面向车辆边缘计算的任务合作卸载

随着物联网技术和人工智能技术的飞速发展,车辆边缘计算越来越引起学者的关注。车辆如何有效地利用其周边的各种通信、计算和缓存资源,结合边缘计算系统模型将计算任务迁移到离车辆更近的路边单元,已经成为目前车联网研究的热点。由于车辆应用设备计算资源的有限性,车辆用户的任务计算需求无法满足,需要提升车辆周边计算资源的利用率来完成计算任务。本文研究了车辆边缘计算中任务的合作卸载机制,以最小化车辆任务的计算时延。首先,考虑周边停泊车辆以及路边单元的计算资源,设计了由云服务器层、停泊车辆合作集群层和路边单元合作集群层组成的任务合作卸载3层系统架构,通过路边单元合作集群和停泊车辆合作集群的合作卸载,充分利用系统的空闲计算资源,进一步提高了系统的资源利用率。然后,基于k-聚类算法的思想提出了路边单元合作集群划分算法对路边单元进行合作集群的划分,并采用块连续上界最小化的分布式迭代优化方法设计了任务合作卸载算法,对终端车辆用户的任务进行卸载计算。最后,通过将本文算法和其他算法方案进行实验仿真对比,仿真结果表明,本文算法在系统时延和系统吞吐量方面具有更好的性能表现,可以降低23%的系统时延,并且能提升28%的系统吞吐量。

基于深度学习的继发性肺结核CT辅助诊断模型构建及验证

目的:评价基于深度学习的继发性肺结核CT辅助诊断模型在临床应用中的价值。方法:回顾性收集2018年12月至2023年4月在重庆市公共卫生医疗救治中心接受胸部CT平扫的2004例患者的病例资料,分为肺部正常组(544例)、普通肺部感染组(526组)和继发性肺结核组(934例)。按照随机分组(通过R语言的sample函数实现训练集和测试集的完全随机分组)的方式,将数据集划分为训练集(1402例,70.0%)和测试集(602例,30.0%)。所有图像采用肺野自动分割算法,获得肺野区域。进一步采用BasicNet和DenseNet算法进行三组间的分类研究。采用曲线下面积(area under curve,AUC)、敏感度、特异度和准确率评价模型的分类性能。最后,在测试数据中,将最优模型与3位不同年资的放射科医生的诊断结果进行比较。结果:602例独立测试集中,DenseNet模型的性能优于BasicNet模型,两种模型的平均AUC、敏感度、特异度和准确率分别为92.1%和89.4%、79.7%和74.0%、89.4%和86.6%、86.2%和83.3%。其中,DenseNet模型的诊断性能优于低年资医生(准确率分别为90.7%和89.1%,Kappa=0.677),与中年资和高年资医生的诊断水平(准确率分别为90.7%、92.2%和95.3%,Kappa值分别为0.746和0.819)保持高度一致性。结论:DenseNet模型能较准确地识别继发性肺结核,与放射科中年资医师的诊断水准相当,可以作为继发性肺结核的辅助诊断工具。

eMD:基于异构计算的大规模分子动力学模拟软件

【目的】异构计算已经成为高性能计算的重要组成部分,GPU异构计算可显著提速计算密集型的分子动力学模拟应用,本文介绍自研分子动力学模拟软件eMD的系统设计及其异构计算应用。【方法】首先介绍eMD软件的目标定位,包括应用功能和计算性能两方面;然后介绍软件概要设计,包括框架、模块和接口等组成部分;重点围绕面向异构计算的软件架构设计和移植优化技术进行阐述。【结果】eMD软件系统基于GPU异构计算可实现大规模体系模拟,同时提供特色的分子动力学模拟算法和模型。【结论】eMD将充分发挥GPU异构计算算力,以提升分子动力学模拟应用效率,助力分子建模理论方法的创新应用和分子科学问题的研究。

移动边缘计算中计算卸载与资源分配联合优化策略

为了在移动边缘计算(MEC)中最大限度地减少处理用户任务的时延和能耗,改善用户体验,以最小化用户的完成时间和能耗的加权和为目标,在计算资源的约束下研究了多用户、多MEC服务器中的计算卸载问题。针对此问题,考虑卸载决策和资源分配之间存在的依赖关系,首先将原问题解耦为卸载决策和计算资源分配2个子问题。然后,使用鲸鱼优化算法求解卸载决策问题,通过添加非线性收敛因子和惯性权重加快收敛速度;引入反馈机制,防止陷入局部最优,得到更高概率可行的卸载决策;对于资源分配问题使用拉格朗日乘子法得到每个卸载决策下的最佳计算资源分配解。最后,通过多次迭代得到稳定的收敛解。仿真实验结果表明,与其他基准方案相比,最多减少了44.6%的系统开销。

支撑新型配电网数字化规划的图形⁃模型⁃数据融合关键技术

配电网规划领域期盼实现智能规划,其愿景在于实现无人或少人干预的全自动规划。在数字化转型的背景下,新型配电网规划将面临图形多样化、场景碎片化、数据规模化三大挑战。文中从图形-模型-数据融合的角度提出三大关键技术:基于电气图纸识别和拓扑智能分析的图形-模型融合技术、基于知识驱动的负荷/新能源推演分析和智能决策的模型-数据融合技术、基于多模态数据融合和多时空数据联动的图形-数据融合技术,尝试打破理论研究与数字化工程的壁垒。最后,对未来新型配电网数字化规划的发展进行思考和展望,为实现“以机为主,人机协同”的大闭环模式提供借鉴。

理论与计算化学教学中的课程思政

理论与计算化学是本科生和研究生通选的专业课。以课程知识点为线索,深度挖掘了课程在价值塑造、能力培养、坚定信念、家国情怀四个方面的思政元素。通过分享课程思政案例与教学素材,提出思政内容的科学化和学科交叉融合思路,强调学术文献、学位论文在思政教育中的重要作用,为在计算化学相关课程中实现主动思政与三全育人目标提供参考。

直链淀粉含量对淀粉基凝胶3D打印适应性的影响

该研究探讨了直链淀粉含量对淀粉基凝胶的三维打印适应性的影响。通过对淀粉凝胶的物理性质的探究,揭示了淀粉凝胶的打印性能、流变学性能和晶体结构之间的关系。结果表明,所有淀粉基凝胶均表现出剪切稀化和类固体特性。直链淀粉含量对淀粉基凝胶的硬度、弹性、黏附性和回复性有显著影响。直链淀粉与支链淀粉比例为2∶8的淀粉基凝胶打印效果最好,其硬度、黏附性和回复性分别为(43.5±0.6)g、(138.0±3.1)g·s和(0.102±0.003),而且其网络结构规则,热稳定性好,淀粉结晶有序。利用计算流体动力学对三维打印过程进行模拟,发现在支链淀粉中加入直链淀粉会增加凝胶的黏度,从而降低其打印速度,因此直链淀粉与支链淀粉比例为2∶8的淀粉基凝胶适于进行3D打印。该研究表明,可以通过调节凝胶中直链淀粉的比例提高淀粉基凝胶的三维打印适应性。

基于人工智能质控系统改善胸部CT图像质量

目的 观察基于人工智能(AI)质控系统用于改善胸部CT图像质量的价值。方法 回顾性收集415例患者共1 726幅CT图像,将1 414幅用于卷积神经网络(CNN)训练、312幅用于验证;计算基于AI质控系统行胸部CT扫描的精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1-Score)、平均精度均值(mAP)及交并比(IOU)。前瞻性纳入21例因胸部CT图像质量不合格而拟重检患者,基于AI质控系统行胸部CT,对比2次检查结果差异。结果 基于AI质控系统行胸部CT的Precision、Recall、F1-Score、mAP及IOU均较佳。基于AI质控系统重检CT正确诊断21例。其中,首次CT误诊19例,2次检查所示肺结节面积、体积和显示质量无明显差别,而显示结节形态、边界、棘状突起、空泡征、充气支气管征、增粗扭曲血管等差异较大;漏诊、准确诊断各1例。结论 基于AI质控系统有助于改善胸部CT图像质量、提高诊断效能。

无人机辅助MEC系统中的联合计算卸载和轨迹设计

文中提出了一种无人机辅助移动边缘计算(MEC)系统,其中一架配备计算资源的无人机作为飞行基站(BS)处理从用户迁移来的应用任务,以节省用户设备的能耗.考虑了一种通用的瑞森衰落信道模型,通过联合优化无人机轨迹、用户发射功率、用户调度和比特分配,以最小化所有用户设备的平均能耗.设计了一种基于迭代分块连续上界最小化算法,并引入二次惩罚项进行交替求解.结果表明:文中所提出的联合优化方案优于其他基准方案,能显著降低用户的能量消耗.

生物信息学在食用菌研究中的应用

食用菌因其富含多种氨基酸及微量元素等物质,具有较高的营养价值和药用价值,越来越受到人们的关注和喜爱。我国作为最重要的食用菌生产国,食用菌生产规模不断扩大,产量也在逐年提高。为了更好地发展食用菌产业,迫切需要在传统的食用菌产业链,如优良品种选育及栽培生产中融入新技术。生物信息学作为一门研究分析生物生命结构的技术门类,通过运用数学、计算机科学等工具揭示了数据所蕴含的生物学意义,极大地促进了生命科学研究的发展,也为食用菌更深入的研究与应用提供了技术保障。本文从食用菌育种及种质资源调查、病虫害防治、基因组学、食用菌安全等几方面阐述了生物信息学在食用菌领域的具体应用,对生物信息学在食用菌及农业领域的发展进行了展望,以期为促进食用菌研究和生产发展提供参考。

基于无服务器边缘计算下的服务负载调度算法

随着边缘计算的不断发展,其在资源管理配置方面逐渐出现相关问题,无服务器计算作为一种新的方式可以有效解决边缘计算的相关问题。然而,无服务器计算不具备在分布式边缘场景中高效处理请求所需服务负载调度的能力,针对这一问题,提出了一种基于无服务器边缘计算的服务负载调度算法(service load scheduling algorithm,SLSA)。SLSA的核心是通过隐式建模充分考虑了动态变化的节点状态、负载调度器放置等影响因素来优化整体时延,然后通过改进的平滑加权轮询调度(smooth weighted round robin,SWRR)算法进行服务调度。经仿真实验分析,SLSA在资源消耗上有着明显下降,同时在单城市场景与多城市场景下均有良好的性能表现,其中在单城市场景中相对于集中式轮询调度(round robin centralized,RRC)算法提升了43.01%,在多城市场景中提升了53.81%。实验结果表明,SLSA可以有效降低资源消耗率并提升性能。

基于高空平台的边缘计算卸载:网络、算法和展望

高空平台(high altitude platform,HAP)技术与多接入边缘计算(multi-access edge computing,MEC)技术的结合将MEC服务器部署区域由地面扩展到空中,打破传统地面MEC网络的局限性,为用户提供无处不在的计算卸载服务。针对基于HAP的MEC卸载研究进行综述,首先,从HAP计算节点的优势、网络组成部分、网络结构、主要挑战及其应对技术4个方面分析基于HAP的MEC网络;其次,分别从图论、博弈论、机器学习、联邦学习等理论的角度对基于HAP的MEC卸载算法进行横向分析和纵向对比;最后,指出基于HAP的MEC卸载技术目前存在的问题,并对该技术的未来研究方向进行展望。

复合型形态学特征联合流体力学对肾下型腹主动脉瘤破裂风险的评估

目的探讨复合型几何形态学特征对腹主动脉瘤(AAA)破裂风险的影响,并进行流体力学分析。方法回顾性收集2019年6月—2023年8月行CTA检查的AAA未破裂患者25例(完整组)和同期检查进行性别和年龄1∶1配比的AAA破裂患者25例(破裂组)。比较两组患者之间AAA的形态学特征,筛选AAA破裂风险的影响因素,并进行流体力学分析。结果破裂组和完整组的瘤体最大直径(D_(max))、瘤颈直径(D_(neck))、瘤体最大直径/健康主动脉直径(D_(max)/DAO)、瘤体最大直径/瘤颈直径(D_(max)/D_(neck))、标准化动脉瘤范围(L_(nor))分别为(5.92±1.50)cm和(3.67±0.68)cm、(2.38±0.50)cm和(2.06±0.03)cm、(2.54±0.67)和(1.56±0.34)、(2.53±0.62)和(1.81±0.38)、(22.73±11.08)和(10.78±4.59);破裂组的形态学指标量值均高于完整组,其差异均具有统计学意义(t=6.947、2.563、6.567、4.952、4.982,P均<0.05)。其中D_(max)和D_(max)/DAO是AAA破裂风险的独立影响因素(OR分别为1.824、4.039,95%CI分别为1.459~6.251和3.261~9.155,P<0.05)。包含复合型形态学特征的多变量新模型对破裂风险分类的准确性高于仅包含D_(max)的常规模型(94%比88%)。破裂组和完整组AAA分别表现为Ⅲ型和Ⅱ型血流模式,并且破裂组AAA的低壁剪切力面积大于完整动脉瘤(73.9 cm^(2)比67.8 cm^(2))。结论结合形态学特征D_(max)、D_(max)/DAO和流体力学的血流模式和低壁剪切力面积有助于评估AAA的破裂风险。

Rosai-Dorfman病的临床影像学特征

目的:分析总结Rosai-Dorfman病(RDD)的临床特点及其影像表现,以提高对该病的诊断。方法:回顾性分析17例经病理证实的RDD的临床及影像特征。男12例,女5例,年龄12~71岁。结果:病变位于头颈部9例,胸部6例,腹部1例及下肢1例。研究发现部分RDD的发病与IgG4等免疫相关疾病或淋巴瘤密切相关。影像表现为均匀的软组织密度/信号,无坏死及囊变,中度弥散受限及18F-FDG高摄取,其中中枢神经系统及非中枢神经系统RDD影像表现有所不同。另外发现3例罕见病例:颅内外非沟通性RDD,全身广泛性腺体及淋巴结受累的混合型RDD,及MR表现类似“肝细胞癌”的肝脏RDD。结论:RDD发病部位广泛且影像表现多样,了解其共同特点及不同之处,有助于加强对该病的诊断及鉴别诊断。

基于工作流的无服务边缘计算框架设计与实现

边缘计算具有高性能、体积小、计算力超强等优点。但云设计的边缘计算函数链存在调用时延较长的问题,导致大规模部署和存储能力以及云端和设备端协同困难、无缝对接效果较差。为解决上述问题,基于开源无服务平台OpenFaaS设计了一个无服务边缘计算框架(SECP),为边缘侧提供基于无状态函数的计算服务。对计算服务调用过程采用建模分析,采用了工作流模型对为云设计的无服务计算在边缘侧存在的函数链式调用时延放大的问题改进。性能测试结果表明,SECP在边缘计算场景下有良好的性能表现,降低了边缘计算平台中服务请求的响应时间,解决了无服务计算函数功能单一问题,提高了边缘侧资源的利用率,并改善了边缘侧计算服务部署、维护繁杂的问题。

概率计算及混合概率计算

非位置概率数的计算机制已经成为边缘计算片上系统的新范式.本文介绍了概率计算(stochastic computing)的起源、发展和目前国内外的研究现状.针对传统概率计算存在诸如计算时延长、脉冲串信息携带效率低等问题,本文提出了二进制数-概率脉冲串混合编码的混合概率数概念,并从数的表示机理上阐释了二进制数、概率数和混合概率数的数理关系,进而揭示了混合概率计算所具备的低时延、高算力和高能效比的计算特点.本文基于40 nm CMOS工艺设计混合概率深度神经网络,该神经网络芯片在内核面积仅0.73 mm×0.73 mm的条件下,设计4544个乘累加(MAC)单元.在时钟频率400 MHz条件下,总功率为102.3 mW,其中动态功耗仅97μW.通过ASIC芯片的实验测试表明,混合概率计算作为一种全新的颠覆性计算范式,与其他确定性、可扩展和全并行等概率计算方案相比,其能效比分别提高了50倍、2.5倍和3.26倍.

同态明文-密文矩阵运算及其应用

支持单指令多数据操作的同态加密方案能有效提高密文计算的均摊效率,但密文结构导致矩阵运算复杂度高。在许多应用中,采用明文-密文矩阵操作可以在确保安全的同时实现隐私计算。基于此,提出一个适用于任意维数的明文-密文矩阵乘法方案。该方案通过明文矩阵编码和密文矩阵维数变换等步骤计算得到密文结果。与已知最好的Jiang等所提的密文方阵乘法算法相比,所提方案支持任意维数的矩阵乘法,并支持矩阵连乘;理论分析和实验结果均表明,所提方案具有更低的密文旋转复杂度和更高的计算效率。将所提方案应用在隐私保护的贝叶斯分类器中,能以更高安全参数和更少计算时间完成分类任务。

MSCT影像表现对原发性肝细胞肝癌术后残留病灶检出率和复发的预测及与疗效的相关性

目的:分析MSCT影像表现对原发性肝细胞肝癌(PHCC)术后残留病灶检出率和复发的预测及与疗效的相关性。方法:选择我院2019年8月-2022年12月间收治的102例行经导管动脉化疗栓塞术(TACE)的PHCC患者作为研究对象,治疗前及术后半年时对患者行MSCT增强扫描,术后半年时行血管造影检查,术后半年时对患者临床疗效进行评估,以血管造影为金标准,采用Spearman相关性检验分析MSCT影像表现与疗效相关性,绘制ROC曲线分析MSCT对病灶复发的预测价值。结果:与金标准血管造影相比,MSCT扫描检测的术后残留病灶检出7例,血管造影检出9例;治疗后患者BV、BF、PS及HAF水平均明显低于治疗前,且差异存在统计学意义(P<0.05);治疗后患者HAP、HPI及TLP水平均明显低于治疗前,PVP明显高于治疗前,且差异存在统计学意义(P<0.05);患者治疗后显效7例,有效64例,稳定29例,无效2例,对治疗疗效不同患者进行分析显示,有效组患者BV、BF、PS及HAF水平均明显低于无效组,且差异存在统计学意义(P<0.05);治疗后有效组患者HAPHPI及TLP水平均明显低于无效组,PVP明显高于无效组,且差异存在统计学意义(P<0.05);患者MSCT影像学检查BF、BV、PS、HAF、HAP、HPI、TLP与患者治疗临床疗效呈显著负相关关系,PVP与患者治疗临床疗效呈显著正相关关系(P<0.05);利用MSCT扫描检查预测PHCC的敏感度为92.77%,特异度为84.21%;利用MSCT扫描预测PHCC术后复发的AUC为0.853,具有较高的应用价值(P<0.05)。结论:MSCT扫描检查可有效检出PHCC病灶,且MSCT扫描检查指标与患者临床疗效高度相关,且MSCT扫描检查可有效预测患者术后复发。

元宇宙:概念、技术及应用研究综述

网络技术、人机交互和人工智能等技术的飞速发展催生了元宇宙,并进一步促进人们物质生活各个方面的数字化转型.2021年是元宇宙元年,元宇宙作为一个新兴的概念受到产业界、学术界、媒体界及公众的广泛关注.本文尝试从技术维度和应用角度深度剖析元宇宙.首先,从定义、起源与发展、特征和关键技术(网络及运算技术、物联网技术、人机交互技术、电子游戏技术、区块链技术、数字孪生技术和其他技术)等多方面对元宇宙的概念及内涵进行论述;然后,讨论了当下布局元宇宙的企业和应用实例;最后,剖析了目前元宇宙发展存在的问题和机遇,并对未来研究与应用进行了展望.通过对元宇宙当前的发展状况、研究趋势进行归纳分析以及科学地评估元宇宙的落地应用,为元宇宙研究人员提供有益的参考和借鉴.

基于嵌入式和YOLOv8存储柜控制系统实验设计

为实现存储柜高效和安全的管理,提出基于人脸检测的存储柜控制系统,系统包括终端、后端和前端。终端采用先训练后移植的方式将YOLOv8人脸检测算法部署在嵌入式Android设备,将人脸图片转化为人脸特征文本数据,Retrofit携带人脸特征和存储柜相关数据向后端发送网络请求。后端采用若依框架、Jwt认证权限、Spring Security管理动态权限菜单和Spring Boot实现API接口,MyBatis管理MySQL数据库和Redis缓存数据。前端也采用若依框架,采用Vue2和Element UI通过Axios访问后端获取数据进行可视化。测试结果表明,系统识别效果好,执行器工作正常,数据可视化展示准确,系统运行稳定。