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业界前所未有:10分钟部署十万量级资源、1小时完成微博后端异地重建

作者 | 微博研发中心基础架构部 姚四芳、胡云鹏、臣勇、胡春林 编辑 | 蔡芳芳 机房断电、数据中心着火,极端情况下全站持续不可用已经成为很多公司不得不直面的现实问题。微博的目标是在遭受极端情况下在线数据完全损毁时,1 个小时内在异地重新构建完整的微博服务,同时确保数据完整性。这在整个业界都是一个前所未有的巨大挑战。 1大数据时代数据至关重要 数据时代全球每天新产生的数据达到 2.3EB,存量数据达到 33ZB,无论是传统企业还是新晋独角兽企业,都在基于大数据进行更快、更好的决策支持,从数据中孵化新的产品与

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DFX模式下如何读入模块的网表文件

DFX模式下要求在设计的顶层文件,每个RP对应的RM只以一个空的接口形式存在,这样对顶层综合时,RM就是黑盒子。而对每个RM要采用OOC的综合方式。OOC综合本质上就是工具不会对设计的输入/输出端口插入IBUF/OBUF,同时生成该模块对应的网表文件。不论是第三方工具还是Vivado都是如此。对RM执行OOC综合,这在DFX过程中是必要的。在后续布局布线时,工具要依次读入静态区的网表文件(RM为黑盒子)、每个RP对应的RM的网表文件,这样才能形成完整的网表文件。这就要求同一个RP下的所有RM的输入/输出端口必须完全相同,包括端口的名字、方式、位宽。那么一旦静态区的网表文件和动态区的RM的网表文件准备好之后,如何读入以便Vivado后续执行布局布线?这里我们给出三种可行方法。

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DCP:一款用于弥散磁共振成像连接组学的工具箱

摘要:由弥散磁共振成像(dMRI)衍生的大脑结构网络反映了大脑区域之间的白质连接,可以定量描述整个大脑的解剖连接模式。结构性脑连接组的发展导致了大量dMRI处理包和网络分析工具箱的出现。然而,基于dMRI数据的全自动网络分析仍然具有挑战性。在这项研究中,我们开发了一个名为“扩散连接组管道”(DCP)的跨平台MATLAB工具箱,用于自动构建大脑结构网络并计算网络的拓扑属性。该工具箱集成了一些开发的软件包,包括 FSL、Diffusion Toolkit、SPM、Camino、MRtrix3和MRIcron。它可以处理从任意数量的参与者那里收集的原始dMRI数据,并且还与来自HCP和英国生物样本库等公共数据集的预处理文件兼容。此外,友好的图形用户界面允许用户配置他们的处理管道,而无需任何编程。为了证明DCP的能力和有效性,使用DCP进行了两次测试。结果表明,DCP可以重现我们之前研究的发现。但是,DCP存在一些局限性,例如依赖 MATLAB 并且无法修复基于度量的加权网络。尽管存在这些局限性,但总体而言,DCP软件为白质网络构建和分析提供了标准化的全自动计算工作流程,有利于推进未来人脑连接组学应用研究。

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