杨裔
- 作品数：54 被引量：57H指数：4
- 供职机构：兰州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金甘肃省科技支撑计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学电气工程更多>>
- 数学网络集成环境作业调度系统模型
- ＜正＞1 引言在网络计算环境下,对于用户提交的任务作业, 进行作业流的动态与并发分配和调度模式的研究课题近年来越来越热。由于微处理器的性能迅速增强,新的快速网络不断出现,可移植的高可靠通讯软
- 刘礼杨裔火久元刘海迪李振芳李廉
- 关键词：GRID
- 文献传递
- 基于物联网的泥石流临灾监测系统
- 本发明公开了一种基于物联网的泥石流临灾监测系统，包括物联网云端服务器，以及与云端服务器通信连接的气象中心，所述云端服务器通信连接无线传感网，所述无线传感网包括网络节点、土壤水分传感器、土壤内部压力传感器以及定位装置，所述...
- 杨裔杜谨泽邓毓博李彩虹贵向泉李守亮李廉
- 文献传递
- 基于大数据技术的甘肃智慧旅游系统被引量：2
- 2024年
- 随着旅行方式的不断演变,传统旅游管理服务模式的滞后已不再满足现代游客对个性化、品质化出行的需求。为解决该问题,搭建了甘肃省智慧旅游系统。首先对相关研究进行综述,然后详细描述了系统的构成和实现过程,包括甘肃智慧旅游大数据中心的构建和“一部手机游甘肃”综合服务平台的设计。系统通过分层架构和逻辑框架,实现了旅游数据与游客行为的关联映射,并对多元数据进行融合计算。最后,以高速公路自驾车流量预测模型、旅游目的地形象代表的图片选择模型和旅游评论情感影响因素分析模型为例,阐述了综合服务平台面向政府、业态、游客提供的智能化服务。应用成效表明,该系统的实施有效地提高了甘肃地区旅游服务的质量和游客满意度,进一步推动了甘肃智慧旅游的快速发展。
- 郭亮杨裔秦炳峰曹建文李敏袁威李彩虹李彩虹
- 关键词：智慧旅游大数据旅游管理游客体验
- 一种基于近红外光谱的苹果分类方法
- 本发明是一种基于近红外光谱的苹果分类方法，其包括以下步骤：第一步，苹果近红外光谱的采集；第二步，用主成分分析方法对苹果的近红外光谱数据进行降维处理；第三步，记录苹果种类的标签值；第四步，利用处理后的近红外光谱数据、苹果种...
- 邬渊李玲玲黄炳清杨裔李廉
- 文献传递
- 一种任务感知自适应原型进化网络的小样本语义分割方法
- 本发明公开了一种任务感知自适应原型进化网络的小样本语义分割方法，包括步骤：特征重组，利用支持图片的真实掩码将主干网络编码前后的特征进行前景和背景的分离与重组；自适应原型进化，根据支持图片的真实掩码和预测掩码将支持原型划分...
- 路永钢常兆斌杨裔高雄陈志文
- 数学网络计算环境中监视和发现服务的部署方案
- ＜正＞1 引言网格是一个集成的计算与资源环境,或者说是一个计算资源池。网格能够充分吸纳各种计算资源,并将它们转化为一种随处可得的、可靠的、标准的、经济的计算能力。网格这个概念来源于电力网
- 火久元刘礼杨裔刘海迪李廉
- 关键词：GRIDGT4MDS
- 文献传递
- 用于公路质量检测的装置
- 本发明公开了一种用于公路质量检测的装置，包括传感器模块、通信模块、图像处理模块、摄像头、处理器模块和电源模块，所述传感器模块、通信模块、图像处理模块均电连接在处理器模块上，所述摄像头电连接在图像处理模块上，所述电源模块为...
- 杨裔刘超群邓毓博李守亮贵向泉李彩虹李廉
- 文献传递
- 基于蚂蚁算法的网格作业调度研究被引量：6
- 2007年
- 网格环境下的作业调度是一个NP难问题,蚂蚁算法内在的并行性和可扩充性使其非常适合网格作业调度。将蚂蚁算法应用于网格环境作业调度,提出一种通过作业代理的移动进行网格作业调度的方案,该蚂蚁算法不仅在分配网格计算资源时进行信息素的局部更新,还在网格计算资源完成作业后进行信息素的整体更新。通过模拟实验测试和选取蚂蚁算法的各种影响参数,取得了比较理想的实验结果。实验证明该算法能够有效地实现作业的合理调度和网格系统的负载平衡。
- 赵晨阳杨裔刘礼李廉
- 关键词：网格计算作业调度蚂蚁算法负载平衡
- 一种基于颜色属性值变换的OOX格式文档的数字水印方法
- 本发明提供了一种基于颜色属性值变换的OOX格式文档的数字水印方法，包括水印嵌入和水印提取两个过程，所述水印嵌入方法的主要步骤为：a1.首先读取OOX格式文档包中的主文档部件document.xml文件，并提取出所述doc...
- 杨裔杨理郭文杰路永钢李廉
- 基于4 × 4卷积核的异步卷积加速算法研究
- 2018年
- 由于基于软件端卷积神经网络的卷积运算难以满足现在的卷积神经网络对运算性能与功耗的要求,为了克服困难,本文设计了一种基于4 × 4卷积核的异步卷积加速算法来对卷积神经网络进行加速。采用AddTree的形式来实现kernel矩阵和pic矩阵的乘加运算,1个Add Tree计算单元是1个4 × 4的卷积核与相同大小的图片矩阵的数据做乘加运算得到一个特征值,采用多个Add Tree的并行计算方式可以大幅度提升卷积计算速率。实验结果表明,该加速算法还有不受时钟频率限制的优点,可以工作在任何时钟频率下,且单个计算单元的计算速度也十分的快,计算一个特征值的时间大约在500 ns左右,相对于软件端的计算速率提升了10倍左右。
- 程海波余旅莹李鹏飞张海涛何安平杨裔
- 关键词：卷积神经网络
