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1.
状态可变数据流(Mutable States Data Flow,MS-DF)是机器学习系统运行时的主要特征,MS-DF可由有向图来表示,其顶点由算子构成,表示机器学习运算逻辑;边代表算子之间的输入输出依赖关系.MS-DF的集群调度是保障机器学习系统高效运行的主要工作,如何高效进行MS-DF的集群调度已经成为机器学习的研究热点.其中,机器学习系统(TensorFlow、PyTorch等)作为中间层解耦了机器学习运算逻辑和资源分配(CPU,GPU,FGPA),从而机器学习无需再“独占式”静态绑定资源,而是由机器学习系统运行时动态管理,而算子是该解耦过程的关键要素,这给MS-DF的集群调度带来了新的挑战,这些挑战主要由算子资源需求刻画的准确性、算子调度决策的适应性和算子调度调整的差异性这三方面导致的.首先介绍算子资源需求的感知、协同两个机制,以克服多种算子组合导致其自身资源需求难以准确刻画的挑战;然后,通过决策约束、决策模型和决策求解来介绍算子调度决策,以应对算子状态频繁变化带来的适应性挑战;接着,介绍迁移、伸缩、挂起恢复等算子调度调整策略,以适用于不同算子状态同步方式带来的差异性挑战.最...  相似文献   
2.
Linux内核版本变更带来驱动程序调用内核接口的不一致性错误非常频繁,其通过手工修复不仅工作量繁重,还可能引入新的错误.针对这个问题,驱动移植中间库辅助适配和驱动移植辅助信息等方面的已有研究提供了辅助示例,但是还需要人工分析和手工构造补丁,人工修复的工作量依然较大并且效率较低.为此,通过推荐高质量补丁降低人工修复的工作量并提高修复效率.与传统方法通过错误代码形式的相似性识别同类错误不同,提出依据错误发生的相同原因和来源识别同类错误.提出了一种分层搜索算法用于获取待修复错误对应的错误根因,通过错误根因识别同类错误的修复实例,从其中提取并选择针对性修复模板实现同类未修复错误的高质量补丁推荐.在收集的19个真实驱动程序数据集上的实验表明,所提方法相比传统方法的补丁推荐正确率有显著提高.  相似文献   
3.
蛋白质是生命活动的物质基础,直接参与、执行生命的活动过程。大多数蛋白质通过相互作用形成复合物来实现各种生物功能,因此预测蛋白质复合物有助于了解复合物的结构及其功能,也为细胞机制的研究奠定了重要基础。目前,随着高通量实验技术的不断发展,全基因组蛋白质相互作用(PPI)数据日益增多,领域内已经出现了很多基于计算的蛋白质复合物预测方法。虽然现有方法各具特色与优势,但也存在一些不足。首先,针对现有基于计算的蛋白质复合物预测方法进行了分类和比较全面、详细的分析评述;接着,介绍了复合物预测中常用的评价指标和主要数据集,并比较和分析了几种代表性方法的预测性能;最后,对复合物预测方法进行了总结与展望,提出了今后有待解决的若干问题。希望通过对各类方法的分析与比较,为相关人员使用和研究基于计算的蛋白质复合物预测方法提供有价值的参考和方向指引。  相似文献   
4.
5.
基于深度学习的行为识别算法往往由于复杂的网络设计而难以在实际应用中达到快速、准确的识别效果.针对以上情况,提出一种轻量型的基于时移和片组注意力融合的端到端双流神经网络模型.算法在RGB与光流分支网络中,采用时间稀疏分组随机采样策略实现长时程建模,利用时移模块在时间维度上置换部分通道从而结合邻帧信息来提升时序表征能力,同时通过多路径及特征图注意融合的片组注意力模块提升网络的识别性能.实验表明,模型在行为识别公共数据集UCF101及HMDB51上分别达到了95.00%和72.55%的识别准确率.  相似文献   
6.
真实感织物材质渲染在虚拟现实、娱乐、工业等应用领域中是非常关键的研究方向.针对多种污渍在织物表面的扩散与污染效果,提出基于物理的与子像素采样及染色曲线相结合的计算方法,用于模拟多相溶剂在织物表面的扩散及污染效果.首先通过将复杂织物纱线结构进行体素化简化建模,其次通过计算流体之间的可互溶性进行流体扩散模拟,最后通过染色沉淀的方式计算污渍扩散效果.模拟渲染的对比结果表明,通过该方法,可实现单一污渍的独立扩散、多污渍混合及排斥扩散、多污渍染色遗留效果、污渍分布控制等效果,并可达到与真实拍摄的照片近似真实感效果.  相似文献   
7.
Linux内核版本频繁升级对驱动程序带来的关联影响程度和影响范围都很大,为了修复这种关联影响带来的驱动程序调用内核接口的不一致性错误,不断修改旧版本驱动代码进行前向移植是一个持续和紧迫的问题.驱动演化辅助理解、驱动移植中间库辅助适配和驱动移植辅助信息等方面的已有研究,通过检索语句级别的辅助信息提高了驱动移植的效率.但是已有方法仅关注了检索辅助信息本身却并没有区分其中包含的有效补丁素材,因此还需要人工分析和手工构造适配性补丁.为了克服上述限制,提出了一种全新的方法旨在推荐驱动前向移植中接口错误的高质量补丁.观察发现,依赖相同内核接口服务的多个不同驱动程序之间存在相同或相似的内核接口调用,内核版本升级后其他驱动的历史开发信息中可能存在这种复用接口及其使用变更的已有实例代码.利用出错接口语句和相似已有实例的共性分析错误问题的特点,通过已有实例的辅助作用抽取针对性的接口修改方式和修改内容等细粒度素材生成待推荐补丁.具体结合分界点识别、相似度计算、细粒度差异比较和频度计算确定有效修改方式.提出了一种基于已有实例差异特征的分类算法,通过区分修改内容的不同类型分别从2种数据源提取.最后使用编辑脚本技术生成推荐补丁列表.在9个不同类型的真实驱动程序上的实验表明,该方法能够推荐驱动移植中7类接口错误补丁,有效补丁占比约67.4%,对现有辅助方法形成了有效补充和拓展.  相似文献   
8.
敏捷开发采用用户故事表达用户需求.一般采用格式受限的自然语言编写,但在用户故事编写过程中经常出现一些表述上的缺陷.典型的缺陷包括缺失必要信息、意思表达含糊不清、故事间有重复或存在冲突等.这很大程度上影响了需求的质量,影响软件开发项目的进行.提出一种用户故事需求质量提升方法.从故事缺陷定位的角度出发,该方法构建了用户故事概念模型,并根据实际案例总结并提出11条用户故事应遵循的质量准则.从而提出故事结构分析、句法模式分析以及语法分析等技术,用于自动构建带场景用户故事的实例层模型,并根据准则进行故事缺陷检测,进而提升用户故事质量.在包含36个用户故事84个场景的实际项目中进行实验,自动检测出173个缺陷,缺陷检测的准确率和召回率分别达到88.79%和95.06%.  相似文献   
9.
行走追踪在真实场景中具有广泛应用,可以用于安防监控、老人看护、室内导航等场景.近年来,基于无线射频信号的非接触式行走追踪受到了研究人员的广泛关注,包括基于Wi-Fi信号、RFID信号等的行走追踪系统.然而,现有的行走追踪系统依然面临感知范围小、感知设备部署稠密等问题.在本文中,我们首次将用于物联网低功耗、远距离通信的LoRa技术应用到非接触式的大范围行走追踪中,显著地增加了行走追踪系统的感知距离.特别地,通过利用LoRa网关上配置的多天线,利用两根天线上接收信号的比,可以有效地消除噪声干扰以及收发不同步带来的误差,从而进一步提升了感知范围,然后利用计算切线向量相位变化的方法准确计算原始信号中动态分量的相位变化来在估计行走距离和方向.基于此,本文提出基于LoRa的非接触感知系统,可以在一段自然连续的行走活动中准确地判断人的动静状态并切割出行走片段,进而计算出行走的距离和方向,实现人的行走追踪.实验验证了系统计算行走距离和方向的准确性和实时性,其中距离计算的平均误差为3.8%,准确判断行走方向所需时间为0.7 s.  相似文献   
10.
为有效收集传感器节点的信息,本文将无线射频识别标签与传感器节点进行结合,提出了2种数据收集协议。首先提出了基于被动式标签数据收集协议PTC,该协议采用分割时槽方法,将每个帧分割为若干个大小不同的时槽,有效缩短了执行时间。在此基础上,提出一种基于主动式标签的数据收集协议ATC,该协议采用预先分配时槽的方法,减少空时槽和冲突时槽的分配,使得执行时间达到下界。为使信息收集准确可靠,提出了有效检测丢失标签和收集未知标签算法ADMCU,为PTC和ATC协议执行的正确性提供保障。实验表明:本文提出的两种协议与其他流行协议相比执行时间更短,且无论收集信息量如何变化,ATC的执行时间始终最短;同时,所提出的ADMCU算法在相同准确率情况下,耗时更短。  相似文献   
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