數據中心最新文章 制造大數據相關技術架構分析 針對大數據技術給制造業帶來的機遇和挑戰，通過分析制造大數據的研究現狀和產生，給出了制造大數據的定義。依據制造大數據的處理流程構建其技術架構，并介紹了相應的關鍵技術。最后列舉了幾種典型的應用場景，指出了制造大數據面臨的挑戰并展望下一步發展方向。 發表于：12/2/2016 自適應GPS擴展卡爾曼定位算法研究 針對全球定位系統（GPS）信號定位過程中存在多徑導致定位誤差，尤其靜態環境中零頻差短多徑引發的定位拖尾現象，提出了一種自適應估計多徑殘留的擴展卡爾曼濾波算法，實現了靜態環境中零頻差短多徑抑制。首先量化地給出了基帶多徑抑制后的多徑殘留模型，即多徑呈現“矩形”類型分布，以此為基礎設計了一種自適應估計多徑殘留的方法，即在擬合窗口內估計偽距測量誤差的均值和標準差，作為EKF算法的測量誤差協方差矩陣，實現了EKF中多徑的動態估計。最后通過仿真表明，本文的自適應估計多徑殘留的擴展卡爾曼濾波（ARKF）能有效抑制零頻差短多徑影響。 發表于：12/1/2016 高精度太陽追蹤系統研究與實現 太陽追蹤系統通過對太陽位置進行定位并進行實時追蹤，在新能源行業得到了廣泛應用。利用傳感器實現了一種高精度太陽追蹤系統，該系統用GPS對太陽位置進行粗定位，再通過基于小孔的PSD傳感器對太陽進行精細的自動追蹤。系統對傳感器做了優化設計，保證了追蹤精度；采用粗定位與精度結合的方式，對追蹤算法做了優化設計，從而提高了追蹤速度。 發表于：11/30/2016 MDV流程在geMac驗證中的應用 在驗證工作中，驗證工程師通常先編寫驗證計劃(verification plan，vplan)，然后根據它來編寫驗證用例(testcase)。在項目進展的過程中，設計方案會不斷的修改更新，那么一段時間后，就會出現設計方案、驗證計劃和驗證用例不匹配的情況，驗證計劃本身容易流于形式；另外驗證工程師也需要定位問題、回歸用例、向驗證經理匯報工作，工作內容繁多。文章通過geMac驗證實例，介紹了如何借助Cadence公司vManager驗證工具的regression center、Metric Center、Tracking Center，更加高效科學地開展驗證工作。 發表于：11/29/2016 英特爾助醫療云與AI技術在醫療健康領域的發展 以“大融合，大未來”為主題，第十屆中國醫院院長年會于廈門召開。英特爾（中國）有限公司作為醫療健康領域發展的長期推動者受邀參與了此次活動。在“大融合、大協同、大平臺”分論壇上，英特爾同與會嘉賓分享了前沿技術與醫療行業融合的新趨勢、新實踐；并攜手產業伙伴共同宣布“聯合創新實驗室”成立，旨在凝聚業界力量，共促醫療云、大數據、人工智能等技術在醫療健康領域的落地。 發表于：11/29/2016 基于Fisher準則優化的圖像隱寫算法分析 針對圖像隱寫中失真函數的建立和載體模型保持問題，提出了一種基于Fisher準則優化的Gibbs抽樣圖像隱寫方法。基于領域聚類的思想對隱寫圖像進行陣列分割，對分割子陣列進行Giibs抽樣和STC(Syndrome-trellis code)編碼；充分利用子陣圖像的方向信息（包括水平、垂直以及對角），采用加權求和的方式給出了隱寫失真函數，維持了圖像高階統計特征。利用Gibbs抽樣理論實現信息的嵌入，在最小化嵌入失真的同時維持了隱寫圖像的特征模型。仿真結果顯示，該方法在降低圖像模型畸變的同時，有效提升了隱寫圖像的分類誤差，增強了隱寫的安全性。 發表于：11/28/2016 智能生活離不開它 CPU是怎么工作計算的 我們現在的智能手機、電視、電腦、空調等等東西都在向智能化的方向發展，要想實現這個“智能”，達到很高的境界就好像真的人為控制一樣，人們一直為此努力，可能你不知道，在現在的生活中控制這些東西的就是“處理器”這個東西，人們把一定的規則編程輸入，模擬人類行為。 發表于：11/25/2016 3D-HEVC中深度圖幀內預測模式判決過程的改進 深度圖建模模式的使用可以有效地降低編碼的深度圖內部邊界處的偽影效應，從而改善深度圖的編碼質量，但同時也極大地增加了編碼的計算復雜度。為了降低由此而帶來的計算復雜度，對深度圖幀內預測的模式判決過程和現有的快速模式判決方案進行了分析，同時對不同大小的編碼塊使用深度圖建模模式的情況進行了統計。然后，從編碼塊的特征和編碼塊的大小兩個角度對現有的模式判決過程進行了改進。實驗結果表明，改進后的方案在基本不影響編碼質量的前提下能有效地加速幀內預測的模式判決過程。 發表于：11/24/2016 Intel最新處理器路線圖 10nm大延期 不得不說，這是一個看不懂的家族，因為按計劃，明年下半年會有10nm的Cannon Lake，結果2018年又回爐重造14nm。所以，Coffee Lake現在被叫做了正統的第八代酷睿，Cannon Lake是改名還是要經歷大延期？ 發表于：11/23/2016 大數據助力制造業轉型 智慧工廠或將為時不遠 目前，價值萬億美元的行業，包括醫療衛生、保險、農業、能源、醫藥、教育、汽車、運輸以及物流等等，都在積極探索如何利用大數據利器解決自己面臨的現實難題。一直以來，大數據都有兩個明顯的特征：其一，數據的屬性包括結構化、非結構化和半結構化；其二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，并實時與業務結合進行數據挖掘。 發表于：11/23/2016 獲“戈登貝爾獎” 對中國超算意味著什么 在美國鹽湖城舉行的國際超算大會（SC16）上，“戈登貝爾獎”謎底揭曉，此前被寄予厚望的中國團隊不負眾望，中科院軟件所研究員楊超與清華大學副教授薛巍、付昊桓等人聯合北師大組成的研究團隊憑借在“神威·太湖之光”上運行的“千萬核可擴展全球大氣非靜力云分辨模擬”應用，一舉摘得該項錦標。 發表于：11/22/2016 美國研制出全球首枚光子神經形態芯片 據《麻省理工技術評論》雜志網站近日報道，美國普林斯頓大學的科研團隊日前研制出全球首枚光子神經形態芯片，并證明其能以超快速度計算。該芯片有望開啟一個全新的光子計算產業。 發表于：11/21/2016 實現“中國制造2025” 關鍵是五大工程 由工業和信息化部、中國工程院與中西部九省(區)政府共同主辦的2016中國(鄭州)產業轉移系列對接活動在河南鄭州舉行。當日的院士專家座談會上，中國工程院多位院士專家為中國經濟與制造業建言獻策。 發表于：11/21/2016 基于Sobel算法圖像邊緣檢測的FPGA實現 針對嵌入式軟件無法滿足數字圖像實時處理速度問題，提出用硬件加速器的思想，通過FPGA實現Sobel邊緣檢測算法。通過乒乓操作、并行處理數據和流水線設計，大大提高算法的處理速度。采用模塊的硬件設計，保證了系統的可移植性和系統的擴展性。最后使用Verilog HDL編程實現算法處理，并用Modelsim和MATLAB進行了仿真和驗證。 發表于：11/18/2016 騰訊云奪冠計算奧運冠軍 憑什么創下史上最好大數據成績 具有計算奧運會之稱的SortBenchmark全球排序競賽公布結果，其中，騰訊云用98.8秒完成100TB的數據排序，打破阿里云去年創造的329秒記錄，以及更早前百度的716秒紀錄，這引起了業界的關注。 發表于：11/18/2016 ?…127128129130131132133134135136…?
