【10.27】基于神经网络的CT重建 & HEPS在线数据处理平台
“青年科技工作者园地”第132次活动
时间：2020年10月27日 (周二) 下午15:00
地点：二楼会议室（东莞同事和同学通过视频）
会议室名称：青年科技工作者园地
客户端入会链接
http://caslink.ihep.ac.cn/meetingSchduler/invite/anno/0NHIFC5M
硬件终端入会
拨打云会议室号 : 9005069149
题目一：基于神经网络的CT重建
报告人：李玲
简介：传统CT重建方法经过几十年的发展已经较为成熟，但它们仍有自己的缺陷，且重建过程需要人工参与。其中解析法FBP重建速度快，但其对数据完备性要求较高，信噪比低，容易出现严重的伪影；迭代算法重建图像效果好，但是其计算量大，重建速度慢。近十年神经网络深度学习技术开始渗透到各行各业，并且在某些领域取得了不错的成绩，我们发现传统CT重建的迭代算法和神经网络模型具有高度相似性，使用深度学习方法重建CT有可能在短时间内完成高质量的图像重建。
题目二：HEPS在线数据处理平台
报告人：刘志彬
简介：HEPS在线数据处理平台主要针对HEPS数据量大和实效性高的需求，为用户提供低延时、可靠的数据处理集群，实时快速的给出计算结果，让用户能够判断已完成的实验是否符合预期，为下一个实验的参数调整提供判断依据，这样保证用户在给定的实验时间内尽可能快地完成多个实验，取得准确、满意的实验结果。HEPS数据处理平台引入了大数据和云的技术，并提供统一的基于WEB的jupyter访问接口，简化计算资源调度以及环境配置流程，提升科研人员的日常开发效率，并利用Kubernetes实现资源的管理和调度，透明的为上层应用提供计算服务。本文主要介绍了kubernetes容器编排，docker快速部署，spark以及jupyter+ipython在线交互处理应用。
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