面向CPU+GPU异构平台的模板匹配目标识别并行算法

针对大数据量导致模板匹配目标识别算法计算时间长,难以满足快速检测的实际需求问题,在采用最新NVIDIA Tesla GPU构建的CPU+GPU异构平台上,设计了一种模板匹配目标识别并行算法.通过对模板图像数据常量化、输入图像数据极致流多处理器片上化和简化定位参数计算3方面优化了并行算法,并对算法进行性能测试.实验表明,该算法在保证识别效果的同时实时性明显提高.

基于支持向量机的蛋白质相互作用界面热点残基预测

针对蛋白质相互作用界面中的热点残基是局部紧凑地聚集着,而现有的基于机器学习的热点残基预测方法仅从目标残基中提取特征,并没有考虑目标残基的局部空间结构信息,以及如何进行特征提取并获得非冗余的特征子集等问题,为准确识别蛋白质相互作用界面的热点残基,提出结合蛋白质相互作用界面残基的空间邻近残基信息提取多类特征,并利用随机森林来进行特征提取,最后利用支持向量机来预测热点残基的方法.计算实验表明,该预测方法可以有效地用来发现热点残基.

基于ARM的物联网温湿度采集节点设计与实现

嵌入式系统启动代码的分析与移植以及嵌入式操作系统内核的移植是整个嵌入式系统开发中最重要的环节之一。在分析嵌入式系统架构以及相应开发流程的基础上,结合温湿度控制功能需求,采用ARM S3C2440处理器的嵌入式系统底层启动代码与操作系统的设计方案,实现向应用层提供底层服务功能,编译出的U-Boot与Linux内核。最后进行了系统测试,在ARM平台上运行良好。