基于Tengine的实验室门禁系统的实现

高校实验室存储有大量重要的数据,为了保障实验室数据的安全,需要严格控制进出实验室的人员,并对人员的访问时间予以记录。针对上述需求,设计了一种基于人脸识别的实验室门禁系统。该系统基于开源前向端侧推理框架Tengine,在边缘平台EAIDK-610开发板上进行部署。应用该系统提高了实验室管理的安全性,降低了非法用户访问带来的实验室数据泄露的风险。

基于DNS冗余+负载均衡的中小型医院HIS高可用研究

目的构建一种基于软件方式实现的域名解析与负载均衡相结合的HIS高可用解决方案,在保证流量均衡、业务高可用的同时,降低建设及运维成本。方法针对现行方案的缺点,提出解决问题的总体方案,搭建域名系统、负载均衡服务器环境,选取VNSWRR作为负载算法,使用Keepalived+Tengine组成负载均衡架构,对高可用与负载均衡测试,综合模拟多种故障情况测试系统健壮性。结果实现医院HIS业务的域名访问和流量负载均衡效果。结论该方案可满足中小型医院HIS高可用需求,整体架构具有流量负载均衡、业务高可用、运维便捷、较低成本、非侵入性等特性,无论是应对日常业务的流量负载、链路故障,还是紧急情况下通过直接更改DNS解析指向的方式,临时快速恢复业务,均符合建设预期。

浅谈网站加速技术在电子商务网站的应用

随着我国电子商务企业的发展，网上购物已经逐渐变成购物的主要方式。但是随着电商网站的访问量的增多，特别是节假日促销的突发流量，我们可以感受到，电商网站的反应速度和体验感大打折扣，随着网络技术的发展，各种网站加速技术应运而生，本文探讨我国知名电商企业所采用的网站加速技术来提高网站的反应速度以及体验感。

基于嵌入式端的动态气体轻量化分析方法研究

为了解决复杂的动态环境下,计算机端动态气体分析模型参数多,训练缓慢等问题,提出了一种新的适用于复杂环境下的轻量级卷积神经网络架构,将模型部署到EAIDK-310智能板上,可以实现嵌入式端高效率的混合动态气体分析。与GasNet模型相比,提出模型的训练参数量减少约一半,训练模型消耗时间减少4倍,预测时间减少16倍,而预测准确度相当;与Improved LeNet5相比,分类性能明显较好,准确率达到了0.978,且输入数据长度更短,更适用于快速检测。将模型部署在嵌入式端后,利用样本数据对模型的有效性进行验证,实验结果表明,可以准确识别气体类别,每个样本的识别时间均在13ms以下;浓度预测误差在6×10-6以下,每个样本的平均识别时间在1ms以下。此模型可以实现在嵌入式端高准确,高效率的动态气体分析。

基于轻量化人工智能方法的手写体识别研究

文中利用边云协同的概念,解决边缘设备运算资源与存储资源不足的问题。在服务器端训练模型并进行性能测试。挑选出轻量级的MobileNet模型后将其部署在边缘设备,并对手写体识别结果进行分析。结果表明:与其他经典模型相比,在PC端利用深度可分离卷积的MobileNet模型耗时可减少近50%;部署到嵌入式端后,其运算时间变为2 ms,运算速度提升几十倍,可解决人工智能部署到嵌入式端的难题。

基于深度学习的嵌入式云检测系统的设计与实现

遥感图像云检测在遥感图像处理的过程中发挥着举足轻重的作用。为了使得网络满足嵌入式平台的计算要求,通过对U-net网络模型参数的压缩和裁剪,采用模型轻量化方法 MobileNet来达到减少模型的参数量和降低模型计算量的目的。对云检测模型的网络结构和相关参数进行了进一步的调整和设计,实现了一种基于深度学习方法的嵌入式云检测系统。通过移动端的推理框架Tengine部署到以RK3399芯片为核心的开发板上,实现遥感图像的实时云检测,在检测效率和检测准确率上都有比较好的表现。

新媒体平台系统应对高并发业务的思考

新媒体平台系统的建设,需要充分考虑多方面因素,如兼容性、业务支撑能力、健壮性以及安全性等,是否能有效支撑高并发的业务请求是评定一个系统业务支撑能力的重要指标。本文探讨了安徽广播电视台在新媒体平台系统中为应对高并发业务需求所采取的技术措施。