基于最大熵模型的冠词错误纠正系统

研究了英语语法中冠词错误的计算机自动纠正. 首先对冠词使用的错误进行定义分类, 并考虑到可能出现冠词缺失的情况, 通过采用基于最大熵模型的分类器, 选择包含上下文、上下文词性、短语结构等特征, 在训练集上进行模型预的训练, 然后使用模型对于输入句子进行预测并纠正存在的使用错误. 在NUCLE语料的实验中, 给出了语料处理、模型特点、训练语料的大小对于测试集效果的影响, 并且比较了自然语言处理中非常通用的朴素贝叶斯模型的结果, 还根据英语语法中存在的错误特点对模型进行改进, 最后在测试数据达到35.48%的F值, 相较于CoNLL2013的shared task中最好结果有小幅提升.     

基于双数据通路的快速上下文切换方法

嵌入式实时操作系统对时间性能有着严格的要求.上下文切换在实时操作系统中频繁发生,其时间开销直接影响整个系统的实时性能.针对一款拥有双数据通路、对存储系统具有并行访问能力的DSP系统,研究出一种快速上下文切换的方法.该方法将任务上下文相关的寄存器组分为两部分,分别保存在可以并行访问的内存中,通过DSP的双数据通路并行存取这两部分的内容.该方法在一款开放源代码的操作系统RTEMS中进行了验证,实验表明,在该DSP系统中,采用基于双数据通路的上下文切换方法能将上下文的保存和恢复时间降低为单数据通路的49.04%.     

改进粒子群BP算法的四六级翻译评分模型

针对四六级考试翻译题型, 给出了一种基于改进PSO-BP神经网络的评分方法. 通过BLEU和SVD等算法获取到文本特征值以及老师评分作为输入集, 然后用该集合对改进PSO-BP神经网络进行训练, 训练好的BP神经网络可以用来预测翻译分数. 从惯性权值计算和适应度函数两方面优化了PSO-BP算法, 在全局范围内寻找最优解, 使得实验效果更加稳定. 用Matlab进行了仿真实验, 结果表明, 在翻译评分中, 使用改进PSO-BP神经网络比采用多元线性回归能获得更好的相关性, 与人工评分的皮尔逊相关系数平均提高了12%.     

基于任务行为分析的DVFS机制

动态电压频率缩放（DVFS）技术是当前最有效的功耗调节手段之一．本文首先分析现有DVFS技术存在的不足,指出限制DVFS技术高效运用的核心因素;基于现有低效的方式我们提出一种基于任务行为分析的DVFS机制（TC-DVFS）．其具有三个层次：一、采集任务的系统调用信息;二、识别任务的关键系统调用,并以关键系统调用刻画任务行为;三、根据任务行为构建特征库,并以任务的特征库来指导DVFS．我们将TC-DVFS添加到linux内核中,并在intel-core2处理器平台上对不同类型的应用任务进行性能与功耗测试．结果显示TC-DVFS总体获得10％的性能提升,并降低5％调频失效率和5％的系统能耗．     

基于KVM的远程声卡显卡虚拟化技术

针对家庭多媒体环境下的设备共享问题, 提出了一种基于KVM虚拟机的远程设备虚拟化技术方案. 该方案利用了KVM虚拟机的设备模拟技术, 在其设备模拟模块QEMU中实现远程设备虚拟化, 使得本地用户能够像使用本地的设备一样使用远程的真实物理设备. 接着描述了远程虚拟声卡和显卡的具体实现以及相应的优化措施, 并且利用远程虚拟显卡实现了屏幕扩展功能,最后通过实验进行性能分析. 本方案优点在于仅需要在用户态的虚拟设备层添加所需要的远程设备的虚拟化, 方便灵活且系统的安全性高同时不需要修改客户操作系统.     

一种基于加密域可逆水印的H.265视频认证加密方案

轻量级视频加密技术和近年来兴起的加密域可逆水印技术为视频的认证加密提供了新的技术支撑,但现有的加密域可逆水印技术大多数局限于静态图像,而视频的认证加密不能直接使用传统静态图像的数字水印方案。在此背景下,提出一种加密域可逆数字水印方案,并利用它实现视频的认证加密。该方案基于H.265/HEVC视频编码标准,通过在DCT域对变换系数进行操作,能够把加密和可逆水印嵌入进行分离,进而可以实现在已经加密的视频中可逆地嵌入消息认证码(Message Authentication Code,MAC),最终同时实现内容安全性保护与完整性认证。实验表明该方案不仅能在加密的视频中嵌入可逆水印,还能对视频的篡改进行定位。     

基于FPGA的H.264去块滤波系统的优化设计

提出一种H.264去块滤波系统的优化设计方法。通过合理设计流水线级数提高并行性,适当增加内部SRAM来提高系统速度和总线利用率,使用一种层次化的有限状态机设计方法,实现对数据流的精确控制并且有效降低硬件实现复杂度。基于FPGA的验证结果显示在最坏情况下滤波每个宏块平均只需220个时钟,比原有方案快10个时钟以上。     

基于可信计算的P2P信任模型

P2P网络的安全需求中,信任关系的建立是重点也是难点。传统的信任评估模型,采用适当的信任评估手段,能够在一定程度上削弱单纯欺骗、不作为、诽谤和联合作弊的安全威胁,但却不能有效地抵御Pseudospoofing和Pseudostheft攻击。在本文中,我们将可信计算组织推出的可信计算技术引入P2P网络,提出了一种有效的P2P网络实体数字身份的创建和管理策略。新的信任模型在信任评估过程中贯穿着平台认证,很好地解决了P2P网络的安全问题。     

基于虚拟化环境的多GPU并行通用计算平台研究

针对分布式多节点多GPU的系统环境,实现一种基于CUDA框架的多GPU通用计算虚拟化平台。应用程序可以如同使用本地GPU一样方便地使用多个远程GPU,原来的CUDA应用程序可以不经过修改或者只进行少量的修改就可以运行在该虚拟化GPU平台上,从而实现单机多GPU和多机多GPU在编程模式上的统一,并通过一个基于高斯混合模型的数据聚类程序来进行实验验证。实验结果表明,在不影响程序正确性的前提下,相对于原来使用CPU的程序,使用两个远程GPU可以获得十倍左右的加速比。     

一种透明加解密文件系统的设计与实现

提升计算机安全性,保护敏感数据成为目前的热点问题。加密文件系统作为一种数据加密存储技术可以有效防止非法入侵者窃取用户机密数据。设计一种基于堆叠式文件系统的安全防护策略,屏蔽了具体文件系统的操作差异,实现透明高效的加密、解密。在不改变用户使用习惯的前提下添加加密、解密过程,用户使用时将密文形式存储的数据解密为明文,加、解密算法以当前较为成熟的Blowfish算法为基础在内核层完成,并且每个文件拥有独立密码,极大增加了破解难度,整体实现性能和易用的平衡。