田瑾
- 作品数：15 被引量：49H指数：4
- 供职机构：上海工程技术大学电子电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信电气工程文化科学更多>>
- 基于GPU的高效稀疏矩阵存储格式研究被引量：8
- 2018年
- 针对基于GPU求解大规模稀疏线性方程组的问题,提出一种稀疏矩阵的存储格式HEC,并应用该格式在统一计算设备架构(CUDA)平台上实现不完全LU分解的预条件共轭梯度(ILUCG)法。该存储格式由ELL与CSR格式混合而成,将其以调用GPU kernel的方式实现ILUCG法并应用于大型稀疏线性系统的求解中,可提高稀疏矩阵的存储效率,减少稀疏矩阵与向量乘(SpMV)的运算时间。实验结果表明,与目前广泛使用的基于CSR和HYB存储格式并调用CUSPARSE库函数的实现方式相比,该实现方式最优可得10.4%的加速效果,并且具有良好的SpMV运算性能。
- 程凯田瑾马瑞琳
- 关键词：图像处理单元
- 关于学生毕业论文指导工作的思考
- 2015年
- 毕业论文的写作对应届毕业生来说,常常感到无所适从,这需要指导老师的细心指导。从根本上说,学生如何做好论文选题,掌握写作的基本技巧,则是写作论文的关键。本文主要从论文选题思路阐述如何指导学生正确选题,并提出关于毕业论文工作的几点思考,这对提高学生的毕业论文质量有一定的指导作用。
- 李洪芹刘海珊张振华田瑾卓郑安
- 关键词：毕业论文论文指导
- 基于分块存储格式的稀疏线性系统求解优化被引量：2
- 2019年
- 针对基于GPU求解大规模稀疏线性方程组进行了研究,提出一种稀疏矩阵的分块存储格式HMEC(hybrid multiple ELL and CSR)。通过重排序优化系数矩阵的存储结构,将系数矩阵以一定的比例分块存储,采用ELL与CSR存储格式相结合的方式以适应不同的分块特征,分别使用适用于不对称矩阵的不完全LU分解预处理BiCGStab法和对称正定矩阵的不完全Cholesky分解预处理共轭梯度法求解大规模稀疏线性系统。实验表明,应用HMEC格式存储稀疏矩阵并以调用GPU kernel的方式实现前述两种方法,与其他存储格式的实现方式作比较,最优可分别获得31.89%和17.50%的加速效果。
- 程凯田瑾吴飞汪茹李洪芹
- 关键词：GPU加速共轭梯度
- 《无损检测》教学的实践探索被引量：1
- 2015年
- 结合教学改革动态和实践成果,对《无损检测》课程教学工作进行分析,并提出进一步改革的思路和建议。从《无损检测》教学实践出发,研究了课程内容体系、设计了教学内容组织与安排方式、给出了实践性教学的设计思想与具体实施方法,探讨了该门课程的教改方向和实施策略。
- 田瑾张莉萍刘瑾
- 碳减排政策的影响效应研究综述被引量：6
- 2013年
- 随着世界工业经济的发展,碳排放所引起的资源与环境问题,引起了世界范围的广泛关注,在此背景下,碳减排政策成为世界各国发展的热点问题,并越来越受到国际社会的重视。为借鉴国内外相关领域最新研究成果,促进我国碳减排目标的有效实现,文章对国内外碳减排政策影响效应研究进行了系统的总结和分析。结果表明:税收控制能够实现碳减排和经济增长的双重效应,多数研究均验证了税收对于碳减排有明显的直接影响作用;能源价格的提高在直接方面对能源强度具有显著的抑制作用,在间接方面对能源效率的技术创新具有显著的促进作用;对非化石能源项目进行补贴后,可以转变非化石能源的生产结构,二氧化碳的减排量有所增加,而对化石能源的补贴减少,二氧化碳的减排量也有所增加。最后对碳减排政策影响效应研究的重点领域和发展方向进行了展望。
- 龚利田瑾
- 关键词：碳减排能源补贴碳税
- 融合外部注意力和图卷积的点云分类模型
- 2023年
- 针对点云数据的无序性和非结构化导致不能充分提取局部特征的问题,提出了一种融合外部注意力和图卷积的点云分类模型。首先将点云数据构建成局部有向图,然后采用融合了外部注意力的图卷积进行特征提取,以采集更丰富、更具代表性的局部特征。接着,引入残差结构来搭建更深层的网络,并融合不同层次的特征信息,以增强网络性能。最后,将具有树状层次结构的点云数据映射到具有负曲率的双曲空间,以增强点云数据表达的能力,并在双曲空间中进行嵌入计算得到最终的分类结果。在标准公开的数据集ModelNet40和ScanObjectNN上进行了实验,结果表明,模型在不同数据集上整体分类精度分别达到了93.8%和82.8%,相较于目前主流的高性能模型,模型整体精度提高了0.3%~4.9%,并具有较强的鲁棒性。
- 周锐闯田瑾闫丰亭朱天晓张玉金
- 关键词：双曲空间
- 基于双中间模态的四流网络跨模态行人重识别
- 2023年
- 摄像头大多配备红外和可见光功能,因此,重识别方法的应用必然要解决跨模态行人重识别问题。为缩小跨模态行人重识别中红外和可见光模态之间的差异,提高识别精度,提出基于双中间模态的四流跨模态行人重识别方法。由2个轻量级网络分别生成可见光模态和红外模态的双中间模态图像,并从可见光图像和红外图像中继承标签,通过拆分ResNet50骨干网络以重构适应于4种模态共享特征学习的网络。此外,还探讨了四流骨干网络中的参数共享问题,分析四模态共享块数量对于跨模态行人重识别的影响。实验结果表明,相比HcTri,该方法在SYSUMM01数据集上的全局检索模式下的Rank-1和mAP分别提高2.38和4.64个百分点,在室内检索模式下分别提高6.24和6.77个百分点,在RegDB数据集上可见光至红外检索模式下的Rank-1、mAP和mINP分别提高2.52、3.74和4.68个百分点,在红外至可见光检索模式下的Rank-1、mAP和mINP分别分别提高2.70、3.47和5.56个百分点。
- 韩华黄丽田瑾王春媛
- 我国能源补贴对能源结构的影响效应研究被引量：5
- 2014年
- 文章依据2007-2011年间能源补贴与能源结构的样本数据,运用交叉相关系数方法,首次实证研究了我国能源补贴对能源结构的影响效应。研究表明,煤补贴在滞后二阶时与煤结构相关度达到最大,煤补贴在当期补贴过后,对煤结构产生滞后影响;石油补贴在滞后一阶时与石油结构相关度达到最大,石油补贴在当期补贴过后,对石油结构产生滞后影响;天然气补贴在滞后三阶时与天然气结构相关度达到最大,天然气补贴在当期补贴过后,对天然气结构产生滞后影响;非化石能源补贴在当期与非化石能源结构相关度达到最大,非化石能源补贴对其当期结构具有重要影响。最后,提出了我国能源补贴和能源结构优化的政策建议。
- 龚利田瑾王裕明
- 关键词：能源补贴能源结构
- 集改进图卷积和多层池化的点云分类模型
- 2024年
- 针对基于图卷积的点云分类模型在提取点云不同语义区域的特征信息以及高效利用聚合的高维特征方面存在的问题,本文提出了一种新的点云分类模型,该模型采用了动态自适应图卷积和多层池化相结合的方法。具体而言,本文采用了残差结构来构建更深层的卷积,以学习不同语义区域点对特征中不同层次的特征信息,从而生成动态自适应调整卷积核,针对不同的点对动态更新边的特征关系,从而提取更为精确的局部特征。同时,本文将聚合的高维特征输入到多层最大池化模块中,回收利用第一次最大池化后丢弃的特征信息进行多层最大池化,从而获取更为丰富的高维特征,提高分类模型的精度。实验结果表明,在ModelNet40数据集上,本文提出的分类模型的总体精度达到93.3%,平均精度为90.7%,明显优于目前主流的点云分类模型,并具有较强的鲁棒性。
- 周锐闯田瑾闫丰亭朱天晓
- 基于注意力机制的实时性抓取检测算法被引量：3
- 2022年
- 针对在工业环境中,机器人的抓取精准度受到物体不同的姿态和角度等影响的问题,提出一种基于注意力机制的实时性逐像素网络抓取检测方法。首先,以轻量级网络—全卷积网络(FCN)模型为基础进行逐像素提取抓取框位置及抓取角度;其次,提出了一种新型的注意力机制—DAM,将其整合到轻量级网络中,自动学习输入图像的显著特征以减少局部信息的丢失。与常用的滑动窗口方法相比,本文模型训练时损失率下降更快以及不容易过拟合。最后,在Cornell数据集上进行实验,结果表明:所提方法在物体抓取的准确性和实时性方面有很大提高,达到实时性抓取检测要求。
- 郝宸田瑾韩华吴飞李洪芹
- 关键词：实时性
