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分支预测允许处理器并行执行分支之后的指令,由于其高准确率具有性能和功耗方面的双重好处,是一项重要的处理器优化技术.根据分而治之的策略,返回地址栈(return-address stack,RAS)将过程返回类分支单独分出并予以预测.其中,RAS利用过程调用和返回的后入先出规则,可通过猜测执行中调用栈的模拟准确预测返回地址.但是,由于实际处理器猜测执行带来的错误路径污染,该结构需要通过恢复机制来保障所存储数据的准确性.尤其在对面积资源敏感的嵌入式领域,设计者需要在准确率和恢复机制的开销间进行细致的权衡.针对RAS存储中的冗余,通过溢出检测结合传统栈、持久化栈和后备预测3种预测方式,提出一种基于持久化栈的返回地址预测器——混合返回地址栈(hybrid return-address stack,HRAS),避免错误路径污染和对返回地址的冗余存储,从而有效降低返回误预测率.与此同时,设计解耦传统栈和持久化栈,进一步降低其面积需求.根据SPEC CPU 2000基准测试以及设计编译器的评估结果,HRAS可利用仅1.1×104μm2的设计面积将过程返回的... 相似文献
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使用1 710 nm半导体激光器,对同种透明聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)塑料进行激光透射焊接,由于透明PET塑料对1.7μm的激光具有较高吸收率,因此焊接过程无需添加激光吸收剂。通过调整激光功率和焊接速度,探讨了线能量对焊接强度的影响。在激光功率为10 W,焊接速度为7.5 mm/s时,得到了美观牢固的焊接试件,此时的线能量为1.33 J/mm。保持此线能量不变,在激光功率为5~30 W的范围内设计了对比试验。结果表明,激光功率在5~30 W、焊接速度在3.75~22.50 mm/s内改变对焊接试件的焊缝强度影响较小。 相似文献
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源代码漏洞检测是保证软件系统安全的重要手段。近年来,多种深度学习模型应用于源代码漏洞检测,极大提高了漏洞检测的效率,但还存在自定义标识符导致库外词过多、嵌入词向量的语义不够准确、神经网络模型缺乏可解释性等问题。基于此,该文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和全局平均池化(GAP)可解释性模型的源代码漏洞检测方法。首先在源代码预处理中对部分自定义标识符进行归一化,并采用One-hot编码进行词嵌入以缓解库外词过多的问题;然后构建CNN-GAP神经网络模型,识别出包含CWE-119缓冲区溢出类型漏洞的函数;最后通过类激活映射(CAM)可解释方法对结果进行可视化输出,标识出可能与漏洞相关的代码。通过与Russell等人提出的模型以及Li等人提出的VulDeePecker模型进行对比分析,表明CNN-GAP模型能达到相当甚至更好的性能,且具有一定的可解释性,便于研究人员对漏洞进行更深入的分析。 相似文献
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为了降低前导零检测电路的延时和提高端口输出的同步性,提出了一种稀疏树前导零检测结构及动态电路的实现方法。通过递归前导零算法表达式定义了两种新的布尔运算逻辑,以构成稀疏树中的结点。精确控制动态电路中预充时钟的偏移量,在抑制电路漏电的同时控制输出端口延时差。该结构能够以最少的逻辑级数和均衡的运算单元负载实现检测前导零功能,对于不同数量的待测信号,通过扩展"点操作"和"块操作"单元互连网络来生成新电路。采用伪随机激励向量验证了电路功能的正确性,大幅缩短了验证时间,在SMIC 40nm工艺下仿真显示,各端口输出延时差小于1ps,数据路径长度可降低20%。 相似文献
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简要介绍了软件技术专业实践教学体系构建的背景,结合具体课程给出实践教学体系构建过程,实践证明构建合理的实践教学体系是实现软件技术专业工学结合人才培养模式创新的必备条件和关键。 相似文献
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一种改进的模型算法控制 总被引:2,自引:0,他引:2
通过在指标函数中引入系统输出误差的微分项,提出一种改进的模型算法控制(IMAC),由于采用了增量式的脉冲响应预测模型,因此更适用于工业过程控制。理论分析及计算机仿真研究表明,IMAC比模型算法控制(MAC)具有更好的动态调节特性。 相似文献