公开(公告)号：CN105117327A

公开(公告)日：2015-12-02

申请号：CN201510468851.3

申请日：2015-08-04

Applicant: 复旦大学

Inventor： 张为华 ,  宋波

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明属于计算机体系结构评估技术领域，具体为一种面向多核平台不稳定性的体系结构评估方法。本发明方法包括多核路径特征提取方法和相似路径划分方法；多核路径特征提取方法是根据运行环境，例如体系结构模拟器或硬件扩展等，来收集测试程序在多核平台上执行路径的特征向量；相似路径划分是通过基于机器学习的核对齐，区间对齐，聚类等方法划分出具有相似路径的多次执行，并基于相似路径对不同的体系结构设计进行评估。本评估方法可以在体系结构设计中有效地在多核平台的不稳定性的影响下，可靠地评估出不同体系结构设计间的差异，得出正确的评估结论，从而提高体系结构的设计的可靠性。

公开(公告)号：CN102495843A

公开(公告)日：2012-06-13

申请号：CN201110360873.X

申请日：2011-11-15

Applicant: 复旦大学 ,  上海红神信息技术有限公司

Inventor： 张为华 ,  朱斐文 ,  杨冬蕾 ,  臧斌宇

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明属于图像/视频检索技术领域，具体为一种基于局部特征的显著区域检测算法。该算法将寻找显著区域的问题转化为寻找特征点分布最密集区域的问题，再将寻找特征点分布最密集区域的问题转化为求最大子矩阵和的问题。具体步骤为：利用局部特征算法，获得特征检测阶段的图像特征点分布；根据标准差和特征点数量将分布矩阵变换为适应矩阵；利用动态规划算法求适应矩阵的最大子矩阵和。本发明能在损失较小准确度的情况下，快速检测出图像的显著区域。本发明在准确度上与同类显著区域检测算法接近的情况下，速度超过常用显著区域检测算法的25倍。