Characterization of ploidy levels in Chrysanthemum L. by flow cytometry

Analyzing the ploidy levels of plants is important for identifying species, selecting parental lines, identifying the relationships between species, and determining evolutionary patterns. The genus Chrysanthemum is widely distributed throughout the world and exhibits different ploidy levels. We used flow cytometry to analyze the ploidy levels of nine species of Chrysanthemum L. collected from different regions and geographical locations in China. Three diploids from Henan and Wuhan provinces corresponded to Chrysanthe- mum lavandulifolium and two species of C. nankingense, while three tetraploids from various regions corresponded to C. indicum and two species of C. chanetii. Two hexaploids corresponding to C. vestitum were collected at Funiu moun- tain （Henan province）, and C. zawadskii was collected at Huangshan mountain （Anhui province）. We found that OTTO extraction buffer was suitable for extracting nuclei from most species, apart from C. zawadskii. Flow cytometry proved to bea simple, rapid, and highly accurate method for identifying ploidy levels in Chrysanthemum species.

有限缓冲区下多汽车工厂协同混流排产研究

为解决汽车整车制造企业多厂区多车间联动生产下计划不准确和协调困难的问题,基于精益生产中的平准化思想对该问题进行研究,并考虑有限容量的缓冲区中库存积压或不足对生产稳定性的影响,建立了多汽车工厂协同混流排产双层规划模型。上层以最小化厂区间的转运量为目标建立跨厂区转运量分配模型,下层以最小化缓冲区中的储备偏差为目标建立车间班次选择模型。设计了双层遗传算法对该模型进行求解,并采用最小影响策略对转运量和车间产量进行标准化。通过算例将双层优化与单层优化的结果进行对比分析,并扩大算例规模。仿真实验结果表明,双层优化的求解质量更佳,从而验证了设计的模型和算法的有效性和可行性。

应用FPGA的LNG质量流量计数字部分的设计与实现

针对现有的LNG质量流量计硬件结构较为复杂、测量精度也比较低的现状,采用FPGA器件去控制AD采样,改进了传统的LNG质量流量计的数字系统部分的设计。实验结果表明,文中所设计的应用FPGA的LNG质量流量计较以往类似的质量流量计测量精度有很大提高,测量单元与数据采集、数据处理单元相分离的设计方式使得硬件结构也得到了简化。

天然气喷射阀动态流量的实时精确计量

天然气喷射阀动态流量的精确计量是实现柴油/天然气双燃料发动机天然气精确供给的基础。基于差压层流气体质量流量计的测量原理,从天然气供给系统产生气流脉动的原因出发,研究喷射阀出口压力差对计量精度的影响。提出一种双缓冲罐装置的天然气供气系统方案,基于AMESim数值仿真软件构建两种供气方案的天然气喷射阀工作的流量分析模型,研究了管路压力脉动对喷射阀流量的影响特性。仿真结果显示,双缓冲罐装置的天然气供气系统下喷射阀出口的最大压力差比普通的供气系统降低了90%,对均值的相对偏差降低了74.3%。通过构建的天然气流量实时计量测试平台,对比试验表明,双缓冲罐装置的天然气供气系统明显提高喷射阀动态流量的稳定性和计量的精确度。

基于国产众核处理器的深度神经网络算子加速库优化

基于不同硬件设备的算子加速库已经成为深度学习框架不可或缺的一部分,能够为大规模训练或者推理任务提供数倍的性能加速。当前的主流算子库都是基于GPU架构开发的,与其他异构设计并不兼容;SWDNN算子库是基于申威26010开发的,无法充分发挥升级后的申威26010 pro处理器的性能,也不能满足当前GPT-3等大型神经网络模型对大容量内存和高访存带宽的需求。文中面向申威26010 pro处理器体系结构的特点和大型神经网络模型的训练需求,提出了基于多核组的三级并行和神经网络算子任务调度方案,在满足大型模型训练内存需求的同时,提高了并行效率和整体计算性能;提出了三级异步流水机制和计算访存重叠的访存优化方法,显著缓解了神经网络算子的访存性能瓶颈。基于以上方法,文中构建了基于申威26010 pro处理器的SWTensor多核组算子加速库,在自然语言处理模型GPT-2上进行了实验,结果表明,其典型计算密集型算子和访存密集型算子在单精度浮点计算性能和访存带宽上分别达到了理论峰值的90.4%和88.7%。

视频图像数据采集方法研究

随着DSP技术的普及、高性能DSP芯片的出现,DSP已越来越多地被广大的工程师所接受,并越来越广泛地应用于各个领域。介绍一种基于TMS320C5402 DSP芯片,结合双向缓冲器74F245和A/D转换芯片TLC5510的视频图像数据采集电路。DSP发出信号,经触发器启动A/D转换器并读取A/D转换结果,达到视频图像数据采集的目的。电路结构简洁、成本低、易于实现,能够满足图像采集的需要。

采用双经验回放池的噪声流双延迟深度确定性策略梯度算法

为了进一步提高双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的网络探索性能和收敛速度,提出一种采用基于多步优先和重抽样优选机制的双经验回放池的噪声流TD3算法。该算法在策略网络中的每一层添加噪声流以增加参数的随机性,并引入多步优先经验回放池,将多个连续样本组成一个基础单元进行存储,训练时通过多步截断双Q处理实现对值函数的有效逼近,同时增加一个经验回放池采用重抽样优选机制来存储学习价值更大的样本,双经验回放池的设置可弥补样本多样性不足的问题。在OpenAI Gym平台的Walker2d-v2场景中进行仿真实验,结果表明,与对比算法相比,本文算法获得的回报值有明显改善,网络收敛速度也大大加快。