独立学院非计算机专业数据库教学改革探讨

随着数据库软件的普及发展,如果非计算机专业的学生能够了解数据库,掌握数据库的相关技术对于他们的职业发展十分有利,然而数据库课程本身理论性较强,很多概论对于非计算机专业的学生不容易理解,因此这部分学生的学习目标不明确,学习积极性不高,教学的效果很难得到保证。本文将根据独立学院非计算机专业学生的特点探索一套方法来进行教学改革。     

带跳周期模式的高效升压DC/DC变换器

基于UMC0.6μmBCD工艺设计了一种峰值电流模式的PWM控制升压DC/DC变换器,通过引入跳周期模式实现轻负载下变换器的高效率。仿真结果显示,引入跳周期模式的DC/DC变换器在轻载下(负载电流小于5mA)效率仍达到45%以上。     

基于在线短路电流法和变步长滞环比较法的双模式MPPT算法研究

提出基于在线短路电流法和变步长滞环比较法的双模式最大功率点跟踪(MPPT)算法,基本避免了传统扰动观察法的误判和振荡问题,对控制精度和跟踪速度都有较大的改善。最后通过仿真验证了该算法的优越性和可行性。     

基于卷积神经网络恶意安卓应用行为模式挖掘

现有的安卓恶意应用检测方法所提取的特征冗余且抽象,无法在高级语义上反映恶意应用的行为模式。针对这一问题,提出一种可解释性检测方法,通过社交网络检测算法聚类可疑系统调用组合,将其映射为单通道图像,用卷积神经网络进行分类,并利用卷积层梯度权重类激活映射可视化方法发现最可疑的系统调用组合,从而挖掘理解恶意应用行为。实验结果表明,所提方法在高效检测的基础上,能够正确发现恶意应用的行为模式。     

基于单片机PIC16C72的分体式空调控制器

基于PIC单片机成功研制了家用分体式空调的智能控制器。文章阐述控制器原理;提出控制器的硬件电路和控制软件的设计方案;对遥控功能的实现和步进电机的控制这两部分空调控制器的难点有出色的设计和较为详细的介绍。该控制器成本低,性能可靠。     

利用发送和接收时隙分配策略改善无线传感器网络MAC协议能效

摘　要 针对无线传感器网络中存在数据冲突和串音而影响MAC协议能量效率的问题,提出了基于接收和基于发送的TDMA-MAC协议时隙分配策略。通过考虑各种无线收发器模式(即发送、接收、休眠和空闲)花费的不同时间段来计算WSN能耗,假设聚类中WN数据包时间间隔为指数分布,采用两级TDMA方法实现对多步聚类的评估。利用OPNET Modeler软件执行仿真实验验证了本文模型的有效性,仿真结果表明,基于接收的SAS的能效是基于发送的SAS的5倍,相比基于分簇的TDMA/CDMA混合HCT-MAC协议,本文协议可节省4.3%的能量,减少了0.35ms的端到端延迟,相比倍增超周期多信道MAC协议,可节省10.8%的能量,减少了1ms的端到端延迟。     

《多处理器编程的艺术》

这是一本论述多处理器编程理论与实践的综合巨著! 看这本书的读者应具备一定的离散数学基础知识,能够理解“大O”符号的含义,以及它在NP完全问题中所起的作用;熟悉计算机系统的基本组成部件,如处理器、线程、高速缓存等;为了能够理解书中的实例,还需要具备初步的Java知识（在使用这些高级程序设计语言之前,阐述了语言的相关功能特征）。书中提供两处附录以供读者参考：附录A包含程序设计语言的相关知识,附录B给出了多处理器体系结构的相关内容。     

图像复杂度描述方法研究

为了更好地对图像的复杂程度进行描述,先从组成论的角度对传统复杂度的描述方法进行了讨论,并将其引入用于描述图像的复杂度,试图找到一种适合于图像的复杂度描述方法。该文首先讨论了组成论中复杂度的计算方法,并分析了其局限和不足;然后在此基础上,针对图像的特殊性提出从灰度级的出现情况、灰度的空间分布情况、目标对象的出现情况等3个方面,借助信息熵、纹理、边缘等相关因子来描述图像的复杂程度;最后,针对不同复杂程度的遥感图像进行了实验。实验结果表明,该描述方法可以反映出图像的整体复杂程度,并可用于不同图像复杂度的定性和定量比较。     

Energy Efficiency of a Multi-Core Processor by Tag Reduction

We consider the energy saving problem for caches on a multi-core processor.In the previous research on low power processors,there are various methods to reduce power dissipation.Tag reduction is one of them.This paper extends the tag reduction technique on a single-core processor to a multi-core processor and investigates the potential of energy saving for multi-core processors.We formulate our approach as an equivalent problem which is to find an assignment of the whole instruction pages in the physical memory to a set of cores such that the tag-reduction conflicts for each core can be mostly avoided or reduced.We then propose three algorithms using different heuristics for this assignment problem.We provide convincing experimental results by collecting experimental data from a real operating system instead of the traditional way using a processor simulator that cannot simulate operating system functions and the full memory hierarchy.Experimental results show that our proposed algorithms can save total energy up to 83.93% on an 8-core processor and 76.16% on a 4-core processor in average compared to the one that the tag-reduction is not used for.They also significantly outperform the tag reduction based algorithm on a single-core processor.     

MapReduce:新型的分布式并行计算编程模型

MapReduce是Google提出的分布式并行计算编程模型,用于大规模数据的并行处理。Ma-pReduce模型受函数式编程语言的启发,将大规模数据处理作业拆分成若干个可独立运行的Map任务,分配到不同的机器上去执行,生成某种格式的中间文件,再由若干个Reduce任务合并这些中间文件获得最后的输出文件。用户在使用MapReduce模型进行大规模数据处理时,可以将主要精力放在如何编写Map和Reduce函数上,其它并行计算中的复杂问题诸如分布式文件系统、工作调度、容错、机器间通信等都交给MapReduce系统处理,在很大程度上降低了整个编程难度。MapReduce日益成为云计算平台的主流编程模型。Apache Hadoop项目提供开源的MapReduce系统还有待进一步完善。