摘要： 隱私計算產(chǎn)品性能是阻礙隱私計算大規(guī)模應(yīng)用的主要約束之一。介紹了隱私計算產(chǎn)品性能標(biāo)準(zhǔn)化的挑戰(zhàn),包括從性能與安全角度介紹了隱私計算中的主要技術(shù),隱私計算技術(shù)安全、性能和準(zhǔn)確度三者相互制約的情況,以及缺乏統(tǒng)一的性能測試標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)狀;并對隱私計算產(chǎn)品的評估維度、隱私計算當(dāng)前的局限與未來展望進(jìn)行了研究和探討。

摘要： 本文基于人工智能醫(yī)學(xué)影像輔助診斷類軟件技術(shù)現(xiàn)狀,梳理現(xiàn)有監(jiān)管政策及評測體系,針對尚未有與該類軟件技術(shù)特性相匹配的評價方式等問題,提出了一套回顧性數(shù)據(jù)集的性能評測方法。該方法能在一定程度上規(guī)范該類產(chǎn)品的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),為監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供有力的監(jiān)管依據(jù),推動其持續(xù)健康發(fā)展。

摘要： 本刊訊6月13日至15日,由浙江省無線電監(jiān)測中心牽頭,寧波市無管局承辦的“反考試作弊設(shè)備評測和考試保障經(jīng)驗交流會”在寧波召開。浙江省無線電管理局、省無線電監(jiān)測中心負(fù)責(zé)人出席會議,各地市無管局相關(guān)技術(shù)人員、寧波市人事考試院的相關(guān)負(fù)責(zé)人參加了會議。本次會議邀請國內(nèi)4家監(jiān)測設(shè)備廠商專家,針對目前市場上常見的無線電作弊設(shè)備進(jìn)行了偵測、反制性能評測,并對反考試作弊設(shè)備的監(jiān)測靈敏度進(jìn)行了測試。測試結(jié)果顯示,各家考試保障產(chǎn)品的反制技術(shù)各有所長,呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn)。

摘要： Docker技術(shù)是一個輕量級的虛擬化方案,針對1.6版本Docker方案在MIPS下的一些不足,1.13版本Docker方案被移植優(yōu)化到龍芯平臺的Fedora28系統(tǒng)中。增添SETNS相關(guān)的MIPS架構(gòu)參數(shù)和變換設(shè)備號存儲變量格式,解決了平臺差異化問題;通過去除冗余的信號變量定義和支持新的存儲驅(qū)動模式,提升了性能和效率。通過設(shè)計包括CPU計算、調(diào)度性能等多方面的評測方案進(jìn)行測試,結(jié)果表明1.13版本Docker方案運(yùn)行穩(wěn)定,與1.6版本相比系統(tǒng)調(diào)用消耗降低了10%左右,進(jìn)程通信相關(guān)性能提升了50%左右,為龍芯虛擬化平臺提供了1.13版本升級方案。

摘要： 綜合核心處理機(jī)(ICP)作為航空電子系統(tǒng)的核心處理單元,其網(wǎng)絡(luò)性能直接影響整個航空電子系統(tǒng)的綜合性能.為了改進(jìn)ICP軟硬件設(shè)計,提高ICP系統(tǒng)的整體性能,解決分布式計算機(jī)系統(tǒng)通信效率問題,針對某型飛機(jī)ICP的統(tǒng)一FC網(wǎng)絡(luò)的性能展開測評,在確定了平均傳輸率和平均傳輸時延的前提下,搭建測試環(huán)境,在單接口測試的基礎(chǔ)上提出了廣播式傳輸測試和有負(fù)載的多對并發(fā)測試,采用優(yōu)先級隊列調(diào)度和加權(quán)輪詢調(diào)度算法相結(jié)合的調(diào)度算法.通過在拓?fù)淠Ｐ蜕线M(jìn)行實(shí)驗,模擬ICP工作環(huán)境下FC網(wǎng)絡(luò)的性能,并對測試結(jié)果進(jìn)行了分析,給出了ICP互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)綜合評價方法,為IMA航空電子系統(tǒng)的整體性能改進(jìn)提供了幫助.

摘要： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN模型是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN模型的重要分支,是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ).近年來,由于計算機(jī)算力的提升和高性能計算技術(shù)的發(fā)展,使得通過增加DNN網(wǎng)絡(luò)深度和模型復(fù)雜度來提高其特征提取和數(shù)據(jù)擬合的能力成為可能,從而使DN N在自然語言處理、自動駕駛和人臉識別等問題上顯現(xiàn)了優(yōu)勢.然而海量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的模型大大提高了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練開銷,因此加速其訓(xùn)練過程成為了一項關(guān)鍵任務(wù),其技術(shù)范圍涵蓋從底層電路設(shè)計到分布式算法設(shè)計等多個方面.國產(chǎn)天河三號原型機(jī)峰值速度的設(shè)計目標(biāo)為百億億級,巨大的計算能力為DN N訓(xùn)練提供了潛在的契機(jī).針對天河三號原型機(jī)ARM架構(gòu)特點(diǎn),采用PyTorch框架與MPI技術(shù),針對單個MT-2000+計算節(jié)點(diǎn)、單個FT-2000+計算節(jié)點(diǎn),以及通過拓展的多節(jié)點(diǎn)集群設(shè)計CNN訓(xùn)練策略,并對上述處理器在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布式訓(xùn)練的性能做出了評測和優(yōu)化,為進(jìn)一步提升和改進(jìn)天河三號原型機(jī)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模分布式訓(xùn)練方面的表現(xiàn)提供了實(shí)驗數(shù)據(jù)和理論依據(jù).

摘要： 與智能網(wǎng)聯(lián)汽車相關(guān)聯(lián)的智慧交通停車引導(dǎo)服務(wù)系統(tǒng)是現(xiàn)代智慧城市建設(shè)的重要構(gòu)成部分,是基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的垂直應(yīng)用,本文針對目前智慧停車涉及多領(lǐng)域的系統(tǒng)化工程中存在的檢測技術(shù)難題和質(zhì)量監(jiān)管困境進(jìn)行闡述.首次對整體智能停車信息化系統(tǒng)中相關(guān)可靠性與性能評測進(jìn)行了分部式、進(jìn)階式、多角度的關(guān)鍵點(diǎn)剖析;其次,構(gòu)建智慧停車總體評價模型并給出基礎(chǔ)評價指標(biāo)體系的基本結(jié)構(gòu)框架;最后,給出系統(tǒng)性能評測的部分項目指標(biāo)作為標(biāo)準(zhǔn)制定和實(shí)際檢測工作的指導(dǎo)性示例.這些對智能裝備的功能、安全和可靠性方面進(jìn)行的性能評測的解析與探索,將對新型智能系統(tǒng)的構(gòu)建、相關(guān)檢測和評價考核及其標(biāo)準(zhǔn)化工作具有重要的規(guī)范性導(dǎo)向作用.

摘要： 結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)目前在三維測量、逆向工程等領(lǐng)域應(yīng)用日益廣泛,然而關(guān)于結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)性能評測方法的研究成果仍然很少,僅有少數(shù)國際標(biāo)準(zhǔn)給出了3D掃描系統(tǒng)的性能評測方法.本文首先建立了雙目結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)的仿真模型,其中包括了相機(jī)鏡頭畸變模型和針孔成像模型,實(shí)現(xiàn)投影儀投射數(shù)字正弦條紋的仿真和被掃描的靶球特征量仿真計算,采用的三維重建方法為光學(xué)三角法.然后基于仿真模型,對其基線距離相關(guān)的誤差靈敏度進(jìn)行了仿真,發(fā)現(xiàn)靶球中心位置和靶球球心距對基線距離誤差具有較高的靈敏度,可以作為測試方法的輸出.最后,如果只考慮基線距離誤差,標(biāo)準(zhǔn)測試方法中的校準(zhǔn)球棒的位置應(yīng)在測量范圍內(nèi)的相對距離盡可能大,為標(biāo)準(zhǔn)性能評測方法提供了改進(jìn)建議.

摘要： 第八屆CEVR環(huán)青海湖電動汽車挑戰(zhàn)賽7月25日圓滿落幕。本屆賽事緊緊圍繞電動汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略,貫徹落實(shí)新發(fā)展理念,以"享馭天境·智領(lǐng)未來"為主題,通過舉辦收發(fā)車儀式、性能評測賽、環(huán)湖評測賽、場地競速賽、智能科技挑戰(zhàn)及表演、青洽會閉幕式暨頒獎盛典等系列活動,采用多維度分組評測機(jī)制,創(chuàng)造更加公正合理的競賽氛圍。

摘要： 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧交通停車引導(dǎo)服務(wù)系統(tǒng)是現(xiàn)代智慧城市建設(shè)的重要構(gòu)成部分.本文首先針對目前構(gòu)建城市級智慧停車系統(tǒng)的困難和研究重點(diǎn)進(jìn)行闡述和分析;其次,對市場覆蓋率和鋪設(shè)率較高的非接觸式車位監(jiān)測和采集終端,重點(diǎn)分析幾種典型器件的工作原理,結(jié)合其在智慧停車系統(tǒng)中的應(yīng)用情況,從器件級層面對各類產(chǎn)品的性能優(yōu)劣勢和鋪設(shè)適用性等方面進(jìn)行詳細(xì)解析;首次提出一種采用動靜結(jié)合的多車位聯(lián)動監(jiān)測的新型車位狀態(tài)采集終端,具有高數(shù)據(jù)可靠性的技術(shù)優(yōu)勢且安裝便捷、場地適用性好、造價低廉,作為事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)品并可用于各類智能停車終端性能評測的測試設(shè)備;最后,結(jié)合不同停車應(yīng)用場景,通過與標(biāo)準(zhǔn)品結(jié)果的比對,給出特定停車場地和環(huán)境下智能系統(tǒng)終端準(zhǔn)確度試驗的定制測試方案.所研發(fā)的測試裝備和試驗方法將推動并服務(wù)于智慧停車系統(tǒng)的第三方檢測業(yè)務(wù),也為更多智能信息化系統(tǒng)的構(gòu)建、相關(guān)評測及標(biāo)準(zhǔn)化工作提供有效的技術(shù)支撐與示范性指導(dǎo).

摘要： 超大規(guī)模詞匯量連續(xù)語音識別(ULVCSR)在近幾年性能大幅提升,并且在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用越發(fā)廣泛,其核心引擎可分為1-Pass和2-Pass兩大類型.本文對上述兩種識別引擎進(jìn)行了全面的性能評測.實(shí)驗結(jié)果表明,2-Pass引擎有較高的識別率,而1-Pass引擎識別速度很快,且易于實(shí)現(xiàn)多線程云計算模式,更適合于當(dāng)今的主流商業(yè)用途.

摘要： 云存儲系統(tǒng)目前應(yīng)用廣泛,其核心功能是向外提供存儲服務(wù),而云存儲性能直接影響著云存儲服務(wù)的質(zhì)量.由于云存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲在云端,且使用角色眾多,傳統(tǒng)的性能評測技術(shù)不適用于云存儲系統(tǒng).從用戶、云存儲服務(wù)提供商、設(shè)備提供商3個角度出發(fā),針對其關(guān)注的云存儲系統(tǒng)不同層次,提出適用于多層次、多角色的性能評測指標(biāo)和評測方法,提供可靠的適用于云存儲系統(tǒng)的評測方案、規(guī)范測試方法,為性能優(yōu)化提供數(shù)據(jù)參考,同時為用戶選購、部署云存儲系統(tǒng)提供可靠的參考意見.

摘要： SimK 是由中科院計算所體系結(jié)構(gòu)國家重點(diǎn)實(shí)驗室開發(fā)的一個并行離散時間模擬引擎.基于已經(jīng)發(fā)布的SimK 1.0 版本,對任務(wù)劃分及同步推進(jìn)阻塞控制進(jìn)行了功能擴(kuò)展,開發(fā)了SimK 的1.1 版本.同時由于缺乏一個專門對SimK 模擬性能評測的Benchmark 以及全面的評測結(jié)果,首先討論了并行模擬引擎Benchmark設(shè)計準(zhǔn)則,之和介紹開發(fā)的Benchmark-PassBall,并且使用它對SimK 的強(qiáng)弱擴(kuò)展性、組件負(fù)載不均衡情況下強(qiáng)擴(kuò)展性進(jìn)行了評測,同時對比了組件負(fù)載不均衡和均衡情況下加速比,探討了模擬計算量的變化對模擬加速比的影響,并討論了Benchmark 的適用性.通過實(shí)驗討論得出:a) PassBall 可以作為并行模擬引擎SimK 性能評測的Benchmark,亦可用于其他并行模擬引擎性能的評測;b) SimK 具有良好的強(qiáng)弱擴(kuò)展性; c) 負(fù)載平衡和模擬計算量都會對并行模擬加速比產(chǎn)生影響.

摘要： 嵌入式系統(tǒng)受成本、功耗、芯片體積和開發(fā)周期等多種因素的制約,其性能往往難以滿足應(yīng)用需求,充分發(fā)揮嵌入式系統(tǒng)的潛能對嵌入式系統(tǒng)設(shè)計尤為重要.在產(chǎn)品開發(fā)周期內(nèi),以盡可能低的原材料成本和開發(fā)成本設(shè)計具有適當(dāng)性能的嵌入式系統(tǒng),是嵌入式系統(tǒng)項目成功的關(guān)鍵.為此,需要對嵌入式微處理器及嵌入式系統(tǒng)的整體性能進(jìn)行評測和分析,作為嵌入式系統(tǒng)性能設(shè)計的依據(jù).介紹嵌入式系統(tǒng)性能測試的基本原理、測試方法,描述多種嵌入式系統(tǒng)性能評測基準(zhǔn)及其適用范圍.在此基礎(chǔ)上,分析這些嵌入評測基準(zhǔn)程序的應(yīng)用情況,結(jié)合當(dāng)前嵌入式系統(tǒng)級設(shè)計過程中需要早期進(jìn)行性能評估的需要,介紹E3評測基準(zhǔn)及系統(tǒng)級設(shè)計評價方法,給出嵌入式計算機(jī)設(shè)計中測評技術(shù)的未來發(fā)展趨勢.

摘要： 高性能計算機(jī)廣泛應(yīng)用于銀行、電信、航空等事務(wù)密集型行業(yè)，在線事務(wù)處理能力是高性能計算機(jī)的重要性能 指標(biāo)之一。本文設(shè)計實(shí)現(xiàn)了一款基于LoadRunner的高性能計算機(jī)在線事務(wù)處理性能評測架構(gòu)，詳細(xì)介紹了在線事務(wù)處理性能的評測流程以及評測系統(tǒng)主要功能模塊的組織結(jié)構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)。通過在不同測試目標(biāo)機(jī)上部署實(shí)現(xiàn)此架構(gòu)，評測比較了不同目標(biāo)機(jī)的性能，驗證評測架構(gòu)對于高性能計算機(jī)在線事務(wù)處理性能評測的有效性，以及其快速部署性、動態(tài)可配置性、測試自動化的特點(diǎn)。

摘要： 提出采用虛擬聲學(xué)實(shí)驗室方法評測材料聲學(xué)性能,給出混響室法和駐波管法等聲學(xué)實(shí)驗技術(shù)的數(shù)值模擬—數(shù)值混響室法和數(shù)值駐波管法.詳細(xì)介紹了各種數(shù)值混響室法和數(shù)值駐波管法的定義、建模方法及計算流程,結(jié)合算例分析評價它們各自的優(yōu)缺點(diǎn),并給出使用建議.

摘要： 隨著分布式仿真規(guī)模的日益擴(kuò)大，高性能并行計算技術(shù)的不斷發(fā)展，并行仿真正逐漸成為新的研究熱點(diǎn)。作為集群仿真關(guān)鍵技術(shù)之一的負(fù)載平衡技術(shù)及其負(fù)載平衡算法也越來越受到重視。本文首先簡要介紹了集群以及集群的發(fā)展；其次，論述了一些常見的負(fù)載平衡技術(shù)；再次，研究了當(dāng)前比較流行的負(fù)載平衡算法，并對每種算法給予了分析，在此基礎(chǔ)上比較了各種算法之間的優(yōu)缺點(diǎn)；然后深入探討了負(fù)載平衡算法的性能評測標(biāo)準(zhǔn)。

摘要： 性能評測模型和基準(zhǔn)研究是評測服務(wù)器性能的重要方法，傳統(tǒng)的服務(wù)器基準(zhǔn)測試的應(yīng)用模型與實(shí)際應(yīng)用間存在 巨大差異，并對其采用的大型服務(wù)器性能有著嚴(yán)苛要求。銀行中間業(yè)務(wù)（BIB, Bank Intermediary Business），是現(xiàn)代商業(yè)銀行的三大核心業(yè)務(wù)之一，地位越來越重要，并且越接近真實(shí)情況的性能模型與基準(zhǔn)是性能評估準(zhǔn)確性和精確性的重要保證。rn 本文設(shè)計的銀行中間業(yè)務(wù)基準(zhǔn)（BIBbench，）是基于銀行中間業(yè)務(wù)模型（BIBmodel，Bank Intermediary Business Model）的，其目標(biāo)是為大型銀行系統(tǒng)的服務(wù)器性能評測提供測試模型標(biāo)準(zhǔn)，其性能指標(biāo)更加符合實(shí)際需求。詳細(xì)介紹了BIBmodel 的業(yè)務(wù)模型、系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)庫模型和事務(wù)/幀模型，并提出了符合實(shí)際測量需求的基于BIBbench的負(fù)載測試算法。

摘要： 隨著云計算的迅猛發(fā)展,虛擬化技術(shù)日趨成熟,通信延遲逐漸降低,高性能計算(High Performance Computing,HPC)應(yīng)用在云上的部署成為可能.高性能計算常用于處理大規(guī)模、緊耦合的計算任務(wù),因此對硬件計算能力和數(shù)據(jù)傳輸效率有著很高的要求.為了評估HPC應(yīng)用在云計算平臺上部署的可行性,本文以亞馬遜云計算服務(wù)(Amazon Web Services,AWS)為基準(zhǔn)測試對象,選取主流HPC Benchmark和科學(xué)計算應(yīng)用對AWS EC2服務(wù)的三款高端實(shí)例進(jìn)行多方位測試,獲取其在浮點(diǎn)運(yùn)算、網(wǎng)絡(luò)通信和I/O讀寫方面的峰值數(shù)據(jù)以及在實(shí)際HPC應(yīng)用場景下的性能表現(xiàn),并對比了阿里云彈性裸金屬服務(wù)器超級計算集群SCC上的性能表現(xiàn).此外,本文還根據(jù)實(shí)驗結(jié)果對云上HPC集群資源配比和使用方式進(jìn)行分析,探尋高性價比的云上HPC集群構(gòu)建和使用方案,為HPC應(yīng)用上云提供參考.

摘要： 隨著云計算的迅猛發(fā)展,虛擬化技術(shù)日趨成熟,通信延遲逐漸降低,高性能計算(High Performance Computing,HPC)應(yīng)用在云上的部署成為可能.高性能計算常用于處理大規(guī)模、緊耦合的計算任務(wù),因此對硬件計算能力和數(shù)據(jù)傳輸效率有著很高的要求.為了評估HPC應(yīng)用在云計算平臺上部署的可行性,本文以亞馬遜云計算服務(wù)(Amazon Web Services,AWS)為基準(zhǔn)測試對象,選取主流HPC Benchmark和科學(xué)計算應(yīng)用對AWS EC2服務(wù)的三款高端實(shí)例進(jìn)行多方位測試,獲取其在浮點(diǎn)運(yùn)算、網(wǎng)絡(luò)通信和I/O讀寫方面的峰值數(shù)據(jù)以及在實(shí)際HPC應(yīng)用場景下的性能表現(xiàn),并對比了阿里云彈性裸金屬服務(wù)器超級計算集群SCC上的性能表現(xiàn).此外,本文還根據(jù)實(shí)驗結(jié)果對云上HPC集群資源配比和使用方式進(jìn)行分析,探尋高性價比的云上HPC集群構(gòu)建和使用方案,為HPC應(yīng)用上云提供參考.

摘要： 本發(fā)明公開了一種光陰極材料光電子發(fā)射性能評測裝置及其評測方法。本發(fā)明的評測裝置包括：真空腔室、真空抽氣系統(tǒng)、真空度測量系統(tǒng)、光陰極組件、電源系統(tǒng)、光電子成像系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、激光激發(fā)系統(tǒng)以及聚焦面鏡。本發(fā)明通過在真空腔室內(nèi)部設(shè)置聚焦面鏡，聚焦面鏡的焦點(diǎn)位于光陰極材料的表面，通過調(diào)節(jié)激光束的入射位置，實(shí)現(xiàn)激光入射角度的連續(xù)變化，并且可以改變激光的波長和偏振態(tài)，可原位測量得到光電子發(fā)射特性的全部參數(shù)。本發(fā)明的方法省去分立角度入射激光激發(fā)模式中頻繁在真空腔室外部調(diào)節(jié)激光光路的一系列繁瑣步驟，僅需要改變激光束的入射位置便可改變?nèi)肷浣嵌?，且克服了分立角度入射帶來的角度不連續(xù)問題。

摘要： 本發(fā)明公開了一種場發(fā)射電子源電子束發(fā)射性能評測裝置及其評測方法。本發(fā)明的評測裝置包括：真空腔室、真空抽氣系統(tǒng)、真空度測量系統(tǒng)、電子槍組件、電源系統(tǒng)、電子束成像系統(tǒng)、電子束偏轉(zhuǎn)系統(tǒng)和探測與采集系統(tǒng)。本發(fā)明在電子束的路徑上安裝兩個垂直方向的偏轉(zhuǎn)磁場，控制電子束從邊緣至中心依次掃描通過熒光屏上的小孔，從而獲得電子束束斑形狀、電子束束斑中心束束流強(qiáng)度、束流密度、角電流密度等、電子束發(fā)射穩(wěn)定度等重要的場發(fā)射電子源電子束發(fā)射性能定量參數(shù)，獲得上述電子源電子發(fā)射的定量化參數(shù)，為評價場發(fā)射電子源性能，優(yōu)化場發(fā)射電子源制備工藝，完善場發(fā)射電子源制備平臺提供定量依據(jù)。

摘要： 本發(fā)明公開了一種光陰極材料光電子發(fā)射性能評測裝置及其評測方法。本發(fā)明的評測裝置包括：真空腔室、真空抽氣系統(tǒng)、真空度測量系統(tǒng)、光陰極組件、電源系統(tǒng)、光電子成像系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、激光激發(fā)系統(tǒng)以及聚焦面鏡。本發(fā)明通過在真空腔室內(nèi)部設(shè)置聚焦面鏡，聚焦面鏡的焦點(diǎn)位于光陰極材料的表面，通過調(diào)節(jié)激光束的入射位置，實(shí)現(xiàn)激光入射角度的連續(xù)變化，并且可以改變激光的波長和偏振態(tài)，可原位測量得到光電子發(fā)射特性的全部參數(shù)。本發(fā)明的方法省去分立角度入射激光激發(fā)模式中頻繁在真空腔室外部調(diào)節(jié)激光光路的一系列繁瑣步驟，僅需要改變激光束的入射位置便可改變?nèi)肷浣嵌?，且克服了分立角度入射帶來的角度不連續(xù)問題。

摘要： 本發(fā)明公開了一種場發(fā)射電子源電子束發(fā)射性能評測裝置及其評測方法。本發(fā)明的評測裝置包括：真空腔室、真空抽氣系統(tǒng)、真空度測量系統(tǒng)、電子槍組件、電源系統(tǒng)、電子束成像系統(tǒng)、電子束偏轉(zhuǎn)系統(tǒng)和探測與采集系統(tǒng)。本發(fā)明在電子束的路徑上安裝兩個垂直方向的偏轉(zhuǎn)磁場，控制電子束從邊緣至中心依次掃描通過熒光屏上的小孔，從而獲得電子束束斑形狀、電子束束斑中心束束流強(qiáng)度、束流密度、角電流密度等、電子束發(fā)射穩(wěn)定度等重要的場發(fā)射電子源電子束發(fā)射性能定量參數(shù)，獲得上述電子源電子發(fā)射的定量化參數(shù)，為評價場發(fā)射電子源性能，優(yōu)化場發(fā)射電子源制備工藝，完善場發(fā)射電子源制備平臺提供定量依據(jù)。

摘要： 一種基于性能模型的云平臺性能評測方法，通過對各類云系統(tǒng)的接口進(jìn)行抽象和總結(jié)，將復(fù)雜的云資源操作邏輯進(jìn)行封裝，實(shí)現(xiàn)測試時自動化分配和管理云端資源，并且由基于全新建模方式得到的性能評測模塊來對大量的實(shí)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析解讀，對被測云系統(tǒng)各個方面的性能進(jìn)行擴(kuò)展性分析，歸納被測云系統(tǒng)規(guī)模變化時的性能模型，最終可以較為直觀的得到相應(yīng)應(yīng)用場景下云系統(tǒng)性能的變化趨勢、峰值等情況，以此達(dá)到對云系統(tǒng)的性能評測和部署指導(dǎo)的作用。

摘要： 本申請涉及一種活體算法性能評測方法、裝置、設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：獲取在多種環(huán)境條件下分別對多種樣本類型的樣本分別拍攝得到的樣本圖像；利用待評測活體算法分別對各樣本圖像進(jìn)行檢測，獲得各檢測結(jié)果；根據(jù)各檢測結(jié)果，分析確定待評測活體算法對各樣本類型在各環(huán)境條件下得到的樣本圖像進(jìn)行檢測的子檢測準(zhǔn)確率，并根據(jù)各子檢測準(zhǔn)確率，分析獲得待評測活體算法對各樣本類型的樣本的檢測準(zhǔn)確率；根據(jù)各檢測結(jié)果，統(tǒng)計確定待評測活體算法分別在各環(huán)境條件下的檢測時長，并根據(jù)各檢測時長，獲得待評測活體算法的檢測速度。更加全面的考慮影響活體檢測結(jié)果的重要因素，有效提高了對活體算法的測試準(zhǔn)確性。

摘要： 本申請涉及一種自動駕駛算法保護(hù)性能評測方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備、存儲介質(zhì)和計算機(jī)程序產(chǎn)品。所述方法包括：若避撞結(jié)果信息表示未避撞成功，則根據(jù)該事故場景下目標(biāo)自動駕駛算法對應(yīng)的避撞結(jié)果信息和預(yù)先建立的碰撞仿真模型，確定該事故場景下目標(biāo)自動駕駛算法對應(yīng)的汽車變形模擬結(jié)果和乘員碰撞模擬結(jié)果；根據(jù)該事故場景下目標(biāo)自動駕駛算法對應(yīng)的乘員碰撞模擬結(jié)果和乘員損傷估計算法，確定該事故場景下目標(biāo)自動駕駛算法對應(yīng)的乘員損傷結(jié)果；根據(jù)各事故場景下目標(biāo)自動駕駛算法對應(yīng)的避撞結(jié)果信息、汽車變形模擬結(jié)果和乘員損傷結(jié)果，確定目標(biāo)自動駕駛算法對應(yīng)的保護(hù)性能評測結(jié)果。采用本方法能夠提高對自動駕駛算法保護(hù)性能評價的準(zhǔn)確性。

摘要： 本發(fā)明公開了一種用于儀表臺動態(tài)吸能試驗的卡扣連接性能評測方法，本發(fā)明的主要設(shè)計構(gòu)思在于，將待測卡扣機(jī)構(gòu)分解為卡扣本體及支撐面，并根據(jù)預(yù)設(shè)尺寸的網(wǎng)格對分解后的各組件進(jìn)行建模，尤其地，對表征支撐面的組件賦予剛體材料屬性，并設(shè)置卡扣機(jī)構(gòu)模型的質(zhì)量縮放參數(shù)以及接觸邊界條件，最后對卡扣機(jī)構(gòu)有限元模型進(jìn)行動態(tài)拉伸仿真，基于拉伸狀態(tài)的變化確定卡扣連接性能。本發(fā)明確保在開發(fā)階段無模具和實(shí)物的情況下，使動態(tài)吸能仿真能夠?qū)坌阅苓M(jìn)行準(zhǔn)確分析評估，為卡扣材料、接觸角度、卡扣各部分厚度、卡扣位置分布等環(huán)節(jié)的改進(jìn)提供可靠數(shù)據(jù)的同時，能夠縮短試驗驗證周期，節(jié)約成本。

摘要： 本發(fā)明提供一種汽車智能駕艙性能評測仿真機(jī)器人，包括：仿人形的本體、設(shè)置在本體的對應(yīng)人體眼部的位置的圖像采集模塊、設(shè)置在本體的對應(yīng)人體嘴部的位置的音頻播放模塊、設(shè)置在本體的對應(yīng)人體耳部的位置的音頻接收模塊、設(shè)置在本體的外表面的壓力傳感器陣列、設(shè)置在本體內(nèi)的處理模塊和無線通訊模塊；處理模塊分別與圖像采集模塊、音頻播放模塊、音頻接收模塊、壓力傳感器陣列和無線通訊模塊電連接。本發(fā)明的汽車智能駕艙性能評測仿真機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)汽車智能駕艙各個性能的測試。

摘要： 本發(fā)明公開了一種智能終端的硬件性能評測方法及裝置、存儲介質(zhì)、終端，其方法包括：基于預(yù)設(shè)評測規(guī)則對待測硬件評測，獲得評測結(jié)果；將所述評測結(jié)果上傳至云端服務(wù)器進(jìn)行計算，獲取所述待測硬件的性能評測分值；將帶有所述待測硬件的性能評測分值結(jié)果的頁面展示給用戶。本發(fā)明通過將對硬件性能的評測分值的計算在云端服務(wù)器上進(jìn)行，可避免計算邏輯放在智能終端的安裝文件里而導(dǎo)致的容易出現(xiàn)泄漏的風(fēng)險問題。