基于指令回收的低功耗循环分支折合技术

在分析循环分支特性的基础上,提出一种基于过期指令回收的高性能低功耗循环分支折合方法.该方法通过复用指令缓冲区硬件资源实现指令回收区.在循环分支折合过程中,循环体指令直接从回收区送入流水线,降低了分支延时,消除了指令高速缓存访问.通过自适应调整回收窗口宽度,可使有限的指令缓冲区硬件资源同时满足指令缓冲与指令回收的双重需求.当投机折合进入预测盲区时关闭分支预测存储器,从而降低投机折合的动态功耗.实验数据表明,与传统循环分支折合技术相比,应用本方法的嵌入式处理器总体性能平均提升5.03%,取指单元动态功耗下降22.10%.     

微生物对材料的腐蚀机理及控制方法

微生物是影响材料尤其是金属材料腐蚀的主要因素之一.结合国内外的文献资料,介绍了易造成材料腐蚀的微生物的种类及微生物腐蚀的作用机理,阐述了微生物对材料腐蚀的现状,并说明了微生物腐蚀的危害和控制方法.     

非特定人手语识别统计模型的改进及应用

目前,非特定人手语识别与特定人系统相比还有较大的差距.手语数据差异性使得非特定人手语识别中提取手语数据有效的共同特征非常困难,因而,手语数据差异性在一定程度上影响了非特定人手语识别的识别效果.本文从手语数据存在差异性这一角度入手,利用流形概念的学习和推理能力并在流形允许变化的范围内进行有效建模.在建模的过程中,从范函求极值的角度出发,给出了一个让人容易理解且直观化的推导过程.进而应用流形概念中的切向量来改进手语识别的统计模型(TV/HMM)并应用于大词汇量非特定人手语识别,以解决手语数据的差异性对大词汇量非特定人手语识别所造成的影响.实验表明,改进后的TV/HMM识别系统在大词汇量非注册的易混词集上识别率高明显.     

基于大数据的药品安全网络舆情监测系统设计

该文介绍了在大数据时代背景下针对药品安全网络舆情监测现状,梳理分析了药品安全网络舆情监测系统需求,根据需求和网络舆情监测的特点,提出了药品安全网络舆情监测系统的软件设计框架,介绍了实现该系统所需的主要舆情监测处理技术。该系统设计该设计集监测、预警、分析、报告于一体,合理融合了大数据处理与自然语言处理技术,同时提出了用传统统计分析和深度学习方法来解决舆情分析中“文本分类和情感分析”等关键技术问题。最后,从用户交互的层面给出了药品安全网络舆情监测系统的可视化方案,为药品安全行业网络舆情监测提供了一种实现途径。     

基于无线携能通信的传感云系统Sink节点最优能效策略

无线携能通信能够提升传感器网络的能量效率和资源复用率,然而当前研究均优化无线携能通信参数以实现系统增益,忽略了信道质量变化对系统能量效率的影响.为了解决该问题,针对无线携能通信的传感云系统,提出基于最优停止理论的Sink节点能效优化策略.首先设计下行无线携能通信、上行信息传输的工作时序,其中下行阶段Sink节点采用机会调度策略,选择信道质量较好时刻开始下行链路传输.Sink节点能效定义为系统所实现的上行吞吐量与下行能耗之比.继而基于最优停止理论,建立Sink节点能效最优化问题并证明该问题存在最优停止规则.最后设计最优能效算法求解Sink节点最优下行无线携能传输时刻,从而制定相应的能效优化策略.通过仿真实验验证最优能效算法的有效性与性能,同时通过不同策略的对比验证所提策略在提升Sink节点能效方面的优势.     

云计算环境基于客体属性匹配的逆向混合访问控制方案

云计算提高了大数据的使用、分析和管理的效率,但也给数据贡献者带来了对云服务的数据安全及隐私信息泄露的担忧。针对这个问题,结合了基于角色的访问控制、基于属性的访问控制方法并采用了下一代访问控制的体系结构,提出了云计算环境下的基于客体属性匹配的逆向混合访问控制方法。首先,数据贡献者设置共享文件访问权限级别,逆向规定了访问客体的最低权值;然后,采用变异系数加权的方法直接计算各属性的权值,取消了以属性为中心的基于角色的访问控制中策略规则匹配的过程;最后,把数据贡献者对数据文件设定的权限值定为数据访问者被允许访问的阈值,这样既实现了数据访问控制,又保障了对隐私数据的保护。实验结果表明,随着访问次数的增多,所提方法对恶意行为、权限不足行为等的判断基准趋于稳定,检测能力越来越强,成功率趋于一个较为平稳的水平。该方法在用户访问数量较大的环境下相较传统的访问控制方法能够实现更高的决策效率,验证了所提方法的有效性和可行性。     

一种割草机无刷电机高频注入启动策略研究

针对割草机电机在启动过程中转子定位精度低,加速阶段稳定性差等问题,提出了一种手推式割草机的无感无刷电机高频方波注入启动策略;采用将割草机电机的启动分为低速和高速两个阶段的方法,在不同采样点提取αβ轴系下的高频响应电流,用于转子位置估计,该方法无需滤波器,降低了位置估计误差;文章还在正负脉冲注入的基础上,提出了一种在电机首次启动时d轴极性的判断方法;利用STM32F302芯片搭建硬件实验平台,实验结果表明:改进的脉冲注入转子极性判别方法,能够准确判断转子极性,利用优化后的综合电流处理策略能有效地进行转子位置估计,提高精准度,符合割草机电机启动的要求.     

基于深度学习的显著性目标检测综述

随着深度学习的不断发展,基于深度学习的显著性目标检测已经成为计算机视觉领域的一个研究热点。首先对现有的基于深度学习的显著性目标检测算法分别从边界/语义增强、全局/局部结合和辅助网络三个角度进行了分类介绍并给出了显著性图,同时对三种类型方法进行了定性分析比较;然后简单介绍了基于深度学习的显著性目标检测常用的数据集和评估准则;接着对所提基于深度学习的显著性目标检测方法在多个数据集上进行了性能比较,包括定量比较、P-R曲线和视觉比较;最后指出现有基于深度学习的显著性目标检测方法在复杂背景、小目标、实时性检测等方面的不足,并对基于深度学习的显著性目标检测的未来发展方向,如复杂背景、实时、小目标、弱监督等显著性目标检测进行了探讨。     

碳钢电极在Al_2O_3纳米流体中的腐蚀行为研究

采用电化学阻抗谱和极化曲线研究了碳钢电极在以模拟冷却水为基液的Al_2O_3纳米流体中的腐蚀行为.实验结果表明,Al_2O_3纳米颗粒对碳钢的腐蚀有一定的抑制作用;Al_2O_3纳米流体中碳钢电极的耐蚀性能随着温度的升高而降低,添加分散剂十二烷基苯磺酸钠(SDBS)对碳钢也有一定的缓蚀作用,当SDBS的用量超过一定值时,对碳钢的缓蚀性能开始下降.     

磁场作用下苯并三氮唑对黄铜的缓蚀性能研究

采用极化曲线和交流阻抗谱研究了苯并三氮唑(BTA)对黄铜/模拟水腐蚀体系的缓蚀作用,以及电磁场作用下BTA对黄铜电极缓蚀性能的变化.结果显示,BTA对该体系有较好的缓蚀作用;电磁处理和BTA联合作用时,腐蚀电流密度较缓蚀剂单独作用时进一步下降;电磁处理促进了缓蚀剂BTA在金属表面的吸附;在一定时间范围内,磁处理时间越长,BTA对黄铜电极的缓蚀性能越好.