系统部署【信创名录】及其查询地址

2021年1月,国内知名咨询机构“众诚智库”和工部直属事业单位“中国电子学会”联合航天系统工程(北京)有限公司、无锡先进技术研究院、联想控股股份有限公司、麒麟软件有限公司、北京中科院软件中心有限公司、曙光星云息技术(北京)有限公司、金蝶国际软件集团有限公司、北京中企伍佰息技术研究院、统软件技术有限公司、北京鸿腾智能科技有限公司、江苏汤谷智能科技有限公司、国能控互联技术有限公司、中国民航息集团有限公司、北京元年科技股份有限公司、北京东华合科技有限公司、中国智能终端操作系统产业联盟16家企业和机构,经过全面的调研和梳理,共同发布了国内领域首本《中国产业发展白皮书(2021)》。 该白皮书首先分析了产业的发展背景,在全球产业从工业化向数字化升级的关键时期,中国明确提出“数字中国”建设战略,以抢占下一时期的技术优先权。但2018年以来,受“华为、中兴事件”影响,我国科技尤其是上游核心技术受制于人的现状对我国经济持续高质量发展提出了严峻考验,为了摆脱这一现状,国家将产业纳入国家战略,提出“2+8”发展体系,2020-2022年中国IT产业在基础硬件、基础软件、行业应用软件、安全等诸多领域迎来了黄金发展期。 其次,该白皮书绘制了产业的全景图,产业生态体系庞大,分别在CPU、操作系统、数据库、中间件、网络和安全等产品维度具体描述发展态势。
非常抱歉,我之前提供的代码存在错误。在 PyTorch 中,并没有直接提供离散余弦变换(DCT)的函数。对于 DCT 的实现,你可以使用 `torch.rfft` 函数结合 DCT 系数矩阵来进行计算。 下面是一个修正后的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义离散余弦变换(DCT)系数矩阵 dct_matrix = torch.zeros(256, 256) for i in range(256): for j in range(256): dct_matrix[i, j] = torch.cos((2 * i + 1) * j * 3.14159 / (2 * 256)) # 定义 OMP 算法 def omp(A, y, k): m, n = A.shape x = torch.zeros(n, 1) residual = y.clone() support = [] for _ in range(k): projections = torch.abs(A.t().matmul(residual)) index = torch.argmax(projections) support.append(index) AtA_inv = torch.linalg.inv(A[:, support].t().matmul(A[:, support])) x_new = AtA_inv.matmul(A[:, support].t()).matmul(y) residual = y - A[:, support].matmul(x_new) x[support] = x_new return x # 加载原始图像 image = torch.randn(256, 256) # 压缩感知成像 measurement_matrix = torch.fft.fft(torch.eye(256), dim=0).real compressed = measurement_matrix.matmul(image.flatten().unsqueeze(1)) # 使用 OMP 进行重构 reconstructed = omp(dct_matrix, compressed, k=100) # 计算重构误差 mse = nn.MSELoss() reconstruction_error = mse(image, reconstructed.reshape(image.shape)) print("重构误差:", reconstruction_error.item()) ``` 在这个示例中,我们手动定义了 DCT 系数矩阵 `dct_matrix`,然后使用 `torch.fft.fft` 函数计算测量矩阵,并进行实部提取。接下来的步骤与之前的示例相同。 请注意,这只是一个示例,用于演示如何使用自定义的 DCT 系数矩阵进行压缩感知成像。在实际应用中,你可能需要根据具体的需求进行调整和优化。
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