KNMC:基于近内存计算的k-NN和k-means加速器设计

k近邻算法(k-Nearest Neighbor,k-NN)和k-均值(k-means)算法在数据挖掘,文本分类,人脸识别等领域中被广泛应用.相比于深度学习(如卷积神经网络,Convolutional Neural Networks,CNNs),k-NN和k-means能获得相近的精度情况下提供更简单的计算.尽管如此,硬件加速器在计算k-NN和k-means过程中,需大量访问片外动态随机存取存储器(Dynamic Random-Access Memory,DRAM)设备,能耗非常高.为解决这一问题,本项工作提出一个基于近内存计算(near-memory computing)的k-NN和k-means的可配置加速器KNMC.该加速器通过配置能灵活调度k-NN和k-means.为提高加速器的能效,本项工作还进行设计空间探索,探索加速器达到最优能效的片上缓存(on-chip buffer)容量和处理单元(Process Element,PE)规模的配置.实验结果表明,KNMC与最先进的基准加速器相比,能有效提升性能和能效.

近内射模的方程组特征

文献〔１〕中引入了强相容方程组的概念，并给出了拟内射模的方程组特征，即证明了 Ｍ 是拟内射的当且仅当 Ｍ 上的任意强相容方程组在 Ｍ 上有解。我们引入了 Ｐ相容方程组的概念，并给出了近内射模的方程组特征。

近内射模的方程组特征

给出了近相容方程的定义，并由此得到近内射模的方程组特征。

亲近自然,亲近内心——国际大奖小说《塔克的郊外》赏读

[经典简介]蟋蟀柴斯特放弃了在时代广场声名显赫的生活,回到郊外的草原。可不久之后,郊外也要被人类开发建设起来了,住在这里的小动物们将失去他们的家园。

基于时域波形特征认知的输电线路近端故障辨识与定位

针对现有单端行波故障测距对近端故障存在测距盲区、双端行波故障测距对近端故障测距误差较大,无法满足工程需要的不足,提出基于波形特征认知的近端故障辨识与定位方法。首先,分析了线路故障行波传播规律,以固定分辨率显示波形。发现线路近端故障时,初始行波及其后续波形在长时窗整体宏观观测下呈堆叠缓变特征,而在短时窗局部放大观测下呈周期性变化特征,且周期与故障距离相关。不同线路的近端故障历史样本能统一作为参照基准为测距提供提示。进而提出基于波形密度和突变分布的近端故障辨识方法。最后,对辨识出的近端故障进行周期估计,利用近端故障与线长的无关性以及历史样本突变周期和故障位置已知性,搜索周期最近邻历史样本,并由已知故障距离插值实现故障位置确定。基于大量实测数据进行仿真测试,结果表明所提方法能够显著提升单端行波测距可靠性和成功率。

近断层地震动引起的公路桥梁车桥分离现象的统计分析

近年来,随着我国人均汽车保有量的增加,国内交通密度增大,交通拥堵加剧,再加上重卡超载现象越来越严重,机动车辆荷载对中小跨径桥梁的影响显著增大,也提高了地震发生时桥上有车的概率;另一方面,近断层地震动具有显著的竖向效应,已有震害表明车辆与桥梁在较强的竖向地震动作用下容易产生车桥分离或碰撞的现象。因此,考虑近断层地震动作用下车辆对桥梁动力响应的影响将有助于准确评估桥梁的抗震性能。文章以一座典型的3跨连续梁桥为工程背景,采用考虑车辆与桥面动态接触或分离的模型对实际近断层地震动作用下的车桥耦合系统的动力响应进行统计分析,研究车辆对桥梁的动力放大作用、车桥分离现象及其影响规律。结果表明,在车桥不分离的情况下,考虑车辆影响在80%的工况下会减小桥梁的竖向位移响应,但随着竖向PGA的增大,车辆对桥梁的动力作用逐渐趋于不利;其次,车桥之间的动力相互作用可能导致不止一次的车桥分离,最大接触力在大多数情况下发生在首次分离与二次分离之间,最大可能达到车辆重量的7.9倍,会对桥面局部受力产生极其不利的影响,且车桥分离的时间随着车辆竖向频率的增大而增加,但这种现象与地震动的竖向PGA没有直接关系,对桥梁的竖向位移响应影响也不大。

双碳目标下近零能耗建筑设计影响因素分析

在我国实现“碳达峰、碳中和”的双碳目标进程中,作为能耗大户的建筑行业任务艰巨,为了实现“零能耗建筑”的最终目标,而有了“近零能耗建筑”的阶段性目标。在分析我国近零能耗建筑发展现状的基础上,展开对被动式节能设计影响因素及主动式高效用能系统两个方面的研究,研究表明,建筑朝向、窗户及外围护构件均应作为节能设计考虑的关键因素,基于地源热泵技术空调系统以及基于物联网技术的智能照明系统能降低建筑能耗。

工程堆积体产流产沙及水沙效益对植被近地表特征的响应

针对陡坡工程堆积体水土流失严重的问题,通过野外模拟降雨试验开展植被不同近地表特征对堆积体产流产沙和蓄水减沙效益特征影响的定量研究。选择土石混合堆积体(10%砾石质量分数,坡度30°)作为工程侵蚀下垫面的典型代表,并以裸坡(bare slope,BS)为对照,定量分析了植被在3种近地表特征条件下(完整植株(intact grass,IG),不含叶(not leaf,NL),只含根系(only root,OR)对堆积体产流产沙特征和蓄水减沙效益影响。结果表明:1)植被在IG条件下延缓坡面径流发生使其较BS滞后,效益达50.74%~188.98%,但不完整植被(NL、OR)会加速径流发生使其较BS提前2.19%~70.12%;2)植被在NL和OR下的瞬时径流率比IG增大0.20%~185.58%,在降雨强度1.8 mm/min的瞬时径流率甚至比BS高1.20%~169.10%;植被在IG和NL条件下瞬时侵蚀速率比BS减少0.91%~98.71%,但在降雨强度达到1.8 mm/min时OR条件下甚至增大侵蚀使其比BS高6.76%~75.63%;3)随降雨强度增大,植被在NL和OR条件下的减沙效益由95.18%和68.31%分别递减至46.58%和-68.13%,但对IG下的减沙效益影响小(效益差异<2%),平均蓄水效益随降雨强度增大而减小。不同堆积体水沙呈显著线性相关(R^(2)在0.40~0.88),且径流率达到4 L/min会显著改变植被对堆积体坡面防护效益。提出开展堆积体生态修复时选择冠层丰富的植被,同时要避免外部因素对植被造成损害。研究结果对于揭示植被防护扰动边坡侵蚀机制具有重要意义,可为堆积体植被修复提供实践指导。

基于反向比例解析的近红外光谱定量模型快速构建方法

为解决光谱漂移问题,该研究设计了一种基于反向比例解析的近红外光谱定量模型方法。以烟叶近红外光谱和烟碱含量为研究对象,将数据划分为训练集和测试集。通过计算训练集光谱与测试集光谱的相关性并按照高低排序,选择前20%的光谱,运用约束规划的方法,计算测试集的拟合系数,得到测试集光谱的估计值。结果显示,使用反向比例解析法建立的模型的平均绝对误差为0.3466,预测标准偏差为0.4252,相关系数为0.7932,优于PLS模型。反向光谱比例解析可以有效解决光谱漂移问题,实现烟草中烟碱含量的准确预测,为烟碱的有效测量提供参考。

近红外光谱技术快速鉴别碱水浸泡鸡肉的研究

采用近红外光谱分析技术并结合主成分分析法,建立碱水浸泡鸡肉快速鉴别模型。原始光谱经平滑、多元散射校正和一阶导数等预处理后进行系统主成分分析,结果显示正常鸡肉和碱水浸泡鸡肉能得到清晰的分类。通过不同光谱预处理方法,采用簇类的独立软模式法建立分类模型,结果显示通过对样品光谱采用7点卷积平滑方法预处理,分类模型综合正确率最高,校正回判正确率在77.08%~100%之间,预测正确率在81.25%~100%之间。综上,采用近红外光谱分析技术对碱水浸泡鸡肉进行快速鉴别可行。

玉米基肥期农田土壤氨挥发量与近地表氨浓度相关性研究

农田氨排放量与近地表氨浓度密切相关,但两者能否相互转换还缺乏系统研究。基于此,以近地表氨浓度经典方法(被动法)为主要使用方法,以传统海绵法为对照方法,在豫南砂姜黑土开展5种典型施肥处理玉米季基肥期氨排放量与近地表氨浓度的相关性研究。结果发现,不同施肥处理的氨挥发峰值均出现在施肥后的2-4 d,第5天开始显著降低,第8天之后基本与对照无明显差异;不同处理的氨累计排放量差别较大,排序为TR>OPT>SOPT>HK>CK,累计排放量分别为7.68、5.48、3.37、2.78和0.22 kg·hm^(-2);同时发现,不同施肥处理近地表氨浓度也有相同趋势,峰值同样出现在施肥后的2-4 d,第5天开始显著降低,平均氨质量浓度排序为TR>OPT>SOPT>HK>CK,均值分别为17.5、11.6、10.7、8.21和1.70μg·m^(-3)。线性相关性分析表明,施肥后前8 d不同施肥处理的氨挥发量与近地表氨浓度的线性相关性较强,而8 d之后两者的相关性较弱,说明近地表氨浓度和农田氨挥发量的相关性与农田氨挥发量的高低有关。除此之外,不同方法中被动法对低施氮量和缓释肥的估算优于排放因子法,而排放因子法对高施肥条件下氨挥发量的估算优于被动法。整体而言,被动方法估算氨挥发量的相对误差介于-15.9%-17.5%之间,排放因子法相对误差介于-54.3%-81.8%之间,被动方法明显具备更高的估算精度。以上结果说明,被动方法可以潜在替代传统氨监测方法估算大区域农田氨挥发量,但估算精度主要集中在高氨排放期。

近1800年以来内蒙古达里湖浮游植物群落演变及驱动因素

湖泊是地质历史上区域生态环境演变的重要载体,其沉积物中包含了丰富的环境演变信息。达里湖是典型的草原内陆封闭型湖泊,位于东亚夏季风的北部边缘,地理位置关键。本研究基于在达里湖采集的约238 cm沉积物岩芯(GDL-1),通过210 Pb和137 Cs(岩芯上部20 cm)、AMS 14 C测年,以及沉积物样品中甾醇等生物标志物含量分析,重建了近1800年以来达里湖硅藻、蓝藻等典型藻类含量的演化历史,并结合总氮(TN)、总磷(TP)、盐度(Sr/Ba)和温度(T)等环境代用指标,分析藻类群落的主要影响因素。结果显示达里湖典型藻类总量平均为2.03 ng/g(最高6.69 ng/g,最小0.53 ng/g),其中蓝藻占比平均为60%,绿藻和硅藻占比平均为20%;环境因子对硅藻、蓝藻和典型藻类生物量的解释率分别为47.7%、55.20%和48.10%,T、TN和Sr/Ba是影响浮游植物群落的主要影响因素;硅藻占比与温度呈显著负相关,小冰期硅藻占比最高,中世纪暖期占比最低;在达里湖的高盐环境下,湖泊营养盐浓度对藻类的影响受到限制,成为藻类等生长的限制因素;Sr/Ba小于0.9时,硅藻含量与典型藻类总量随着Sr/Ba值的升高而增加,Sr/Ba大于0.9时,典型藻类总量与Sr/Ba值呈负相关关系,而硅藻则表现出对盐度具有一定的耐受性;整体上,近1800年以来,区域或全球性气候事件通过改变达里湖盐度、营养元素浓度和温度来影响典型藻类群落结构。在暖期阶段,蒸发作用增强等导致的湖泊盐度增加成为达里湖典型藻类群落结构演变的主要影响因素;在冷期,营养元素浓度和温度的降低成为湖泊水体浮游植物生物量的主要影响因素。

基于近红外光谱的卷烟配方模块香型预测

为提高卷烟配方模块的分类识别准确率,并为卷烟配方模块的科学评估提供技术支撑,提出了一种基于近红外光谱特征筛选的卷烟配方模块香型预测方法。选取2017—2019年238个卷烟配方模块样品的近红外光谱数据,结合特征工程中的递归特征消除法和BP神经网络、随机森林、XGBoost3种机器学习技术,构建了基于特征变量的香型预测模型。与全光谱数据训练的分类效果对比,经过递归特征消除法筛选后的光谱特征变量能够有效提升卷烟配方模块香型的识别准确率,其中,XGBoost算法分类效果最佳,模型对测试集的识别准确率达到了90.41%。结果表明,基于近红外光谱特征筛选的香型预测方法对卷烟配方模块的快速定位、科学评价及卷烟配方设计等有一定的辅助决策作用。

基于近红外光谱技术苹果尺寸差异对糖度模型适用性的影响

为消除水果自身尺寸差异对其糖度预测模型的不利影响,进一步提高水果分选模型精度,应用近红外光谱在线检测装置采集不同果径苹果的近红外光谱,对光谱进行多种预处理后,分别建立苹果可溶性固形物的偏最小二乘法模型,再用苹果果径75~85mm组中的建模集预测苹果果径分别为65~75、85~95mm组中的预测集样品,最后用果径组65~75、75~85、85~95 mm中的建模集和预测集,分别作为混合苹果尺寸糖度预测模型的建模集和预测集,并利用特征光谱选择算法对模型进行简化,建立苹果糖度通用预测模型。结果显示:与建模集和预测集果径不同时所建立的苹果糖度预测模型最优组相比,其相关系数Rp由0.805提高至0.943,预测集均方根误差值RMSEP由0.778减小至0.480,RPD由0.96增加至3.05,再对建立的通用模型进行简化,可以降低苹果尺寸对苹果糖度模型的影响,提高模型预测性能。

锁定钢板与髓内钉内固定术联合早期康复治疗肱骨近端骨折老年患者的临床疗效及可行性

目的比较锁定钢板与髓内钉内固定术联合术后早期康复治疗肱骨近端骨折老年患者的临床疗效及可行性。方法回顾性分析25例接受切开复位锁定钢板内固定术的肱骨近端骨折老年患者(A组)和20例接受有限切开复位髓内钉内固定术的肱骨近端骨折老年患者(B组)的临床资料,比较2组患者的手术情况、住院时间、骨折愈合时间、术后并发症发生率、术后血清炎性细胞因子水平、术后疼痛评分、肩关节功能评分、生活质量评分。2组患者均进行早期系统康复治疗。结果B组手术时间、住院时间、骨折愈合时间均短于A组(P<0.05),术中出血量低于A组(P<0.05)。术后第1~3天,B组C反应蛋白、降钙素原水平均低于A组(P<0.05)。术后12~48 h,B组疼痛评分低于A组(P<0.05)。术后2组患者的肩关节功能评分均较术前明显增高(P<0.05),但2组比较肩关节功能评分的差异无统计学意义(P>0.05)。术后2组患者的生活质量评分均较术前明显增高(P<0.05),且B组患者的生活质量评分高于A组(P<0.05)。结论锁定钢板内固定术与髓内钉内固定术联合早期康复治疗均可有效改善肱骨近端骨折老年患者的肩关节功能,但有限切开复位髓内钉内固定术可减轻手术创伤、术后疼痛和术后炎症反应,有利于加快骨折愈合,提高患者的生活质量。

近废型稠油油藏火驱效益开发新思路

近废型稠油油藏难以通过常规开发方式有效动用剩余储量,火驱技术为此类油藏进一步提高采收率提供方向。现阶段,火驱技术已趋于成熟,但由于成本投入大、经济性差,火驱技术的推广应用面临困境。通过引入量本利分析法中的盈亏平衡模型和敏感性分析,从多维度的经营视角,揭示不同油价年产油量和成本的平衡关系,明确影响火驱经济性的关键指标,进而推动生产运行优化和决策效能提升。研究结果表明,由于储层前后认识差距大,投入力度大于产出力度,同时管控方向不明确,导致火驱成本有效性低,持续开发经营风险认识不足,影响油藏开发投入决策。研究结果为火驱的经营效益提升指明方向,也为近废型稠油油藏效益开发提供管理新思路。

“近零碳”目标下港区多能互补标准体系研究

利用多能互补技术推动能源结构调整是实现港口绿色低碳发展的有效手段。本研究以国内主要沿海港口为对象,聚焦港区建设、运营、管理等环节开展多能互补技术标准研究,基于系统工程学方法构建港区多能互补标准体系,利用港区承载的可再生能源自然禀赋与清洁能源应用,通过多能互补技术的能源结构优化减少交通运输行业碳排放,推动双碳目标实现。

一种近实时全球电离层数据同化和预报系统的构建与实现

电离层天气变化正成为目前空间天气预报最重要的内容之一,建立一个可靠的、精确的电离层特征参量现报和预报系统对空间科学研究及军民用无线电信息系统保障均具有重要价值。基于国际GNSS服务组织(International GNSS Service,IGS)的地基GNSS和全球电离层无线电观测站(Global Ionospheric Radio Observatory,GIRO)数字测高仪的实时数据,以国际参考电离层(International Reference Ionosphere,IRI)模型为背景模型,采用高斯-马尔可夫-限带卡尔曼滤波同化技术,结合超大规模矩阵稀疏存储与处理方法,在云计算平台上构建完成了近实时全球电离层数据同化和预报系统(near-Real-Time Global Ionospheric Data AssiMilation and forecasting system,RT-GIDAM)。该系统具备了全球电离层TEC和电子密度的近实时(延时约5 min)、较高空间(5°×2.5°)和时间分辨率(15 min)的同化和预报功能,可为空间物理研究及相关无线电系统应用提供数据支撑。

码垛机器人的幂次指数趋近律变结构控制

为提高码垛机器人的控制精度,并保证系统在存在建模误差及扰动时的鲁棒性,设计了一种基于幂次指数趋近律的变结构控制算法。建立了二连杆机械臂数学模型,分析了三种趋近律的缺点,比较并提出了幂次指数趋近律。提出了使用求解微分方程的办法分三个阶段来研究算法的鲁棒性。分析了有界综合扰动极限值与控制器参数之间的关系。使用新算法得出了机器人在不含扰动时的仿真结果,解出了变结构控制三个阶段的微分方程,得出了机械臂在存有建模误差及扰动时的仿真结果。幂次指数趋近律变结构控制算法提高了码垛机器人的控制精度,在系统存在各种误差及扰动条件下具有极强鲁棒性并依然可以保证很高的控制精度。

基于改进近端策略优化算法的移动机械臂抓取实验设计

针对在训练移动机械臂时,近端策略优化算法的学习困难和易陷入局部最优问题,引入了6种可行的改进方法,包括优势值标准化、状态标准化、奖励缩放、策略熵、梯度裁剪和标准差限制,并且使用这些方法在数据采集和训练的各个阶段对近端策略优化算法的步骤进行了调整,完成了对算法稳定性和学习效率的优化,并针对每个改进点设计了相关的实验。实验结果表明,在训练移动机械臂夹取物体的任务上,6个改进方法对近端策略优化算法均有不同程度的提升。改进后的PPO算法使移动机械臂的奖励曲线获得很大改善,能够迅速收敛到理想的结果。