一种异构多核处理器启发式综合任务调度算法

针对现有异构多核处理器(CMP)任务调度算法中存在的优先级排序机制不健全、任务调度效率不高的问题,提出一种基于启发式的综合任务调度算法。该算法以表调度为基础,面向平台异构性和依赖任务特性,给出一种按照加权优先级构造任务调度列表的方式。在此基础上,采用多任务复制技术减少核间依赖任务的通信时延,提早任务的最早开始时间,并在任务分配阶段采取区间插入的方式将任务分配到合适的处理器内核上执行,以提高处理器资源利用率。设计模拟实验对该算法性能和已有的2个较为高效的启发式任务调度算法进行对比实验,结果证明该算法能有效提升任务调度性能。     

一种全局较优的静态任务调度算法

针对现有任务调度算法优先级选取过于单一所产生局部较优调度结果的问题,从全局较优出发,提出一种先分层后分支决定优先级的静态任务调度算法—HGCOTS算法。该算法考虑了任务间较大的通信开销和冗余任务对异构CMP任务调度效率的影响,通过综合区间插入和任务复制技术最大限度地降低了任务间的通信开销,对冗余任务进行删除,明显提高了任务调度效率。使用随机生成图进行模拟实验,与其他算法相比,新算法具有更小的调度长度。     

一种改进的优先级列表任务调度算法

异构多核处理器任务调度是高性能计算领域的重要问题。针对优先级列表调度算法中存在的优先级排序方法失当、调度结果不理想的问题,提出一种改进的优先级列表任务调度算法。该算法对传统优先级列表任务调度中以任务执行时间平均值作为参数的优先级计算方式进行优化,提出一种基于异构核性能差异性、依赖任务特征加权优先级的排序方式。在此基础上,以当前格局下每个任务的向后关键路径执行时间为权值作为任务分配到处理器内核的依据,克服贪心思想在内核选择中带来的局部最优解问题。此外,在任务分配阶段利用任务复制和区间插入技术,缩短任务最早开始时间,提高处理器利用率。实例分析和模拟实验结果表明,该算法可有效降低任务的执行时间,能发挥异构多核处理器优势。     

基于任务复制与冗余消除的多核调度算法

在分布式计算中常把任务之间的协同和通信关系转换为任务图模型,而任务调度是决定分布式计算性能的关键因素之一。为解决OSA、TDCS、RECS等传统经典算法处理器个数消耗多且存在大量冗余任务等问题,提出一种改进的任务图调度算法。该算法基于贪心策略复制任务的前驱以及前驱的前驱,减少调度长度和处理器空闲时间,并在不增加调度长度的前提下,通过合并簇及减少冗余任务降低处理器个数和处理器的负载。实验结果表明,该算法在处理器个数、加速比以及冗余任务比率上都有一定程度的优化,能提升分布式计算性能。     

基于组合优先级的自适应实时调度算法研究

在嵌入式实时操作系统中,由单个特征参数作为实时任务优先级的调度依据,并不能较好地描述系统中任务的关键性和紧迫性.提出一种基于组合优先级的自适应实时调度算法(SREDF),综合任务的截止期和CPU运行期设计任务的优先级,使截止期越早且CPU运行期越短的任务拥有最高优先级.处理器能有效地调度相同截止期的实时任务,并提前分析和预测任务能否完成.实验表明,该算法降低了任务调度的截止期错失率(MDP),并提高了任务调度的速度和效率.     

分布式系统下的启发式任务调度算法

为了提升异构分布式环境下处理具有依赖关系的任务的性能,提出一种基于关键任务和处理器选择参数的启发式任务调度算法（HCNPSV）。该算法结合表调度和任务复制调度的思想,改进了关键任务的计算方法,并按照是否为关键任务、上行权重值递减、关联任务数递增的顺序获得调度序列,资源选择阶段综合考虑了任务的最早完成时间和到出口节点的最短距离,最后将任务调度到处理器选择参数最小的资源上执行。实验结果表明,HCNPSV有效地提高了系统的调度性能。     

一种基于多处理器任务复制的分簇调度算法

任务调度的优劣是决定并行分布式计算机系统性能好坏的重要因素之一。为优化任务调度,基于一些典型算法(如LG、PPA算法等),提出了一种新的任务调度算法。该算法一方面复制满足条件的前驱任务来缩短调度长度;另一方面合理地复制其他前驱任务和合并冗余簇来减少所需处理器的数目。实验表明,该算法在调度长度和所需处理器的数目上优于以上典型算法,并具有更小的时间复杂度,对并行计算机系统性能的提升具有一定的意义。     

实时多处理器系统的双优先级调度算法

针对同构多处理器系统提出一种基于双优先级的实时任务调度算法.对偶发任务进行接受测试,进一步提高了系统对偶发任务调度的成功率.模拟结果表明,当多核处理器系统利用率达到极限时,该算法依然能够在完成强实时周期任务的成功调度前提下,保证软实时周期任务和偶发任务具有较高的调度成功率.     

并行产品开发模式下任务调度方法研究

提出一种在并行开发模式下有效降低任务复杂度,提高任务独立性的任务分解方法。分析了在有限资源约束下任务调度问题,并提出加权任务的关键度和延期率作为任务优先级来进行任务调度的调度策略。最后,给出了任务调度算法的计算实例。     

一种改进的基于任务复制的多核调度算法

在多核系统中,任务调度是决定系统性能的关键因素之一。为优化任务调度,基于一些典型的任务调度算法（如PPA,徐成提出的算法等）,提出了一种新的任务调度算法。该算法一方面合理确定前驱任务复制的先后顺序,而且进行两个阶段的复制,从而可以复制更多的前驱任务以减少调度长度和处理器上空余时间;另一方面,通过去除不影响任务系统调度长度的冗余簇,然后进行簇之间的合并,以减少处理机的数目和调度长度。实验表明,改进后的算法在任务调度的性能上优于典型算法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。