摘要：水平集算法因其出色的性能,在图像分割领域中得到了广泛的应用。同时,与基于深度学习的图像分割算法相比,水平集算法不需要训练数据,大幅降低了数据标记带来的工作量。然而,目前水平集算法主要是基于软件开发,涉及大量复杂的计算,以及计算的多次迭代,导致较高的处理延时与功耗。为了加快水平集算法的处理速度和降低功耗,该文提出了一种基于FPGA的水平集图像分割算法加速器,其中包含4个设计创新点:任务级并行处理、图像分块像素级并行处理、全流水线处理架构、分时复用的梯度和散度算子处理。实验结果表明,与在CPU上执行的水平集算法相比,该文提出的硬件加速器处理速度提升10.7倍,功耗仅为2.2 W。

摘要：从系统实施模式、体系结构和功能模块等方面讨论了构建分布式同步协同建筑CAD-Grid系统的WEB模型及实现基本理论和方法，对涉及的会话通讯与数据传输、并发控制与一致性维护、远程环境下的协同感知及负载均衡、图形显示、几何造型功能开发策略、数据交换等关键技术进行了研究。在广域网中的实验结果验证了系统的可行性和可操作性。

摘要：提出并实现了一种基于专家系统和神经网络集成的建筑工程远程监控系统模型。同时给出了系统的硬、软件结构，并通过实验证明这种智能集成系统模型的可靠性和准确性。

摘要：针对某中口径无后坐炮研制中的内弹道设计问题,将多目标优化的Pareto遗传算法与无后坐炮经典内弹道数学模型相结合,以最大膛压和初速作为优化设计的目标,对药室容积和发射药药量进行了多目标优化设计,提出了一种基于Pareto遗传算法的无后坐炮内弹道多目标优化方法。优化结果表明:所采用的Pareto遗传算法与内弹道相结合是可行的;利用Pareto遗传算法,所得数个内弹道目标优化解以Pareto前沿面的形式给出,设计人员可根据需要从中选择无后坐炮内弹道的最优设计方案。

摘要：为了给无后坐炮引信研制提供参考,详细介绍了瑞典古斯塔夫84mm口径无后坐炮引信的结构、原理和性能特点。古斯塔夫无后坐炮引信可通用于M2式、M3式和M4式三代无后坐炮弹药系统;古斯塔夫无后坐炮不同的弹药系统,其所配引信的原理、结构和性能也不同;瑞典古斯塔夫无后坐炮引信目前只有ZTZ 42A1引信采用时间药盘;瑞典古斯塔夫无后坐炮引信均无自毁功能设计;瑞典古斯塔夫无后坐炮FFV 447引信和FFV 502引信具有触发和定时两种模式,可根据作战目标预先装定。古斯塔夫无后坐炮引信后坐过载约为9 000 g,膛内运动时间约为5.5~6.5ms,膛口转速约为70r/s。