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| 1 | 基于卷积神经网络的图像识别研究显示文摘为降低图像识别误识率,文章采用卷积神经网络结构对图像进行识别研究。首先,对输入图像进行初始化;然后,初始化后的图像经卷积层与该层中卷积核进行卷积,对图像进行特征提取,提取的图像特征经过池化层进行特征压缩,得到图像最主要、最具代表性的点;最后,通过全连接层对特征进行综合,多次迭代,层层压缩,进而对图像进行识别,输出所识别图像。与原始算法相比,该网络构造可以提高图像识别准确性,大大降低误识率。实验结果表明,利用该网络模型识别图像误识率低至16.19%。 | 谢慧芳 刘艺航 王梓 王迎港 | 2018 | 无线互联科技2018，15，14： | 1 |
| 2 | 高性能影像处理平台构建及显微CT图像重建算法的并行实现显示文摘介绍了一种高性能的影像处理平台,该平台基于CPU-GPU异构集群,初始系统是由一台Dell Precision T7500和一台HP XW8600工作站构建而成,系统采用消息传递接口(MPI)和CUDA(Compute Unified Device Architecture)为程序并行编程和运行环境。在此平台上成功实现了X射线显微CT成像图像重建算法(FDK)的并行加速计算与处理。结果表明,GPU单机比CPU单机的平均计算速度提高近194倍,CPU-GPU集群比单独CPU集群的计算速度提高46倍,计算效率显著提高,能满足快速三维图像重建及图像结果的实时显示要求。CPU-GPU异构集群是构建高性能影像处理平台的有效途径。 | 丁喻 漆玉金 张雪竹 赵翠兰 | 2011 | 核技术2011，34，8： | 0 |
| 3 | 基于CUDA的塔台模拟机冲突检测算法显示文摘塔台模拟机冲突检测算法是一种耗时大的并行算法。针对其导致塔台模拟系统核心服务器CPU负担过重的缺点,在常用冲突检测算法的基础上,提出一种基于统一设备构架(CUDA)的塔台模拟机冲突检测实现方案。首先介绍GPU并行运算的体系结构基础,并将基于卡尔曼滤波的目标物体跟踪技术的分层冲突检测算法移植到GPU。然后利用相同价格的CPU和GPU对比运算效果。实验结果表明:与相同算法的CPU实现方案相比,GPU实现方案将计算效率提高10~50倍。使用此方案,极大地减轻了核心服务器的负担,使塔台模拟机的性能得到质的提高。 | 汤坤 费向东 季玉龙 徐伟 | 2011 | 计算机与数字工程2011，39，10： | 0 |
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