多媒体协同编辑中共享粒度的研究与实现

首先阐述了协同编辑和共享粒度(Sharing Granularity)的概念,以及两者之间的关系.并通过作者参与设计的一个协同编辑的实验系统(Swan Editor)具体阐述了共享粒度的设计思想及实现方式.最后进一步讨论了共享粒度的意义以及与协同工作系统中其他研究内容的关系.

融合子空间共享特征的多尺度跨模态行人重识别方法

跨模态行人重识别(Re-ID)是智能监控系统所面临的一项具有很大挑战的问题,现有的跨模态研究方法中主要基于全局或局部学习表示有区别的模态共享特征。然而,很少有研究尝试融合全局与局部的特征表示。该文提出一种新的多粒度共享特征融合(MSFF)网络,该网络结合了全局和局部特征来学习两种模态的不同粒度表示,从骨干网络中提取多尺度、多层次的特征,全局特征表示的粗粒度信息与局部特征表示的细粒度信息相互协同,形成更具有区别度的特征描述符。此外,为使网络能够提取更有效的共享特征,该文还针对网络中的两种模态的嵌入模式提出了子空间共享特征模块的改进方法,改变传统模态特征权重的特征嵌入方式。将该模块提前放入骨干网络中,使两种模态的各自特征映射到同一子空间中,经过骨干网络产生更丰富的共享权值。在两个公共数据集实验结果证明了所提方法的有效性,SYSU-MM01数据集最困难全搜索单镜头模式下平均精度m AP达到了60.62%。

机群上DSM和消息传递方法的集成

在并行分布式计算领域中,基于NOW(Network of Workstation)的分布式共享存储器(DSM:Distributed Shared Memory)系统越来越受到人们的青睐.然而,要想在这种系统上获得较好的可编程性和性能,则需要系统支持细颗粒度的并行性,并且简化编程.我们设计了一个并行分布式系统,该系统由六台SUN Sparc上作站通过10M以太网组成,外加基于线程的MPI运行库和自定义的DSM-C程序设计语言,同时用软件方法实现Cache一致性.

关于网格计算技术

网格计算是一个崭新而重要的研究领域 ,它以大粒度资源共享、高性能计算和创新性应用为主要特征。本文介绍了目前国内外网格计算的概况及相关研究工作 ,从网格计算需解决的问题、特点以及与其它相关技术的对比几个方面来对其进行探讨 ,最后简述一个原型网格系统的系统结构、关键技术和应用实例。