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Dijkstra算法的并行實(shí)現(xiàn)

文章研究了一種多核架構(gòu)下基于OpenMP的Dijkstra并行算法，以Dijkstra算法為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)并行程序。對(duì)傳統(tǒng)Dijkstra算法進(jìn)行分析，明確優(yōu)化方向，再利用OpenMP開發(fā)工具對(duì)并行程序進(jìn)行優(yōu)化調(diào)試。結(jié)果表明，文中算法易于操作，并充分利用了多核處理器并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，提高了算法的運(yùn)行效率，驗(yàn)證了算法的優(yōu)越性。

發(fā)表于：6/6/2017

高精度調(diào)頻連續(xù)波雷達(dá)測(cè)距算法的研究

在調(diào)頻連續(xù)波（FMCW）雷達(dá)測(cè)距算法中，快速傅里葉（FFT）算法頻譜分析的誤差是由FFT頻譜線之間間隔造成的。因此，為了提高FFT算法的測(cè)距精度，減少頻譜分析的誤差，提出了頻移補(bǔ)償?shù)母倪M(jìn)措施。頻移補(bǔ)償?shù)念l譜搬移因子的獲取是利用頻譜圖對(duì)稱性與最值和鄰近兩個(gè)譜線點(diǎn)坐標(biāo)之間的距離差得到的。仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果說明，該措施在不大幅提高測(cè)距時(shí)間的情況下得到的最值更接近實(shí)際峰值，可以較好地改進(jìn)雷達(dá)的測(cè)距精度。

發(fā)表于：6/6/2017

基于場(chǎng)向參數(shù)化的肌肉纖維紋理合成研究

虛擬手術(shù)系統(tǒng)研究是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的一個(gè)重要領(lǐng)域，為了提高肌肉纖維紋理合成的真實(shí)感與實(shí)時(shí)性，文章采用了基于場(chǎng)向參數(shù)化的方法，并結(jié)合最光滑方向場(chǎng)進(jìn)行了三維模型上的肌肉纖維紋理映射與合成，通過布置奇異點(diǎn)，模擬肌肉纖維損傷的狀態(tài)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了場(chǎng)向參數(shù)化的可視化及肌肉纖維紋理合成的簡(jiǎn)單交互，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與真實(shí)感均得到提高。

發(fā)表于：6/6/2017

基于GA優(yōu)化ELM的船舶交通流預(yù)測(cè)模型

為了提高船舶交通流預(yù)測(cè)的效率和準(zhǔn)確率，分析了船舶流量預(yù)測(cè)中的影響因素多、非線性、隨機(jī)性等問題，建立了ELM(極限學(xué)習(xí)機(jī))預(yù)測(cè)模型。同時(shí)為了避免極限學(xué)習(xí)機(jī)算法受輸入權(quán)值矩陣和隱含層偏差隨機(jī)性的影響,算法又采用GA(遺傳算法)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入權(quán)值矩陣和隱含層偏差進(jìn)行優(yōu)化,建立GAELM船舶交通流預(yù)測(cè)模型。利用上海洋山港船舶流量對(duì)該模型進(jìn)行了實(shí)例分析，通過MATLAB仿真進(jìn)行預(yù)測(cè)，將GAELM模型與單純的BP模型、ELM模型進(jìn)行對(duì)比和分析，結(jié)果表明：GA-ELM模型具有更高的預(yù)測(cè)精度和效率，從而能夠相對(duì)準(zhǔn)確、高效地對(duì)船舶交通流量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

發(fā)表于：6/6/2017

通俗易懂！牛人是這么解釋嵌入式系統(tǒng)概念的

看到很多人，特別是初學(xué)者對(duì)嵌入式感興趣，想學(xué)嵌入式，但又十分困惑，痛苦, 因此，我覺得有必要抽空寫些東西來"普渡眾生"，當(dāng)然我不是佛，用"普渡眾生"這個(gè)詞不大合適，但一時(shí)也找不到合適的詞了，先將就一下吧. 還有就是別叫我大神, 我不是大神，一介草民而已，只不過暫時(shí)在這方面懂得比有些人多一點(diǎn)而已，其它方面，他們比我懂，因此，大家是平等的。既然是一介草民，因此，我也不打算遵循那么多條條框框的限制了。我平生最討厭教科書以及其它一些所謂"老師"文鄒鄒的說教，因此，我打算用草民都能聽懂的話來寫這個(gè)嵌入式系列的東西，如果用這種方式你能把嵌入式搞明白的話，從一個(gè)側(cè)面也說明嵌入式其實(shí)并不是相象中的那么難，當(dāng)然也不簡(jiǎn)單。

發(fā)表于：6/6/2017

【搶樓送書-第六季】下午3：00搶樓送書——《工業(yè)4.0正在發(fā)生的未來》

本季送書主角是這本《工業(yè)4.0正在發(fā)生的未來》，本季活動(dòng)決定送出九本，對(duì)本書內(nèi)容感興趣的網(wǎng)友趕緊來參加吧。時(shí)間：201706月07日--06月09日每天AET系統(tǒng)時(shí)間下午3:00 AET系統(tǒng)時(shí)間：http://group.chinaaet.com/Serverclock 活動(dòng)規(guī)則：每天下午3：00開始發(fā)帖搶樓，顯示AET系統(tǒng)時(shí)間為3：00的第一名發(fā)帖的網(wǎng)友成為幸運(yùn)兒獲得《工業(yè)4.0正在發(fā)生的未來》。

發(fā)表于：6/6/2017

觸控產(chǎn)業(yè)洗牌只剩兩大陣營(yíng)

觸控產(chǎn)業(yè)大者恒大的趨勢(shì)明顯，經(jīng)過這幾年的淘汰，許多觸控面板廠不是倒閉、下市、重整，就是經(jīng)營(yíng)規(guī)模大幅縮水，以撐待變，目前只剩有合作關(guān)系TPK、歐菲光，與鴻海的GIS已形成兩大集團(tuán)。

發(fā)表于：6/6/2017

航天器智能熱控技術(shù)研究現(xiàn)狀及展望

隨著航天器變軌、快速機(jī)動(dòng)等復(fù)雜空間任務(wù)的發(fā)展，熱控系統(tǒng)需要根據(jù)不同的要求進(jìn)行智能化控制以滿足航天器的高效可靠工作。文章首先介紹了航天器智能熱控技術(shù)的分類及應(yīng)用；然后，總結(jié)了國(guó)內(nèi)外智能熱控技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀；最后，提出了熱控系統(tǒng)自主管理的進(jìn)一步研究方向，為未來航天器的熱控智能控制技術(shù)發(fā)展提供了參考依據(jù)。

發(fā)表于：6/6/2017

面向服務(wù)的智能制造資源建模方法研究

在追求制造過程自適應(yīng)、自組織以及靈活高效的新制造環(huán)境下，將Holonic體系與面向服務(wù)的結(jié)構(gòu)融合對(duì)于創(chuàng)建更加靈活響應(yīng)的制造系統(tǒng)是一種極具吸引力的解決方式；制造服務(wù)作為制造系統(tǒng)間相互交互的主要元素，不同于Web服務(wù)，需要新的更合適的模型來描述制造資源。文中提出了一種將面向服務(wù)的架構(gòu)融入到多智能體系統(tǒng)的方法，給出一系列決定如何實(shí)現(xiàn)實(shí)際生產(chǎn)過程應(yīng)用中每個(gè)制造子體的規(guī)則，并將這些規(guī)則應(yīng)用于ISA-95層級(jí)活動(dòng)中。另外，在Web服務(wù)技術(shù)基礎(chǔ)上提出新的制造體系下制造服務(wù)的信息模型和面向服務(wù)制造過程的設(shè)計(jì)框架。最后通過制造過程實(shí)例說明這種信息模型在實(shí)際生產(chǎn)過程中應(yīng)用的有效性。

發(fā)表于：6/6/2017

SiFive全新商業(yè)模式相助 RISC-V有望加速商業(yè)化

談到開源，很容易聯(lián)想到開源操作系統(tǒng)，與操作系統(tǒng)隨算法創(chuàng)新及新的應(yīng)用需求而不斷更新?lián)Q代相比，指令集體系架構(gòu)具有更長(zhǎng)的生命周期，因而開源指令集似乎更為必要，在開源的大趨勢(shì)下，RISC-V近年來已經(jīng)受到業(yè)界的不少關(guān)注。雖然現(xiàn)行市場(chǎng)主流的指令集架構(gòu)屬 x86 和 ARM，但I(xiàn)ntel的不授權(quán)和ARM 的高額授權(quán)費(fèi)與開源的趨勢(shì)大相徑庭。RISC-V是UC Berkeley設(shè)計(jì)并發(fā)布的一種免費(fèi)而且開放的指令集架構(gòu)，具有極強(qiáng)的擴(kuò)展性，其應(yīng)用可以覆蓋IoT設(shè)備、桌面計(jì)算機(jī)、高性能計(jì)算機(jī)等眾多領(lǐng)域。并且允許任何人以非常低的門檻設(shè)計(jì)、制造和銷售RISC-V芯片和軟件。

發(fā)表于：6/6/2017