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基于深度学习的新型冠状病毒肺炎诊断研究综述被引量：7: 2021年; 新型冠状病毒肺炎(COVID-19)具有高传染性和高致病性,严重威胁人民群众的生命安全和身体健康,快速准确地检测和诊断COVID-19对于疫情控制至关重要。目前COVID-19检测诊断方法主要包括核酸检测和基于医学影像的人工诊断,但是核酸检测耗时较长并且需要专用的测试盒,而基于医学影像的人工诊断过于依赖专业知识,分析耗时较长且难以发现隐匿病变。随着X射线图像和计算机断层扫描图像数据集的相继提出,科研人员在此基础上构建基于深度学习的COVID-19检测诊断模型,有效辅助了医学专家对COVID-19的高效诊断治疗。总结用于COVID-19检测诊断的主流影像数据集和相关评价指标,以模型任务和影像数据类型2个角度分类介绍现有基于深度学习的COVID-19检测诊断模型,从骨干网络、数据集、影像类型、性能表现、分类种类和开源情况6个维度进行比较与分析。此外,介绍用于抗击COVID-19的优秀应用系统,并探讨该领域的未来发展趋势。; 唐江平周晓飞贺鑫褚晓文李世锋常庆蕊张继勇; 关键词：X射线图像疫情控制

一种使用GPU加速地震叠前时间偏移的方法被引量：2: 2011年; 应用GPU通用高性能编程技术实现一种加速地震叠前时间偏移的新方法。该技术是地震勘探处理的常规流程,其核心算法具有计算密集、数据独立性强、并行性高等特点。通过性能剖析获得其计算热点,通过CUDA技术对其进行并行化改造,并利用CUDA的流技术实现CPU到GPU的异步传输。通过集群环境下的性能测试,应用GPU并行化的PSTM程序可明显缩短运行时间。; 张清谢海波赵开勇吴庆陈维王狮虎迟旭光褚晓文; 关键词：叠前时间偏移地震勘探图像处理器计算统一设备架构

使用GPU加速BLAST算法初探: 应用GPU通用高性能编程技术实现了一种加速BLAST算法的新方法。BLAST是目前最常用的用于生物序列查询比对的算法和软件包,其处理速度受到串行化执行和磁盘I/O等因素的影响。本文通过实验分析了BLAST软件包中的典型程...; 万宁谢海波张清赵开勇褚晓文于军; 关键词：并行计算; 文献传递

Performance Modeling and Evaluation of Distributed Deep Learning Frameworks on GPUs: Challenge in GPU Computing Big gap between processing capacity and memoryaccess Computing is fast:each core(AL...; 褚晓文

ATOM 1.0:基于GPU的电子断层重构软件被引量：1: 2011年; 电子断层成像技术能够在纳米尺度下重构出不具有全同性的细胞或大分子的三维结构,正受到越来越广泛的重视。针对现有电子断层成像技术中重构软件的不足,特别是迭代重构算法速度慢的缺点,我们开发了一款基于Graphic Processor Unit(GPU)平台的电子断层重构软件——ATOM,实现了图像对位、重构参数计算、三维重构及数据可视化等电子断层重构的基本功能。其中,在二维对位方面,ATOM实现了迭代的无标记平移和旋转对位;在三维重构方面,实现了背投影和多种迭代重构算法,并实现了迭代重构在GPU平台上的并行加速,获得了良好的加速比,如SIRT算法得到了47倍加速比。ATOM是绿色开源软件,可以运行在支持Qt和CUDA的所有操作系统上。ATOM为图形界面软件,结合详尽的安装及使用文档,便于用户使用。; 储琪张凯万晓华张茨张艳张广勇沈铂卢晓伟赵开勇褚晓文张法孙飞; 关键词：GPU加速图形界面

用于少量细胞的无显微镜定量检测的微流体条形码样细胞传感器: 一种不依赖于资源且具有成本效益的抗微生物剂敏感性测试(AST)系统或装置，其可以快速处理大量样品。AST系统包括基于自适应线性过滤器阵列的条形码样细胞传感器，用于实施一种用于对样品中体积非常小的细胞进行计数的全自动且无显...; 任康宁褚晓文陈昭颖孙瀚王一粟赵郅昊萧倩榕

基于GPU实现叠前时间偏移走时计算的并行算法被引量：5: 2011年; 走时计算是叠前时间偏移计算中最耗时的部分,通过分析传统的串行走时算法,发现静态8点插值算法非常适合在GPU上运行。首先利用CUDA技术对静态8点插值算法进行并行化改造,设计静态8点并行插值算法,然后测试其正确性,统计其相对误差情况。实验表明此算法比工业生产上的动态插值算法更准确,最后我们利用体偏作性能测试。试验结果表明,运行在GPU上的静态8点并行插值算法内核性能是运行在CPU上的动态插值算法内核的22.76倍。这说明,静态8点并行插值算法适合进行走时计算,并且可以应用于工业生产上。; 张清迟旭光谢海波赵开勇吴庆陈维王狮虎褚晓文; 关键词：叠前时间偏移地震勘探图形处理器计算统一设备架构走时计算

使用GPU加速BLAST算法初探被引量：4: 2009年; 应用GPU通用高性能编程技术实现了一种加速BLAST算法的新方法。BLAST是目前最常用的用于生物序列查询比对的算法和软件包,其处理速度受到串行化执行和磁盘I/O等因素的影响。本文通过实验分析了BLAST软件包中的典型程序BLASTN的运行热点,并选定关键热点模块,应用CUDA编程技术对其进行并行化改造。对比实验结果表明,对于平均序列长度较大的序列库,应用GPGPU并行化可明显缩短该模块的运行时间,获得超过35倍的加速比。这说明,我们可以利用GPGPU对BLAST进行并行化加速,以满足高性能生物序列查询的需求。; 万宁谢海波张清赵开勇褚晓文于军; 关键词：BLAST GPU GPGPU CUDA 并行计算

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褚晓文