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公开(公告)号：CN105069792B
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201510483078.8
申请日：2015-08-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/38
Abstract: 本发明提供一种电子断层图像对位中的图像匹配方法，包括：1)找出第一图像胶体金点集S和第二图像胶体金点集M中的四点仿射组；2)随机选取点集M中的四点仿射组，找出一致性比例与点集M中的四点仿射组接近的点集S中的四点仿射组作为映射的四点仿射组，基于映射的四点仿射组估计第一图像至第二图像的仿射变换T(·)；3)将第一图像的胶体金点代入仿射变换T(·)，计算仿射变换后的第一图像的胶体金点与第二图像的近似点的数目；4)重复执行步骤2)、3)直至找出匹配的近似点数目最多的仿射变换T(·)，进而得到两个电镜图像中匹配的胶体金点集对。本发明基于全局几何信息实现了胶体金点匹配，能够有效减少错误匹配，提高电子断层图像对位的准确度。
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公开(公告)号：CN109740178B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201811426169.8
申请日：2018-11-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明涉及一种多租户数据中心能效优化方法、系统及联合建模方法，包括：基于边际收益递减规律，建立租户收益与租户当前使用的服务器数量之间的效益函数；基于效益函数与实际空闲服务器需求，计算服务器共享市场单价；租户基于市场单价确定实际共享服务器数量，管理者使用租户的共享服务器构建公共资源池，以对租户的负载进行迁移整合。由此，本发明可不依赖云供应商，使用多租户数据中心自身的空闲服务器实现对租户的负载进行迁移整合，以降低能耗。本发明还将服务器共享激励机制与多租户数据中心原有节能机制联合建模，提出新的近似算法以保证联合优化模型的真实性、可行性特征，并实现更大的节能成本优化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112346866A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011223743.7
申请日：2020-11-05
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种一种基于异步数据传输的GPU调度方法及系统。在深度学习推理时将CPU向GPU数据传输与GPU计算异步执行，将会极大的降低最终的延迟时间。因此，本发明提出了一个以并发量为自变量，系统吞吐量和时间延迟为因变量的定量模型。基于该模型，实现了一种利用两个进程隐藏数据传输延迟的调度算法，以提高系统性能。本发明可以通过正在执行的批量作业信息来计算确定下一个批量大小，并完全并行GPU数据传输和计算过程。同时，该算法能够实时匹配不断变化的并发量，在满足实时吞吐量要求的同时，最大限度地减少了作业延迟。
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公开(公告)号：CN111211996A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911375677.2
申请日：2019-12-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: H04L12/851 , H04L12/729 , H04L12/727 , H04L12/721 , H04L12/709 , H04L12/927
Abstract: 一种流调度方法，包括如下步骤：对于请求/响应，发起对应的流，所述流带有优先级信息和对应网页元素大小信息；根据当前流的优先级以及各条路径当前已经被分配的流的优先级，计算当前流被分配到各条路径上可获得的带宽；根据当前流在每条路径上可获得的带宽以及每条路径的单向时延将当前流的数据量均衡分配到一条或多条路径上；各路径基于分配结果对其上的数据进行发送。将流的优先级与调度方法结合保证了在关键流与其他流共享路径时，其带宽资源不被其他流过分抢占。在多条路径的场景下，在流传输的起始阶段就能同时利用多条路径进行传输，降低了单条路径上产生突发流量而导致接收端乱序的概率。
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公开(公告)号：CN110580704A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910672147.8
申请日：2019-07-24
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出基于卷积神经网络的ET细胞图像自动分割方法方法及系统，包括：获取待图像分割的ET细胞图像作为原始图像，根据预设的原始顺序切分该原始图像，得到多个图像块，利用多个由卷积层构成的下采样模块，对该图像块进行压缩，得到特征小图，使用多个空洞比率相异的卷积核分别对该特征小图进行卷积操作，并将得到的多个操作结果合并为编码特征图；通过多个由卷积层构成的解码模块，对该编码特征图进行解码，得到解码特征图，并根据预设的阈值，将该解码特征图中每个像素值二值化，将二值化后的解码特征图依次按照该原始顺序进行拼接，并将拼接结果作为图像分割结果。
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公开(公告)号：CN106023121B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201610282305.5
申请日：2016-04-29
Applicant: 中国科学院生物物理研究所 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种贝叶斯显微成像方法，包括以下内容：1)提取单分子信息提取，并获取单分子候选点；2)随机从单分子候选点中选择部分点作为初始点，建立用于构建不同位置荧光分子出现概率分布图的初始模型；3)采用聚类分析方法将初始模型中的荧光分子按位置信息进行聚类，对每一类荧光分子进行优化处理得到扩展点；4)从候选点中删除已经分析过的荧光分子，并从步骤2)中剩下的候选点随机选择建立初始模型，重复步骤3)得到新的扩展点，直到所有的候选点分析完成；5)合并所有的扩展点作为新的候选点重复步骤3)和步骤4)，直到相邻两次迭代重构结果满足设定要求，迭代停止；6)将迭代过程中得到的荧光分子位置信息进行重构，得到超高分辨率荧光分子的定位图。本发明广泛适用于大视野的活细胞及固定细胞的荧光显微成像。
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公开(公告)号：CN106023121A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610282305.5
申请日：2016-04-29
Applicant: 中国科学院生物物理研究所 , 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06T5/50 , G01N21/6458 , G06K9/6278 , G06T3/4053 , G06T2207/10061 , G06T2207/20076
Abstract: 本发明涉及一种贝叶斯显微成像方法，包括以下内容：1)提取单分子信息提取，并获取单分子候选点；2)随机从单分子候选点中选择部分点作为初始点，建立用于构建不同位置荧光分子出现概率分布图的初始模型；3)采用聚类分析方法将初始模型中的荧光分子按位置信息进行聚类，对每一类荧光分子进行优化处理得到扩展点；4)从候选点中删除已经分析过的荧光分子，并从步骤2)中剩下的候选点随机选择建立初始模型，重复步骤3)得到新的扩展点，直到所有的候选点分析完成；5)合并所有的扩展点作为新的候选点重复步骤3)和步骤4)，直到相邻两次迭代重构结果满足设定要求，迭代停止；6)将迭代过程中得到的荧光分子位置信息进行重构，得到超高分辨率荧光分子的定位图。本发明广泛适用于大视野的活细胞及固定细胞的荧光显微成像。
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