74LS160实现任意进制计数器的设计

[摘要]目前常见的计数器芯片有十进制、十六进制、七位二进制、十二位二进制、等几种，当需要其他进制的计数器时，只能用已有的计数器芯片经过外电路的不同连接方式实现。     

“并行”与“交互”:物联网建设中协同与控制的核心问题

事物是通过物质、能量、信息同时地、不断地相互作用。文章在介绍"并行"与"交互"的含义与种类的基础上,指出"并行与交互"是物联网建设中协同与控制的核心问题,并提出解决的思路。     

基于人脸检测的批量证件照并行自动裁剪的研究及实现

为在指定时间内将大批量非证件照裁剪成符合各种要求的标准证件照,降低人力资源消耗,提出了基于人脸检测技术的自动裁剪算法。包括给出使用多个不同参数重复多次进行检测的算法,用于获取更高的最终成功率。同时对其并行化以提高执行效率,并给出了并行前后的耗时对比及提升倍率。     

损伤变量在煤层底板开采破坏深度计算中的应用

针对煤层底板破坏深度的计算很少考虑实际存在的采动损伤的现状,以某矿A组煤开采为背景,提出一种基于数值模拟与理论计算的底板岩层损伤变量,进而确定底板破坏深度的方法。通过在该矿工作面巷道特定位置施工井下钻孔,采用并行电法探测技术验证该方法的有效性。结果表明:底板应力在推进至断层附近时达到峰值19.70 MPa,底板岩层等效损伤变量D'=0.79;基于损伤变量计算得出的底板岩层的最大破坏深度为20.27 m,对比井下实测结果,其准确率达到93.32%。研究结果为快速准确地确定底板采动破坏深度提供了一个新思路。     

自适应云资源大块数据对象并行存取方法

对自适应云资源大数据块对象进行并行存取时,由于没有利用数据挖掘理论构建大数据对象的并行存取模型,导致并行存取的时间长、内存占比高、提取正确率低等问题,由此提出自适应云资源大数据块对象的并行存取方法.利用聚类算法对大数据块对象中的数据进行缺失值填充,并将填充后的数据进行分割处理,获取新的数据集;获取大数据块对象的输入层神经元,计算数据采样梯度函数,结合数据挖掘理论构建大数据块对象的并行存取模型;将自适应云资源大数据块对象放入模型中进行自适应寻优处理,以此完成自适应云资源大数据块对象的并行存取.实验结果表明,利用上述方法对大数据块对象进行并行存取时存取时间短、内存占比低、存取的正确率高.     

探讨集群计算机系统的关键技术与应用

计算机作为发展最快的行业之一,推动的整个社会发展的步伐和节奏,而集群计算机系统的诞生,提高了计算机的性能、降低了成本以及提升了资源的利用率。本文通过对集群计算机系统目前发展的现状着手,分析其关键技术与应用,进对提出未来展望。     

一种高速数传接收机的高效维特比译码结构设计

在高速数传接收机中,通常采用并行解调结构,解调后的数据以多路并行的方式送给译码单元,因此对应的译码也需采用相应的结构。本文设计了一种并行的维特比译码架构,降低现场可编程阵列(FPGA)器件的处理速率,以适应高速接收机的应用。     

并行多路径传输过程数据相似性检测仿真

为提高数据传输过程的挖掘效率和原始数据的质量,提出了一种并行多路径传输过程数据相似性检测方法.首先,通过位码代替法计算并行传输过程数据架构的相似度,然后利用优化编译剔除数值化后的公共子代表式,并将其转化成汇编数据.这一过程中,由于传输偏移地址、函数地址、部分跳转指令与立即数存在大量噪声,因此需通过反汇编过程对噪声滤波进行归一化处理,从而构成汇编数据集合,再利用下三角矩阵将传输数据之间的相似度对比转换为储存矩阵之间的相似度对比,并计算矩阵内架构相似度与语义相似度,实现数据相似度检测.仿真结果证明,相比于传统方法,上述方法的数据召回率和检测损耗较小,且相似性检测误差较小,有效性更高.     

面向计算机与信息技术基础的计算思维案例设计

分析新疆高校的计算机教学现状,提出将计算思维引入计算机与信息技术基础课程教学,依据典型的计算思维方法进行案例设计,并结合生活中的直观案例进行理解,将无意识的计算思维教学变为有意识的计算思维教学,培养学生的计算思维能力。     

云存储日志文件系统中垃圾数据回收的设计与实现

互联网大数据蓬勃发展,各个行业都围绕着大数据展开研究。与此同时,由于数据量的异常膨胀,随之而来的问题就是如何回收垃圾数据。基于云存储日志文件系统HLFS(Hadoop distributed file system based Log-structured File System),设计与实现了垃圾数据回收子系统。通过在HLFS中添加垃圾回收子系统,不但可以提高数据空间的利用率,还可以有效地避免数据空间不够用。为了分析HLFS中垃圾回收子系统的性能,最后对比了HLFS垃圾回收子系统和其他系统中垃圾数据回收机制的优缺点,从而帮助用户选择合适的垃圾回收机制提高磁盘利用率和系统性能。