)際值與模型預(yù)測(cè)值之間的誤差序列，利用模糊C-均值聚類算法對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)劃分；根據(jù)各誤差狀態(tài)計(jì)算出MC狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，進(jìn)而計(jì)算模型預(yù)測(cè)誤差修正值，最終得到精度較高的預(yù)測(cè)值。采用MC方法分別對(duì)廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)模型、T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行修正，并應(yīng)用MC修正后的3種模型對(duì)山西某風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)塔不同步長(zhǎng)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)研究，分析討論了MC對(duì)各預(yù)測(cè)模型誤差的修正效果。仿真結(jié)果表明，所提出的誤差修正方法能夠有效提高測(cè)風(fēng)塔風(fēng)速預(yù)測(cè)精度，為預(yù)測(cè)模型的誤差修正提供了一種有效的實(shí)用的方法。

發(fā)表于：10/22/2016

云存儲(chǔ)中基于隱私保護(hù)的高效的微型加密方案

針對(duì)云存儲(chǔ)環(huán)境中用戶屬性不確定性、訪問(wèn)結(jié)構(gòu)公開(kāi)性等導(dǎo)致密用戶信息遭受泄露的問(wèn)題，提出了云存儲(chǔ)中基于隱私保護(hù)的高效的微型加密方案。完全隱藏訪問(wèn)結(jié)構(gòu)，利用代理重加密技術(shù)引入屬性撤銷機(jī)制，同時(shí)提供一個(gè)長(zhǎng)度與屬性數(shù)量無(wú)關(guān)的解密密鑰，設(shè)計(jì)了一種更加安全高效且適用范圍廣基于屬性的加密方案。結(jié)果表明，該方案可以實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的靈活訪問(wèn)，增加了對(duì)于敏感信息的隱私保護(hù)，且適用于存儲(chǔ)空間受限的微型設(shè)備上。

發(fā)表于：10/22/2016

防范側(cè)信道攻擊新思ARC處理器保護(hù)數(shù)據(jù)安全

伴隨著物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，越來(lái)越多的設(shè)備開(kāi)始被接入到網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，越來(lái)越多的信息流、數(shù)據(jù)流借助網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行傳播。物聯(lián)網(wǎng)的大發(fā)展不僅僅為人們的生活帶來(lái)便利，也在客觀上增加了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。為了防范聯(lián)網(wǎng)設(shè)備遭受攻擊，堵住信息漏洞，芯片廠商紛紛努力強(qiáng)化芯片的軟硬件防護(hù)能力。為此，新思（Synopsys）日前特別推出了ARC SEM110和SEM120D安全處理器，用于智能表、NFC支付和嵌入式SIM等低能耗嵌入式應(yīng)用。

發(fā)表于：10/22/2016

百度數(shù)據(jù)中心采用Xilinx FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

2016年10月20日，北京—All Programmable技術(shù)和器件的全球領(lǐng)先企業(yè)賽靈思公司（Xilinx, Inc. (NASDAQ:XLNX)）宣布，全球領(lǐng)先的中文互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎提供商百度正在采用賽靈思FPGA加速其中國(guó)數(shù)據(jù)中心的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。兩家公司正合作進(jìn)一步擴(kuò)大FPGA加速平臺(tái)的部署規(guī)模。新興應(yīng)用的快速發(fā)展正日漸加重計(jì)算工作的負(fù)載，數(shù)據(jù)中心也因而開(kāi)始轉(zhuǎn)向采用加速器來(lái)滿足低時(shí)延、高吞吐量的需求，同時(shí)保持合理的功耗水平。

發(fā)表于：10/20/2016

人工智能大數(shù)據(jù)讓城市有了思想

　在近日云棲大會(huì)開(kāi)幕式上，杭州城市數(shù)據(jù)大腦正式發(fā)布。通過(guò)人工智能，為這座擁有2200多年歷史的城市建立一個(gè)指揮中心——城市數(shù)據(jù)大腦。9月，城市大腦交通模塊在杭州蕭山區(qū)市心路投入使用。初步試驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示：通過(guò)智能調(diào)節(jié)紅綠燈，道路車輛通行速度平均提升了3%至5%，在部分路段有11%的提升。

發(fā)表于：10/18/2016

AMD攜手阿里云提供基于AMD Radeon? Pro GPU技術(shù) 的云計(jì)算服務(wù)

加利福尼亞州森尼維爾——2016年10月14日——今天，在阿里巴巴云棲大會(huì)上，AMD（NASDAQ: AMD）總裁兼首席執(zhí)行官蘇姿豐博士（Dr. Lisa Su）與阿里巴巴集團(tuán)旗下阿里云公司總裁胡曉明共同宣布，兩家公司將攜手合作，加強(qiáng)對(duì)在阿里云全球數(shù)據(jù)中心中使用AMD Radeon? Pro GPU技術(shù)的研究與合作。憑借這一合作伙伴關(guān)系，阿里云計(jì)劃利用AMD技術(shù)擴(kuò)展其云計(jì)算產(chǎn)品，加速阿里云服務(wù)的市場(chǎng)應(yīng)用。

發(fā)表于：10/17/2016

懂大數(shù)據(jù)的人工智能在云棲大會(huì)上唱主角

　腦補(bǔ)一下這樣的場(chǎng)景：你打開(kāi)家門收快遞，發(fā)現(xiàn)敲門的不是快遞小哥，而且長(zhǎng)得很萌的機(jī)器人。

發(fā)表于：10/17/2016

MICA：云計(jì)算時(shí)代的工業(yè)ICT架構(gòu)

2016年8月30日，凌華科技在京召開(kāi)發(fā)布會(huì)，詳細(xì)介紹了MICA聯(lián)盟的發(fā)展以及凌華科技與風(fēng)河公司建立策略聯(lián)盟并設(shè)立研發(fā)中心的情況。凌華科技集團(tuán)董事長(zhǎng)劉鈞先生、美國(guó)風(fēng)河系統(tǒng)公司（Wind River）副總裁韓青先生、凌華科技（中國(guó)）有限公司總經(jīng)理羅國(guó)維先生等共同出席了會(huì)議。

發(fā)表于：10/15/2016

江蘇無(wú)錫計(jì)量中心完成激光塵埃粒子計(jì)數(shù)器改造工作

空氣質(zhì)量高低不僅對(duì)人們的身體健康及生活質(zhì)量十分重要，在醫(yī)藥、電子、精密機(jī)械、環(huán)保、檢驗(yàn)等行業(yè)中，空氣潔凈度的高低更是會(huì)直接影響到產(chǎn)品質(zhì)量以及檢驗(yàn)結(jié)果。在車間等生產(chǎn)環(huán)境內(nèi)，通常會(huì)使用激光塵埃粒子計(jì)數(shù)器等儀器來(lái)測(cè)量空氣中塵埃微粒的尺寸與顆粒數(shù)濃度，從而為空氣潔凈度的評(píng)定提供依據(jù)。

發(fā)表于：10/12/2016

思科推數(shù)據(jù)中心分析平臺(tái) 宛如時(shí)光機(jī)

網(wǎng)路設(shè)備制造商思科(Cisco)推出Tetration分析平臺(tái)，協(xié)助客戶即時(shí)掌握數(shù)據(jù)中心的可視性，包括每個(gè)封包、數(shù)據(jù)流量以及傳輸速度，就像數(shù)據(jù)中心的時(shí)光機(jī)，能掌握過(guò)去發(fā)生狀況。

發(fā)表于：10/11/2016

面向工業(yè)4.0的多表架構(gòu)與NoSQL大數(shù)據(jù)集成的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略研究

工業(yè)4.0環(huán)境下，生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)除了需要實(shí)時(shí)顯示與分析外，還需要作為歷史記錄進(jìn)行保存。面對(duì)海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)已經(jīng)很難滿足該要求。提出了一種基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)多表架構(gòu)與NoSQL大數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合的新型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案。該方案基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的多表架構(gòu)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)，同時(shí)將歷史數(shù)據(jù)遷移至NoSQL大數(shù)據(jù)庫(kù)，解決了工業(yè)4.0下的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問(wèn)題。最后給出了某企業(yè)基于SQL Server和MongoDB的實(shí)際應(yīng)用，驗(yàn)證了本文方法的正確性和有效性。

發(fā)表于：10/10/2016

亞馬遜微軟谷歌積極新建數(shù)據(jù)中心

　據(jù)外媒報(bào)道，亞馬遜、谷歌、微軟正在積極新建數(shù)據(jù)中心，以積極應(yīng)對(duì)未來(lái)在云計(jì)算領(lǐng)域的各種挑戰(zhàn)，以便在競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)地位。

發(fā)表于：10/10/2016

老兵新傳——“闖入”高性能計(jì)算領(lǐng)域的FPGA

自1985年首款FPGA誕生以來(lái)，F(xiàn)PGA已經(jīng)是一名在電子信息領(lǐng)域征戰(zhàn)了30年的老兵，這名戰(zhàn)功赫赫的老兵如今已經(jīng)正式開(kāi)赴了一個(gè)新的戰(zhàn)場(chǎng)。?從2011年Altera公司發(fā)布支持利用OpenCL來(lái)開(kāi)發(fā)FPGA的SDK工具以后，采用CPU+FPGA構(gòu)成異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)成為另一種具有競(jìng)爭(zhēng)力的解決方案。為了讓更多網(wǎng)友了解FPGA異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的原理、架構(gòu)和開(kāi)發(fā)流程，《電子技術(shù)應(yīng)用》特別邀請(qǐng)了電子科技大學(xué)黃樂(lè)天博士和電子科技大學(xué)“成電杰出學(xué)生”蒲宇亮在電子技術(shù)應(yīng)用·云課堂進(jìn)行了一場(chǎng)公益演講。

發(fā)表于：10/9/2016