摘要：贴片电阻由于其体积微小、性能稳定等独特的性质,在当今智能化的电子设备中被广泛使用。为保证贴片电阻的出厂质量,需要对其进行缺陷识别、极性方向识别、正反面识别和种类识别,目前很大程度上依靠人工肉眼进行识别检测,效率低、容易误检、成本高。本文针对传统图像识别方法的局限性,结合近年来卷积神经网络在图像识别方面所取得的巨大成就,基于AlexNet模型、GoogLeNet模型、ResNet模型思想设计了3种深度适宜、可训练参数约4×10~6(百万)的卷积神经网络,克服了当前主流卷积神经网络模型由于可训练参数过多、模型层数太深导致在贴片电阻识别应用中识别速度不能满足实时性要求、泛化识别准确率低的问题。实验表明,3种模型的识别准确率均超过90%,最高识别准确率达到95%,识别速度达到0.203 s/张(256像素×256像素,CORE I5)。因此,本文设计的3种卷积神经网络可根据具体实际需求进行选用,在实践中具有极强的可行性和可推广性,同时也在提升企业生产效率和产品质量方面具有重要意义。

摘要：近年来硬件设计呈现出异构化的趋势,如何有效开发并行程序成为制约异构系统发展的瓶颈之一已成为业界共识.我国自主研制的"神威·太湖之光"超级计算机,采用了国产片上异构众核处理器SW26010,为了降低程序员的编程难度,同时提高软件的移植效率,作者设计并实现了支持国产SW26010众核处理器的OpenCL编译系统.该编译系统实现了OpenCL平台模型、内存模型和执行模型到SW26010众核处理器的映射与优化机制,同时生成性能良好的可执行文件.最后通过实验验证了该编译系统的正确性和有效性,典型OpenCL应用经该编译系统编译后,在中小输入规模下,性能显著优于Intel Xeon Phi,与NVIDIA GPU可比;在较大输入规模下,受限于局存SPM的容量限制,性能略低于NVIDIA GPU.

摘要：目的:通过模拟不同剂量分割方式照射食管癌细胞Eca109,观察比较各组别凋亡相关基因肿瘤坏死因子(tumor necrosis factor,TNF)和死亡结构域沉默子(silencer of death domains,SODD)的各组别表达差异并分析原因及意义,尝试为临床实施的非常规放疗提供潜在基础理论依据。方法:设计具有相同BED的4种剂量分割模式,照射处于指数生长期的Eca109细胞后,RT-PCR检测各组TNF mRNA和SODD mRNA表达变化,Western Blot检测各组TNF蛋白和SODD蛋白表达变化。结果:各组TNF mRNA及蛋白的表达量均数差值比较,有显著性差异;各组SODD mRNA及蛋白的表达均数差值比较,有统计学意义。结论:模拟照射各组中超分割组TNF mRNA表达上调幅度最大,SODD mRNA上调幅度亦最大。提示在射线诱导肿瘤细胞以某种方式走向死亡过程中,存在着促凋亡基因和抗凋亡基因之间的博弈。模拟照射各组中TNF蛋白和SODD蛋白均大部分下调,提示除DNA是射线的主要损伤靶点外,射线对其他细胞器的损伤作用亦不容忽视,因为它们的功能状态可能影响到蛋白质的合成。

摘要：目的:通过模拟不同剂量分割方式照射食管癌细胞Eca109观察比较各组别细胞死亡方式及细胞毒效应的差异,尝试为临床食管癌非常规分割放疗提供潜在的理论依据。方法:设计具有相同BED的4种剂量分割模式:超分割组(1)、常规分割组(2)、大分割组(3)、大分割组(7),照射处于指数生长期的Eca109细胞后,进行Hoechst 33258免疫荧光染色观察细胞形态,通过CCK-8实验绘制细胞存活曲线。结果:Hoechst 33258染色观察细胞形态学变化:超分割组(1)受照射细胞中54.9%呈"凋亡样坏死"状态;常规分割组(2)50.5%的细胞呈"胀亡样坏死"状态,而30.3%的细胞呈凋亡样坏死状态;大分割组(3)受照射细胞中72.1%呈胀亡样坏死状态,19.2%呈凋亡样坏死状态;大分割组(7)受照射细胞中53.6%呈胀亡样坏死状态,7.1%呈凋亡样坏死状态。CCK-8检测各组细胞吸光度值(OD值),绘制存活曲线,常规分割组(2)、大分割组(3)与大分割组(7)在模拟照射结束后第1、4、7、10天进行比较,吸光度值均无显著性差异(P>0.05)。超分割组(1)在第1、4、10天吸光度值均显著低于其他模拟照射组(P0.05)。结论:超分割照射Eca109细胞大部表现为凋亡样坏死,大分割照射大部分表现为胀亡样坏死。在食管癌的治疗中,超分割放疗较其他剂量分割模式有更好的肿瘤控制率可能与这种死亡方式的差异有关。