随着红外成像技术的快速发展，红外告警信息处理系统中需要实时处理的数据量 及处理的复杂度急剧增大，传统的基于单核 DSP 的系统难以满足数据处理实时性的 需求，基于多核 DSP 的红外告警信息处理系统的研制成为红外成像应用领域中的一 项研究热点。本文针对红外告警信息处理系统的应用需求，对 TMS320C6678 多核 DSP 在红外告警信息处理系统中的软硬件应用设计展开了相应的研究。文章的研究工 作如下。 本文分析红外告警信息处理系统对于数据采集、处理和输出的需求，确定了多核 DSP+FPGA 的系统硬件设计结构。然后按照功能将系统硬件分为电源、时钟、存储、 通信、调试和图像输入输出子模块，根据接口形式、通信协议、输入输出（I/O）电 压、时钟频率以及总体功耗选择合适的器件，参考器件手册完成了基于多核 DSP 的 红外告警信息处理系统的硬件设计。 基于嵌入式实时操作系统 SYS/BIOS 和核间通信（IPC）软件组件，本文在多核 DSP 上并行实现了一种红外弱小目标检测算法，文章先对算法的数据处理任务进行分 割，并将分割后的任务模块分配到不同的 DSP 核上，然后为不同 DSP 核设计程序， 以处理分配到的任务并实现核间通信和同步，同时解决了缓存一致性的问题。文章也 将相同的算法移植到了单个 DSP 核上，对比分析多核并行和单核串行执行相同任务 的时间特性，提出了多核并行程序的设计原则。 为了使系统硬件在上电之后即可自动加载并执行应用程序，本文将 CCS 输出的 多个 DSP 核的可执行文件制作成可以被 ROM 引导加载器（RBL）识别的一个引导镜 像，并烧写到非易失性存储器中，实现了多核 DSP 通过 SPI 接口引导的方案。 本文研究设计了基于多核 DSP 的红外告警信息处理系统硬件电路，实现了系统 中多核 DSP 的引导并改进了引导镜像的制作流程，同时基于 SYS/BIOS 和 IPC 软件 组件在多核 DSP 上并行实现了一种红外弱小目标检测算法，通过多核并行加快了算 法的执行速度，提升了红外告警信息处理系统的数据处理实时性。

QGDW 273-2009 继电保护故障信息处理系统技术规范

多任务学习作为多目标优化 该代码存储库包含的源代码： Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization Ozan Sener, Vladlen Koltun Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2018 实验框架基于PyTorch。 但是，所提出的算法（MGDA_UB）在很大程度上是Numpy的，没有其他要求。 因此，将其扩展到其他深度学习框架应该是微不足道的。 PyTorch版本在min_norm_solvers.py实现，仅使用Numpy的通用版本在min_norm_solvers.py文件中min_norm_solvers_numpy.py 。 此回购所包含的内容不只是本文的实现。 它同时采用了Frank-Wolfe和投影梯度下降法。 它还具有智能的初始化和梯度归一化

　本文采用两片F2812 DSP构成双机平台(分别称为A机和B机)设计的信息处理系统，具有先进性、新颖性、实用性、通用性、开放性等特点。基于F2812 DSP的双机平台模块提高了整个系统的数据采集和通信传输速度。

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本标准是为了便于信息处理系统互连制订的一组标准之一。这组标号尊包括为完成这种互联所要求的服务和协议。

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