变换的岗位与不变的责任

第一篇：变换的岗位与不变的责任

变换的岗位与不变的责任

发布日期：2013年01月08日

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在填表时遇到“工作经历”这一栏，是59岁的陈德生最头疼的事。

这位江西省九江市武宁县国税局的老税官，1986年加入税务系统以来，共有11次岗位变动。将这些经历一一写出，要用整整一页上半小时。

在这份沉甸甸的纪录中，有从稽查局副局长到食堂管理员的“上下”变更，有从城区到分局专管员的“远近”变动，有从税收管理员到服务厅的“前后”变化，还有从监察员到稽查员再到人教股的岗位转变……对这些频繁的变动，别人也许不太理解，而对陈德生来说，变动却都是平常的，只要是组织安排、工作需要，他都用笑容去面对，用责任去担当。

“革命战士一块砖，哪里需要哪里搬”。变换的是岗位，不变的是责任。就这样，岁月流逝间，陈德生用自己的信念与坚守谱写了一凡税务工作者的赞歌。

从“上”到“下”，不计得失乐奉献

即将退休的陈德生有时候也会想，回首这么多年，有过11次工作变动，最难忘的会是哪一个？

“要说最难忘的，”陈德生皱皱眉头，望向远方，仿佛这些年的种种经历，都浮现在眼前。然后缓慢而坚定地将答案给了这些岗位中最级别——食堂管理员。

1986年，在部队已是营级干部的陈德生转业来到税务局，成为一名普通的监察员。在从军人到税官职业的第三年，陈德生从监察岗到食堂当管理员，他却将这看作是“领导的信任”。

接下来的两年近700个日子里，每周一到周五，武宁县城的几个菜市场之间总有陈德生的身影，他每天都会亲自采购当天所需的，几十斤的菜装满了好几个大袋。为了节省食堂开支，他自己购买了一辆自行车，每天骑车去离县城近5公里的农村采购时蔬；为了新鲜、价格合理的蔬菜，陈德生往往会在几个菜市场之间来回比价，或去农户家里直接采购，“能省就省，跟家里买菜一样。”食堂管理员的这段经历，在陈德生的一生中是无法磨灭的记忆。

就在管理食堂的第二年，陈德生的妻子因罹患肝癌去世。心里巨大的伤痛，常常在夜里袭来。然而，这位铮铮铁汉，带着对爱妻的思念，带着对儿女照顾欠周的歉疚，料理好妻子后事，第一时间出现在岗位，又蹬起那辆自行车，穿梭于食堂与菜场之间，每天准点堂忙碌，为工作奔波，从春到冬，一如既往。早晨起床忙食堂，到了下午儿女放学，又跑着小步赶回家中买菜做饭、洗衣洗被。直到，劳累一天的陈德生望着熟睡的儿女，凝视妻子的遗像，钻心的疼痛只有悄然落在泪水之中。忍着心中的悲痛，陈德生一如既往，从懈，他管理的食堂不仅账目清晰，菜式营养，全局上下无不赞扬陈大哥的细心与负责。

“为什么不多请一天假呢？并没有人会怪你。”面对记者的询问，陈德生叹了口气——16年前的那段日子，领导和同事也说过同样的他同样只是摇了摇头。

“事情既然已经发生了，就要面对现实。我不能因为个人的事耽误工作。”不因个人的事耽误工作，是陈德生对税务工作许下的承诺 陈德生并没有提起他从税生涯中最“高”的职位——武宁县国税局稽查局副局长。

当记者问起时，陈德生摆了摆手：“在哪个岗位还不是一样。”1997年，陈德生任武宁县国税局稽查局副局长。随后4年，陈德生己的敬业与能力书写了一张漂亮的工作答卷：处理税务人员违纪3起，稽查税务案件8起，查补税款200余万元。“我的考勤是最严论对谁，一视同仁。”陈德生铁面无私的精神，让他帽檐的税徽迎着阳光，熠熠生辉。

在被称呼为“陈局长”的第四个年头，陈德生迎来了又一次调动。由于年龄关系，陈德生从稽查局副局长变成了一名普通的稽查员。陈德生记得，当时从副局长办公室搬出来，与大家一起办公时，也听到了一些异样的声音。

“说一点情绪都没有，那是假的。但很快就调整过来了。干什么工作，在什么位置都一样，我都要把事情做好。”谈起这些时，陈德

厚地笑了。“当领导与不当领导，对我来讲都是一样，作为一名党员，没有理由去挑选自己的岗位和职位，只要工作需要，我乐意在任位做点实事，工作再苦再累我也无怨无悔。”

在任何位置都一样把事做好，是陈德生职业生涯的又一承诺。他一生的税务工作经历，便是对这句话的最好注解。

“一会儿稽查副局长，一会儿食堂管理员，没有埋怨过领导吗？”

陈德生用斩钉截铁的“绝对没有”来回答。相反的，他对一切充满了感激：“党和国家培养我这么多年不容易，我只希望自己可以多为 从“后”到“前”，依然积极求上进 做一些事。至于让我做什么，这真的不重要，任何位置都有发光发热的机会。还有一分热，就发一分光，我要站好最后一班岗。”

总是尽职尽责的陈德生在女儿眼里，是个总在忙碌的父亲。这位对家庭带有歉疚的父亲，在一次次岗位变动中，却从未提出就近工要求。

1991年，武宁县国税局缺少一线征管人员。那时，去一线收税在不少人眼里是件苦差事，不仅离家远，常下户，还容易得罪人。又是陈德生，又是主动请缨，又是苦差事。“那个时候，没有电脑，都是手写，忙的时候一天要开上百张票。”陈德生回忆起当年，只是笑笑。“来我们这的时候，陈大哥年纪算大的了，但他丝毫没有放松过学习，有什么不懂的就问。”陈德生的同事还记得，陈德生进企业实践学习，一边请教业务骨干，近一年的时间他写下了近3万字的学习笔记。当年，他一人填开税票达2400余份，填票准确98%以上，征收税款300余万元，占分局总收入的23.1%.分管的纳税户按期入库率在95%以上。

“陈税官是个实在人，总是帮助、辅导我们企业，为我们着想，耐心又专业。”武宁县九江昂泰药业公司董事长丁大林感慨地说，从至今20余年，他与陈德生也就打了20年交道。在任何一个岗位，陈德生为企业服务的心，从未改变。

就这样，在2010年以前，陈德生先后做了2年的稽查员，4年的个体户专管员，半年的人事教育，3年的纪检监察工作，5年的管理员，这些纪录的背后，是他始终如一的恪尽职守，兢兢业业。

2010年，陈德生又有了新变动：被安排到办税服务厅工作。这是他的第十次工作变动。“成了前台工作人员了。”陈德生笑言。在这样见证了陈德生热心热情、一心一意的服务，武宁县国税局办税服务厅副主任敖宁芳提起陈大哥便竖起大拇指：“一丝不茍，敢于承担 而一开始，敖宁芳曾经认为这是陈德生“最不可能来的岗位”。

原因在于，陈德生调来办税服务厅的3年前，他29岁的儿子因车祸离开人世。而这位正值青春年华的年轻人，正是在父亲后来调办税服务厅工作。“他没有因为这里是儿子曾经工作过的位置，是伤心之地，就拒绝过来。从心底说，我很佩服陈大哥。”

坚强的陈德生依旧没有多请一天假，“不能因为个人的事耽误工作”，还是这句话，还是这个人，还是这份从未动摇的责任心。今年3月，已经习惯了办公桌前总有纳税人围着的陈德生，迎来了工作经历中最后一次工作变动，此时距离这位老税官退休还有整年半。

这一次，工作性质没有变，还是窗口工作人员，只是工作地点从国税局办税服务厅移到了武宁县行政服务中心。

这是一个让领导头疼已久的位置。由于工作要求高，行政服务中心的国税窗口已经有过多次人员变动，效果却一直不尽如人意。已三次主动请缨的陈德生又一次敲开了局长办公室的门。“局长，让我去吧！”

这是陈德生最新的一张办公桌。在抽屉里，整齐地摆放着厚厚一叠工作笔记，其中一本满是手写的咨询记录，从3月15日至今，写满了18张。“我跟万萍说，我们一定要做到零投诉零通报，为国税争光！”万萍是在行政服务中心工作的另一名工作人员。“我就冲大哥来的！”直爽的万萍说道，半年前，得知陈德生将调往行政服务中心，出于对陈德生的了解与佩服，她也提出一同前往。就这样，服务中心里88个窗口工作岗位中，陈德生尽职尽责，服务周到，树立了良好的税务部门形象，得到了行政服务中心领导和纳税人的。

几年办税服务厅的经历，为陈德生的税务生涯又增添了一组数据：直接服务纳税人近3万人（次），核销普通发票达16万份。每一个来，最后一个走，这样的印象，陈德生26年的所有工作伙伴，对此都不陌生。

从始至终，矢志不渝重责任

让身边的人最为钦佩的，是这些年从未听见陈大哥有过一句抱怨。

“真的一句也没有？”

“绝对没有！”每一个接受采访的纳税人或同事，都给记者同样肯定的回复。

从“上”到“下”，从“前”到“后”，从“远”到“近”，26年来，不论自己的头衔是副局长、办事员还是管理员，不论工作地点在街道、办公是菜市场，不论工作任务是收税、稽查还是收拾餐桌，陈德生都用自己的言行践行自己的承诺。这些经历，凝结着一个税务工作者2如一日的奉献；一头花白发，诉说着这些年来陈德生的坎坷与坚韧。面对不断变化的工作，是从不改变的默默奉献，变与不变之间，么在支撑着陈德生？

“人的一生，时间很有限，我要把有限的时间奉献给我所从事的工作。”陈德生的回答简短而铿锵。

陈德生的坚毅性格，源自两个深深的烙印。出身农村，使得陈德生非常珍惜现有的一切；而长达18年的军旅生活，更让他明白，安排、顾全大局的重要性。“不能总想着自己，生怕吃一点亏，这个价值观是不对的。整个集体好了，我自己不也就好了吗？”

陈德生的价值观又在哪里？“我的价值观就体现在平凡的日常工作中，不论在什么位置，只要把工作做好，这就是价值的一种实现 个人利益要服从集体利益，是被陈德生重复最多的一句话。曾在对越自卫反击战中荣立三等功的陈德生，将个人得失放在了最后，年来如一日，在平凡的岗位上书写了不平凡的人生。

“我现在就在想，退休了以后我该怎么办？”说完，陈德生哈哈大笑起来。“就是闲不住，还是工作能让我心里踏实。”陈德生的笑容我们看见了一个老税务工作者对税收工作的无限眷恋与热爱，看见了一个天命之年的老者面对坎坷的从容与坚定，看见了一个平凡的工作对社会的责任与担当，而这些，都将镌刻于岁月之中。

第二篇：岗位与责任

“岗位与责任”主题演讲比赛主持人串词

女：尊敬的各位领导、各位评委、同事们

合：大家上午好

男：阳春三月，暖意融融，在这春意盎然的季节里，为进一步激发税务干部的岗位责任使命感和工作积极性，确保2013年各项工作有效推进和落实，坚持不懈地推进“四化建设”。今天，我们相聚在这里，迎来了以“岗位与责任”为主题的演讲比赛活动。

女：请允许我介绍本次活动邀请到的6位评委：他们分别是： 1号评委：

2号评委：

3号评委：

4号评委：

5号评委：

6号评委：

男：让我们以热烈的掌声向一直以来关心、支持田东国税工作、并亲临本次活动的各位领导、嘉宾，表示衷心的感谢。合：“田东县国家税务局“岗位与责任”演讲比赛现在开始！男：下面由我们介绍本次比赛的评分规则及设奖事项： 男：评分注意事项：

女：评分细则：

男：记分规则：

女：设奖事项：本次比赛设一等奖1名，二等奖2名，三等奖3名和优秀奖若干名。

男：让我们以热烈的掌声请出今天第一位参赛选手来自股的某某同志为我们做精彩演讲，他演讲是的题目是《》。女：请2号选手某某同志做好准备。有请

男：谢谢1号选手的精彩演讲。

女：接下来上场的是2号选手股的某霜同志，她演讲的题目是《》。请3号选手某某同志做好准备。

女：谢谢2号选手为我们作精彩的演讲。

男：有请3号选手某某上台演讲，他演讲的题目是《》。女：谢谢3号选手为我们作精彩的演讲。

男：下面有请评委为前三位选手的演讲亮分，请为1号选手亮分，1号评委分、2号评委。。。报分完毕

女：请评委为2号选手亮分。。。报分完毕

男：请评委为3号选手亮分。。报分完毕。

女：有请4号选手为我们作演讲，他演讲的题目是《》。5号选手作好准备。

男：现在宣布前三位选手的得分情况：1号选手，去掉一个最高分，去掉一个最低分，1号选手的最后得分.。女：请评委为4号选手亮分。。报分完毕。

男：有请5号选手为我们作演讲，他演讲的题目是《》。6号

选手作好准备。

女：现在宣布4号选手的得分情况：去掉一个最高分，去掉一个最低分，最后得分

男：请评委为5号选手亮分。。报分完毕。

女：有请6号选手为我们作演讲，他演讲的题目是《》。7号选手作好准备。

男：现在宣布5号选手的得分情况：去掉一个最高分，去掉一个最低分，最后得分

女：请评委为6号选手亮分。。报分完毕。

男：有请7号选手为我们作演讲，他演讲的题目是《》。8号选手作好准备。

女：现在宣布6号选手的得分情况：去掉一个最高分，去掉一个最低分，最后得分

男：请评委为7号选手亮分。。报分完毕

女：有请8号选手为我们作演讲，他演讲的题目是《》。9号选手作好准备。

男：现在宣布7号选手的得分情况：去掉一个最高分，去掉一个最低分，最后得分

女：请评委为8号选手亮分。。报分完毕

男：有请9号选手为我们作演讲，他演讲的题目是《》。10号选手作好准备。

女：现在宣布8号选手的得分情况：去掉一个最高分，去掉

一个最低分，最后得分

男：请评委为9号选手亮分。。报分完毕

女：有请10号选手为我们作演讲，他演讲的题目是《》。11号选手作好准备。

男：现在宣布9号选手的得分情况：去掉一个最高分，去掉一个最低分，最后得分

女：请评委为10号选手亮分。。报分完毕

男：有请11号选手为我们作演讲，他演讲的题目是《》。12号选手作好准备。

女：现在宣布10号选手的得分情况：去掉一个最高分，去掉一个最低分，最后得分

男：请评委为11号选手亮分。。报分完毕

女：有请12号选手为我们作演讲，他演讲的题目是《》。13号选手作好准备。

男：现在宣布11号选手的得分情况：去掉一个最高分，去掉一个最低分，最后得分

女：请评委为12号选手亮分。。报分完毕

男：现在是最后一名上场，13号选手为我们作演讲，他演讲的题目是《》。

女：现在宣布12号选手的得分情况：去掉一个最高分，去掉一个最低分，最后得分

男：请评委为13号选手亮分。。报分完毕

女：现在宣布13号选手的得分情况：去掉一个最高分，去掉一个最低分，最后得分

男：下面请统计组统计13位选手的最后得分。

女：结束语：春回大地，万物复苏，在这阳光明媚的美丽三月，13位选手通过热情洋溢的演讲，给大家展示了他们对岗位与责任的认识和看法，也让我们从中感受到了在平凡的岗位上做出不平凡的工作，这就是责任。

男：本次演讲比赛虽然结束了，但我们每个人在学习工作和生活中的比赛还将继续，让我们以高昂的激情，继续深化“岗位与责任”的创新机制，以实际行动使各项工作实现“稳中求进、提档升级”的总体目标。

女：有请韦忠元副局长宣布获奖名单：

第三篇：岗位与责任演讲稿（范文模版）

岗位与责任演讲稿

各位领导、同志们，大家好：

感谢领导和同志们给我这次演讲的机会。希望通过这次演讲，使大家对我的工作有更深入的了解，对我的岗位给予更多的关注和支持。

在当前经济社会不断发展的新时期，如何立足岗位职责，实现价值贡献，这是每个企业员工必须认真面对的重大课题。

如何才能提高我们的职业操守和道德修养呢？我认为首先要做到的就是牢记企业宗旨，坚定发展信念。

人生如屋，信念是柱。人生没有信仰，生活就会丧失方向，精神就会萎靡不振。企业的每一名员工只有坚定发展信念，才能有职业“定力”，才能对企业的发展充满信心，避免出现“信任危机”。只有坚持企业既定发展的方向，牢记企业宗旨，每一名企业员工才能在思想理念上与企业发展的步伐保持步调一致，用企业发展的目标激励自己，用职业规范要求自己，矢志不渝地推进做大做强我们的企业；才能诚心诚意地为企业谋利益，不仁之事不做，不义之财不取，不正之风不沾，不法之事不干，清清白白做事、堂堂正正做人；在巨大的精神动力推动下，兢兢业业，脚踏实地做好本职工作。

有了对企业发展的信心与爱岗敬业的理念，接下来最关键的就是，立足本职，岗位奉献，在平凡的岗位上，构建起企业与员工的利益共同体。

在我们的工作中，在这平凡的核赔员岗位上，处处都有着对立足岗位职责，实现价值贡献的考验，时时都需要“责任”二字。曾经有一位企业家这样说过：“把平凡的工作做好就不平凡；把简单的工作做好就不简单”。这句话朴实无华，却形象深刻，发人深思，它不也正是对我们每一位企业员工是否能够做到立足岗位职责，实现价值贡献而进行的考验吗？

古人云：不积跬步，无以致千里；不积小流，无以成江河。我们要把一点一滴的小事做好，把一分一秒的时间抓牢，积极、主动和创造性地开展工作，促进我们的企业生产安全、高效顺行、平稳发展，努力开创企业发展的新局面。我们要切实改进工作作风，不断提高工作效率和服务质量，把立足岗位职责，实现价值贡献的精神内涵真正体现到日常工作中去，这就是爱岗敬业，这就是岗位奉献。

近十年的核赔工作的经历，让我感受到了太多太多发生工作一线的普通员工感人肺腑的事迹。那些为了工作而不辞辛苦、呕心沥血、默默奉献的优秀企业员工，不正是在平凡的岗位践行立足岗位职责，实现价值贡献的吗？我想，如果我们每一名企业员工都在自己的岗位上尽忠职守，那么无数次平凡将凝成伟大，无数个普通将造就非凡！我们的企业，正是因为有一大批奋斗在平凡岗位上的优秀员工用自己的辛勤劳动，踏踏实实，兢兢业业的在立足岗位职责，实现价值贡献的过程中使自己的人生价值也得以体现吗？他们就如一棵棵小草，也许你会觉得他们很平凡，甚至会忽略他们的存在，但是，正是他们撑起了我们企业发展的一片蓝天！责任，不仅仅是简单的两个字，它更是一种做人的理念。

我会在今后的工作中尊重领导，团结同志，不越权，不越位；积极思考，努力地建言献策；与部门里的同志共同做好理赔的工作。

最后，让我用一句话概括今天的演讲，在此与大家共勉：让我们站在这平凡的岗位上，用自己平凡的双手共同托起我们企业的明天！

我的演讲完毕，谢谢大家。

第四篇：基于OpenCL的尺度不变特征变换算法的并行设计与论文

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差的问题，提出了利用开放式计算语言(OpenCL)并行优化的SIFT算法。首先，通过对原算法各步骤进行组合拆分、重构特征点在内存中的数据索引等方式对原算法进行并行化重构，使得计算机网络算法的中间计算结果能够完全在显存中完成交互;然后，采用复用全局内存对象、共享局部内存、优化内存读取等策略对原算法各步骤进行并行设计，提高数据读取效率，降低传输延时;最后，利用OpenCL语言在图形处理单元(GPU)上实现了SIFT算法的细粒度并行加速，并在中央处理器(CPU)上完成了移植。与原SIFT算法配准效果相近时，并行化的算法在GPU和CPU平台上特征提取速度分别提升了10.51～19.33和2.34～4.74倍。实验结果表明，利用OpenCL并行加速的SIFT算法能够有效提高图像配准的实时性，并能克服统一计算设备架构(CUDA)因移植困难而不能充分利用异构系统中多种计算核心的缺点。

0引言

以尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform，SIFT)算法[1]为代表的基于特征的图像匹配方法近几年发展迅速，该算法对光照、角度或尺度变化的图像都有较好的匹配精度和适应性，但实时性差。为了提高实时性，在此基础上又衍生出了主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)SIFT[2]、快速鲁棒特征(Speed Up Robust Feature，SURF)检测[3]等改进算法。这些改进的算法尽管在速度方面有所提升，但实时性仍然不能满足实际应用要求且在抗尺度和抗旋转方面性能都有不同程度的下降，因此仍无法取代经典的SIFT算法[4]。

近年来随着图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)计算能力的不断提升，利用GPU天然硬件并行的特性来加速非图形通用大规模运算逐渐受到人们的青睐，目前较为成熟并得到广泛应用的GPU并行编程模型为英伟达(NVIDIA)公司开发的统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture，CUDA)模型。文献[5-7]利用CUDA实现了SIFT算法关键步骤的GPU并行加速，取得了一定的加速效果。文献[8-9]在移动GPU平台上利用开放式计算语言(Open Computing Language，OpenCL)实现了SIFT算法的并行加速，相对于移动中央处理器(Central Processing Unit，CPU)取得了4.6～7.8倍的加速效果。另外，完成同样的计算，GPU比CPU的功耗低87%，即利用OpenCL实现的GPU并行运算相对于传统的CPU具有更高的性能功耗比，但以上方法大多采用步骤分离的优化，没能充分利用GPU全局内存以及算法各步骤的中间计算结果，加速效果受显存带宽的制约。

另外利用CUDA实现的算法只适用于NVIDIA显卡，移植困难，而目前的计算机系统大多是“CPU+协处理器”的异构系统[10]，这使得CUDA无法充分利用异构系统中不同类型的计算核心。具有跨平台特性的开放式并行编程语言OpenCL的出现为解决此问题提供了契机，利用OpenCL设计的并行算法能够在CPU+(GPU、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)等异构系统间移植[11-12]，该特性使得经OpenCL优化的算法能够摆脱对硬件平台的依赖。自2010年OpenCL1.1发布以来，对OpenCL技术的应用研究逐渐兴起。陈钢等[13]对OpenCL内存操作作了深入的分析;Yan等[14]利用OpenCL实现了SURF算法的并行加速。OpenCL编程相比CUDA更为复杂[15]，在软件开发方面也面临更多的挑战和困难，目前在PC平台上还没有利用OpenCL并行优化的SIFT算法出现。

针对以上问题，本文对SIFT算法步骤及数据索引方式进行重构，提高其并行度，然后通过优化内存读取、合理利用OpenCL内存层次等策略对该算法进一步优化，在NVIDIA GPU平台上实现了SIFT特征的快速提取。为研究OpenCL的可移植性，将优化的GPU版本移植到Intel双核CPU平台上，实验表明优化后的算法在两种计算平台上的实时性都有一定提升。

1SIFT特征提取算法流程

SIFT算法最早由Lowe[1]在1999年提出并于2004年完善，由于其良好的匹配特性，目前已得到广泛研究与应用。SIFT特征点提取实质是在不同尺度空间上查找关键点(特征点)，算法基本步骤如下。

1)尺度空间构建。

2)高斯差分金字塔空间构建。

3)DOG空间极值点检测。

DOG空间极值点检测就是将DOG图像中每个像素与它同尺度的8邻域点及上下相邻尺度对应的9×2个邻域点进行比较，若为极值点则作为候选特征点，记录其位置和对应的尺度。为获得更精确的特征点位置，在候选特征点处进行泰勒展开，得到式(4)：

D(x)=D+DTxx+12xT2Dx2x(4)

其中：关键点偏移量为x此处的偏移量x，与后面的x的命名重复，不太规范，因一篇论文中，一个变量仅能代表一个含义，若包括两个含义，则指代不清晰，是否可以用另一个变量对此进行说明?

回复：这两个变量x是使用字体来区分的，一个是粗斜体表示向量，一个是细斜体，表示普通变量。是可以区分的。

这个公式是经典文献[1]中此算法的原作者提出的公式，也是用这种方式表述的。为保持统一，所以我觉得可以不用修改。=(x，y，σ)T;(x，y，σ)在该极值点处的值为D;令D(x)x=0，可通过式(5)求得极值：

=-2D-1x2Dx(5)

在Lowe[1]的文章中当在任意方向上的偏移量大于0.5时，认为该点与其他关键点很相似，将其剔除;否则保留该点为候选特征点，并计算该点对应的尺度。

4)特征点主方向计算。

5)SIFT特征矢量生成。

将特征点邻域内图像坐标根据步骤4)计算出的特征点主方向进行旋转，使得特征向量具有旋转不变性，旋转后以特征点为中心划分成4×4个子区域，在每个子区域内计算8方向的梯度方向直方图，即可构成4×4×8共128维SIFT特征矢量。

2SIFT算法的并行化重构

OpenCL标准将内核可用的内存分为私有内存、局部内存和全局内存/常量内存等类型[16]，所以在利用OpenCL优化算法时，充分挖掘GPU内存的存储层次，合理分配工作组大小是提高并行运算效率的关键[17]。为提高算法并行度方便数据划分、降低内存带宽要求，本文对SIFT算法作了以下重构。

1)步骤合并。将构造尺度空间、创建高斯金字塔及极值点检测三步骤统一设计，目的是充分利用OpenCL的global memory和local memory的访问机制，使得这3个步骤的中间计算结果最大限度地在显存中完成交互，减少内存与显存间的数据交换次数，隐藏带宽延时。

2)步骤拆分。将极值点定位分为极值点坐标检测和极值点精确定位两步：第1步只返回极值点坐标，目的是辅助主机端完成内存分配;第2步完成极值点精确定位。

3)重构数据索引。本文全面摒弃基于队列的特征点索引方式，而是采用线性存储的方式管理特征点集，这对OpenCL内核的工作项划分、提高数据读取效率以及降低内存访问冲突都非常有效。

4)任务细粒度并行。经过数据索引重构，在OpenCL的内核运行时，可方便地部署大规模的工作组和工作项，实现计算任务的细粒度划分。经过以上设计后不仅能提高数据访问速度，而且能够避免潜在的内存访问冲突。

3SIFT算法的OpenCL实现

图1为并行设计的SIFT特征提取流程。整个设计充分利用全局内存以降低数据传输延时。主机端首先分配相应内存对象，然后依次入列高斯模糊、DOG金字塔和极值点检测3个OpenCL内核，完成后即可生成尺度空间和DOG金字塔，从全局优化考虑，将这两部的结果驻留在全局内存中，只返回经压缩的极值点坐标。接着按序运行极值点精确定位、特征点方向计算和特征向量生成3个步骤，计算完成后即完成特征提取全过程。整个流程仅有返回极值点坐标和返回特征点结果两次读回操作，其余的中间结果全部在显存中完成交互，提高数据利用率，降低显存带宽要求。

3.1高斯模糊+DOG+极值点检测内核设计

深入发掘算法的并行潜力，充分利用OpenCL的内存层次、合理配置工作项数量和工作组大小是性能提升的关键，也是内核设计的难点。

3.1.1高斯滤波内核设计及工作项分配

为降低计算量，将二维高斯变换分解为沿水平和垂直方向的一维变换，分解后可减少(N2-2×N)×W×H次乘法运算(N为高斯核大小，W、H为图像的宽和高)。由于每个像素相互独立，所以在NDRange函数入列高斯滤波内核时将工作项大小设置为W×H-N，即每个工作项完成一个像素的卷积。另外，进行卷积时相邻像素(图2黑实线框内数据)要重复读取图2灰色部分的数据，为提高读取效率，本文通过配置工作组，实现原始数据在局部内存中共享。图2为水平高斯核宽度为7、工作组大小设置为8时的数据分配，图2表示每8个工作组读取14个数据，完成8个点(图2黑虚线框内数据)的卷积运算。

在工作组内共享局部内存通常能提高计算性能，但并不绝对[18]。为找到工作组的最佳大小，本文测试了不同工作组大小时，宽度为11的高斯核对分辨率为1280×960的图片进行水平卷积的耗时，测试结果如图3所示。随着工作组的增大，耗时逐渐减少，当工作组大于128后，耗时基本不再改变，又因为局部内存的限制，工作组不宜太大，于是本文将工作组大小配置为128。如此设计需考虑同一工作组中工作项的同步化问题，本文采用OpenCL提供的barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE)障碍函数来实现，垂直滤波与此类似，不再赘述。

3.1.2DOG金字塔构建

此步骤的内核有两种设计方法：1)一次入列内核，只将高斯金字塔相邻两层相减，得到一层DOG图像;2)一次入列内核，将高斯金字塔整组图像传入内核，计算完成后即可得到一组DOG图像。

经实验发现，第2种方法数据利用率高，耗时较短。又因为高斯金字塔每组层数固定，所以第2种设计的参数也固定，于是本文采用第2种设计方法，数据划分如图4所示。为进一步提高运算效率，对数据的运算都以float4型向量进行，共配置(W×H+3)/4个工作项，即每个工作项完成一组高斯金字塔对应位置(图4单个虚线框内数据)的float4型向量相减。

3.1.3极值点检测及内核精确定位

入列极值点精确定位内核前，主机端需预先分配内存，而事先并不知道需要为多少个特征点分配内存，所以本文将极值点检测和精确定位作为两个内核先后入列，为减少数据传输，极值点检测内核只返回压缩的极值点坐标数组。

极值点检测内核计算完成后，根据返回的极值点坐标在CPU端统计极值点位置和个数N，然后为N个特征点分配内存，如图5所示(实际分配1.5×N个，Lowe[1]文中指出实际的特征点数会是极值点数N的1.15倍左右)。图5中每个虚线框用来保存一个特征点的完整信息。最后入列极值点精确定位内核，每个极值点配置一个工作项，计算出的精确坐标按工作项索引存入图5对应的位置。

3.2计算梯度方向直方图

至此，已经得到每个特征点的坐标、尺度，并按线性存储在图5所示的全局内存中。因为每个特征点在内存中按线性排列，相互独立，所以为每个特征点配置一个工作组来计算梯度方向直方图，工作组分配如图6(a)所示。将工作组内工作项设置为2维，为确定工作组最佳大小，本文尝试了{1，RAD}、{2，RAD}、{4，RAD}、{8，RAD}四种方式，经测试{2，RAD}效果最好(其中RAD为特征点的邻域宽度)。当RAD=5时，每个工作组分配10个工作项，工作组中的数据分配如图6(b)所示，图6(b)中标有相同数字的像素被同一工作项处理。为实现数据共享，在工作组local_memory中构建方向直方图，这时必须使用OpenCL提供的atomic_add原子累加操作才能保证多个工作项同时累加直方图同一位置时不会出错。直方图生成后统计出大于直方图极值80%的点的个数和角度，作为独立的候选特征点，将结果填入图5中对应的位置。

3.3特征向量生成计算出特征点主方向后，即可入列特征向量生成内核，因数据重构后各特征点在内存中线性存储且可独立计算，所以为每个特征点分配一个工作组。又因每个特征点邻域被划分为4×4个子区域，所以为每个工作组配置16个工作项分别计算每个子区域的8个方向，数据划分如图7。图7中每个箭头的长度表示每个方向的梯度累计值，箭头越长代表值越大。所有工作组计算完毕后，整个SIFT特征提取算法执行完毕，提取出的特征点全部存储在图5所示的线性内存中。

利用以上方法对两幅图片进行特征提取后，即可利用欧氏距离准则完成两幅图片特征点的粗匹配，然后用随机抽样一致(RANdom Sample Consensus，RANSAC)算法对粗匹配对进行提纯，计算得到两幅图片之间的变换矩阵，完成两幅图片的匹配。

4优化后的算法在CPU上的移植

为进一步验证OpenCL的可移植性并比较OpenCL在不同平台上的加速性能，本文将优化后的OpenCL_GPU_SIFT算法移植为能在CPU上运行的OpenCL_CPU_SIFT版本。尽管OpenCL具有跨平台特性，但由于硬件资源的差异，仍需注意以下两点：

1)本文采用的Intel core i5 3210m CPU不支持OpenCL 32位原子操作，所以在3.2节的内核设计中无法使用atomic_add原子累加操作，只能将3.2节的工作组大小配置为1，此时每个工作组中只有一个工作项，因而不能实现局部内存共享。

2)工作组中工作项的数量上限一般受限于两点：一是设备所能提供的资源数，二是内核所需的资源数，这里的资源主要指的是局部内存。针对3.2节的内核，GT635m GPU的局部内存为47KB(K表示×1024)，工作组上限为512，而Intel 3210m CPU的局部内存只有32KB(K表示×1024)，工作组上限为352，所以工作组大小一定要根据硬件平台来设置，这点尤为重要。针对以上两点修改后得到的OpenCL_CPU_SIFT版本即可运行于Intel 3210m CPU中，可见OpenCL具有较好的可移植性。

5实验结果及分析

5.1实验平台

本实验的实验平台CPU为Intel Core i5 3210m，双核心四线程，2.5GHz;GPU采用NVIDA GeForce GT 635m，核心频率660MHz，96个流处理器单元，128位总线宽度;开发环境为Vs2013，OpenCV版本2.4.9，OpenCL版本1.1。

5.2实验方法

本文实验的代码是在Rob Hess维护的SIFT算法(http：//robwhess.github.io/opensift/，本文称之为CPU_SIFT)的基础上修改而来。实验分别测试并行化的OpenCL_CPU_SIFT和OpenCL_GPU_SIFT这两个版本用时，并与未优化的CPU_SIFT版本用时作比较分别计算两个版本的加速比。实验选取a，b两组图片。a组有a1～a5共5幅图片，b组有b1～b4 4对共8幅图片。为使实验结果更具有参考性，其中a1选取Rob Hess采用的behavior图，分辨率为320×300;a2选取国际通用的Lena图，分辨率为512×512;a3此处是否描述有误?即a2～a5，共4幅图像，而后面的描述中却有3幅，所以请作相应调整。～a5为利用CCD摄像头获取的3幅纹理从简单到复杂的测试图片，分辨率分别为960×720、1280×960、2560×1440。另外为了测试优化后的算法对不同图片的适应性，b组图片选取4对有角度、光照和尺度变化的图片，分辨率统一为1280×960。

5.3实验结果

在与原CPU_SIFT算法匹配效果一致的情况下，各图片的耗时如表2所示，利用OpenCL优化后的CPU版本和GPU版本的加速比最大分别为4倍和19倍左右，如图8所示。这表明OpenCL不仅具有优秀的并行计算能力，而且具有较好的跨平台特性，这也是OpenCL相对于CUDA的一大优势。

通过对比表1和表2可知，本文在PC平台实现的SIFT算法的加速比比文献[9]中实现的加速比更高，特别是当图像分辨率较大时，本文实现的加速比会进一步增大。这主要是因为两点：1)数据量越大，越能充分发挥GPU并行运算的能力，越能隐藏数据传输延时;2)由于移动处理器架构的限制，文献[9]只针对SIFT特征点检测部分进行了优化，而本文则是对整个SIFT算法流程进行统一优化，充分利用了GPU的全局内存，数据读取效率更高。另外，通过对比进一步证明了OpenCL对移动平台和PC平台都具有广泛的适用性，再次说明OpenCL具有较好的可移植性和跨平台性。

图9为本文算法对a组图像的特征提取结果。由图9可知，优化的算法对图像处理领域常用的Lena图和behavior图都能有效地提取特征点，a3～a5三张图片的纹理由简单到复杂，优化后的算法均能有效提取特征点。在b组图片中，b1的两幅图片有角度变化，b2有光照变化，b3既有角度又有光照变化，b4的角度、光照和尺度均有变化，匹配结果如图10所示。综合图9和图10的实验结果可知，优化后的算法对不同分辨率、不同纹理复杂度的图像都能提取稳定的特征点，对具有角度、光照和尺度变化的图像都能正确匹配，这表明并行化后的算法对各种图片都有较好的适应性。

为进一步分析不同平台不同数据规模对OpenCL加速性能的影响，针对a3、a4和a5三幅不同分辨率的图像，本文分别统计了优化后的GPU和CPU版本各步骤的加速比，结果如图11和图12。图11和图12中步骤1为高斯模糊+高斯差分金字塔生成，步骤2为极值点定位，步骤3为计算方向直方图，步骤4为特征矢量生成。对比图11和图12可知，无论是GPU还是CPU平台，优化后，高斯模糊+高斯差分金字塔生成步骤加速比都最大，GPU版本甚至达到了50倍，这是因为该步骤中各工作项数据独立无分支，并行度高。而极值点定位步骤有大量的选择判断语句，并行度较差，闫钧华等[19]将此步骤放在CPU端执行，本文将此步骤一并优化，速度有一定提升但不够理想，这是因为在并行编程中无论CPU还是GPU都受分支语句的影响，GPU尤其如此。另外，与图11不同，图12中的三条曲线无交叉，随着图片分辨率的增大各步骤的加速比都逐步增大，说明数据规模越大越能发挥并行运算的优势。另外OpenCL_CPU_SIFT版本的特征向量生成步骤比计算方向直方图步骤的加速效果更好，这是因为前者通过工作组共享局部内存能充分利用CPU的L1 cache，从而提升运算性能。

6结语

本文对SIFT算法进行合并、拆分和数据重构等并行化设计，改善提高了算法的并行度，并通过合理设置工作组和工作项大小，充分利用内存层次等方法对算法进一步优化。利用OpenCL并行编程语言的跨平台特性，本文分别在NVIDIA GPU和Intel CPU平台上对该算法进行并行优化，分别取得了10.51～19.33和2.34～4.74倍的加速，并利用OpenCL的可移植性解决了CUDA对硬件平台的依赖问题。本文的研究内容及结果可应用于提升遥感图像拼接、医学影像配准和流水线工件定位等领域的图像匹配速度。

目前本文的优化方法在同一时刻只将OpenCL内核入列到CPU或者GPU中，即同一时刻只能充分利用CPU或GPU的计算能力，接下来本文将进一步研究异构系统中不同平台间的并行性，将可并行运行的内核同时入列到CPU和GPU中运行，进而扩展到多核多CPU和多GPU的复杂异构系统中，进一步提高算法的运行速度。

第五篇：责任—共产党员不变的追求

回顾中国共产党走过的八十多年风风雨雨，我们可以看到一代又一代的共产党员奋斗的艰苦历程，看到他们铸就的优良传统，看到他们面对自己充满了崇高信仰的一生时心中的骄傲和自豪。记得在一个对一名有着50多年党龄的老党员的访谈中，他深情地说：“入党几十年来，在党组织的关怀和教导下，我确实没有形成一种“纯个人的追求”，这点，也许今天青年人不太理解，因为今天强调实现“个人价值”。但在我们那个时代，的确不是。因为我知道，我只是一个再普通不过的共产党员，心里想的真正就是“党的需要就是我的需要’‘党叫到哪里就到哪里’。”看到这里，我感动了，老人一生的信仰是纯洁的、高尚的，而几十年的风雨，从反右派、三年困难时期，直至史无前例的“文革”，支撑老人走过这些坎坷的动力正是心中不变的信仰和永远扛在肩头的一份责任，那就是全心全意为人民服务。

老一辈的革命家为我们的国家建设和发展打下了坚实的基础，而现在改革开放二十几年来，伴随着信息科学技术迅猛发展，经济高速腾飞，人们的价值取向越来越多元化，但责任，依然是共产党员不变的追求。我们依然可以看到许多像李素丽、徐虎一样的优秀共产党员在自己的本职工作岗位为人民勤勤恳恳的服务。还记得李素丽在工作调动后面对采访镜头依然不变的笑容，她说：“无论当一名普通的售票员，还是到公交总公司当管理人员，身为一名共产党员，我都坚持做到：岗位变了，为人民服务的思想不能变。因为江总书记教导我们：‘中国共产党代表着中国先进社会生产力的发展要求，代表着中国先进文化的前进方向，代表着中国最广大人民的根本利益。’我是党和国家培养的劳动模范，无论何时何地，在什么岗位上，都应该虚心学习，刻苦钻研科学文化知识和本职业务，都要做到干一行爱一行，干一行钻一行。” 而徐虎的话也同样是肺腑之言：“我们的工作，直接关系到人民群众的居住质量，也直接关系到党在人民群众中的形象。我感到，作为基层的一个普通党员，要努力在实际工作中实践“三个代表”的重要思想，通过我们的工作为居民服务，让居民得益，为党旗争光。我要切实履行好一个党员的职责，向党和人民交上一份满意的答卷。”

如此这些的例子不胜枚举，千千万万的共产党员正在国家的各个工作岗位履行着自己的责任。举一个身边的小例子，在星期二的心理卫生学概论课上，深受同学们喜爱的孙东东老师讲到了“信仰”，老师的话现在仍在我耳边回响，他说:“有人问我我有什么信仰，我说没有，我觉得我为大家做点事情就很高兴，他们于是感慨，这也是一种追求呀”。老师讲到这里，微微笑了笑，不再说下去了，而下面所有听课的同学，都被感动了。我想，大概真正有服务于他人的思想的人，从来都不会以此标榜自己，他们用生活中点点滴滴的奉献使自己的人生更加充实有意义。

现在，无数共产党员都在实践着党章中对党员的要求：中国共产党党员必须全心全意为人民服务，不惜牺牲个人的一切，为实现共产主义奋斗终身，中国共产党党员永远是劳动人民中普通的一员。其实，只有谨记这样的责任，才能把“实现共产主义”作为自己的理想，形成共产主义的世界观和人生的追求。

而我们，正是国家在社会主义初级阶段建设发展的生力军，继承先辈们的传统履行党员的责任，是每个党员一生的事。现在，国家发展的势头虽然好，但仍然存在一些问题，改革开放20多年来，经济迅猛发展、机制转变、社会转型的大潮使得社会上出现了诸如贫富差距拉大、下岗失业人员增加的新现象，还有法制不够完善，干部队伍中出现的贪污、腐化等等，都是亟待解决的问题。我们，应该说是任重而道远，当然，这需要我们每个人拥有强烈的事业心、责任感，勇于开拓，国家未来的道路才能是光明的，人民的生活才能够是幸福的。

其实有时我在想，如果当我60岁之时，我是否也能够像开始提到的那位老党员一样无悔的回顾我的一生呢? 白衣天使的职业是崇高的，也许为人民服务的宗旨在这里体现的尤为深刻，如果我能够时时铭记党员的责任，工作上做出一流的业绩，踏踏实实的为人民做些事情，那么那时我会无悔的回顾我走过的每一个坚实的脚印，并将会微笑着为年轻人讲述我的一生。

最后，我以奥斯特洛夫斯基那段至理名言来结束我的演讲。他说：“人一生最宝贵的是生命，生命对于每一个人来说只有一次。人的一生是应该这样渡过的，当他回首往事时，他不因一事无成而悔恨，也不因碌碌无为而羞耻。这样，在他临死时，就可以说，我将我全部的生命都贡献给人类最壮丽的事业——共产主义！”这是我对自己的激励，也以此与同学们共勉。