基于NR-Transformer的集群作业运行时间预测

高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现，准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式，在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率，考虑先对集群作业日志进行聚类，将作业类别信息添加到作业特征中，再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上，根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性，从历史日志数据集中筛选出7维特征，并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集，再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明，相比于传统机器学习和BP神经网络，时序神经网络结构有更好的预测性能，其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。     

南水北调中线总干渠藻类的生态调度

南水北调中线总干渠无在线调蓄水库,对藻类生态调度过程中出现的问题开展生态调度实现策略和实施方式研究。主要实现策略包括:划定自身的调蓄区,隔离生态调度对下游的影响;采用高效的渠池运行方式,减少生态调度时蓄量的反复调整;综合考虑安全、快速、平稳等需求,设定生态调度实施进程和方式。具体实施方式包括:将总干渠划分为流速调控区、调蓄区和正常运行区,分别实施等体积、控制蓄量和闸前常水位方式运行;将生态调度过程划分为充水阶段和泄水阶段,基于流速调控目标值、持续时长和水位降幅约束条件,确定各阶段时长和各分区的闸门群调控方案等。基于2018年3月输水工况,采用明渠一维非恒定流模型,仿真总干渠上游15个渠池的藻类生态调度过程。结果表明,生态调度可在3.5 d内完成,各渠池的平均流速由0.48 m/s增至0.93 m/s,持续时间超过2 h。在整个生态调度过程中,水位变化平稳,水位变幅符合安全阈值要求,下游渠道的正常运行未受生态调度明显影响。     

面向E量级超算的并行循环压缩浮点乘加校验结构

E量级超算面临超十亿浮点融合乘加(Fused Multiply-Add,FMA)部件同时运行的严峻挑战,单个FMA检错率的少量变化可引起系统可用性的较大变动.E级超算核心的高运行频率、实时校验需求对校验逻辑时序提出了更高的要求.同时,E级超算需要控制系统规模,同芯片面积下集成的核心数目更多,片上资源较为紧张.因此,FMA校验设计需要在保证错误检测能力的前提下,对校验逻辑的时序、面积开销进行控制.本文提出了并行循环4:2压缩结构.余数系统模数增大后,并行循环4:2压缩结构能在降低余数生成逻辑的时序、面积开销的同时,提升余数系统的检错能力.本文还对余数域中的FMA尾数运算进行研究,提出了取反符号扩展操作、乘法尾数、加法尾数的余数域加速变换.实验结果表明,本文提出的并行循环4:2混合压缩余数生成逻辑较模加器树余数生成逻辑、CSA(Carry Saved Adder) 3:2压缩余数生成逻辑分别最多可取得19.64%、6.75%的时序优化和71%、18.18%的面积优化.基于并行循环4:2压缩树的模63余数校验在面积开销、检错率、系统可用性上均优于IBM采用的模15浮点FMA校验设计,面积开销...     

胶莱盆地南部大盛群、王氏群的划分与对比

胶莱盆地在胶东半岛地质构造及造山带研究中占有重要地位,其巨厚的白垩系陆相沉积是石油系统多年的研究目标。胶莱盆地南部白垩纪的岩石地层序列较其北部更为复杂,其认识几经反复,其中尤以大盛群与王氏群和莱阳群的部分单位的关系为甚。本次工作通过详细对比其沉积层序、相互关系、古生物组合、岩石学特征及同位素年龄等因素,认为大盛群与王氏群属同一沉积层序,沉积基底相同、沉积环境相似、古生物群落时代一致,二者具有同时代、同沉积相、同岩石组合的一致性,应是一套地层,建议今后使用统一地层名称。     

Windows升级后丹诚系统的应用研究

20世纪90年代中期,为了更好地开展图书馆业务,使得图书馆员的工作更加标准化和高效化,北京丹诚公司研发了丹诚系统(Data Trans-1000)。系统定位在Windows平台上且支持网络环境,时至今日,丹诚系统依然服务于全国图书馆文献缩微复制中心(以下简称"缩微中心")及其成员馆。然而,由于丹诚系统缺少更新维护,计算机硬件、系统又不断地升级换代,两者之间的兼容性越来越差,导致缩微文献编目工作出现了很多问题,给工作人员造成了极大困扰。笔者经过长期研究,提出解决办法,为缩微中心及成员馆缩微编目工作提供技术保障。     

群塔交叉作业安全措施经验探讨

通过对科威特大学城项目塔机群塔防撞及安全管理措施进行研究,总结分享群塔交叉作业安全的成功经验,对今后类似群塔作业提供参考.     

变异机制粒子群优化的摄像机内参数校准

针对大空间单目视觉系统中摄像机内参数校准精度对整体测量精度影响较大这一问题,本文提出一种基于变异机制粒子群优化(MMPSO)算法的摄像机内参数虚拟三维校准方法。该方法基于分阶段最优化思路,通过建立摄像机成像模型对摄像机外参数及部分内参数进行初始值估计,再通过MMPSO算法对内参数进行优化校准确定最终的结果。实验中为了提供精确的校准控制点,搭建了校准硬件平台,将红外发光二极管固定于三坐标测量机测头上并跟随测头移动,构造一个大空间虚拟三维校准板。实验结果表明:主要的10个内参数均达到测量精度要求的数量级,验证了该方法的有效性。通过单目视觉坐标测量系统对两种校准方法所得结果进行等距测量实验,基于Janne Heikkila的三维校准法的总体标准差为0.112mm,基于MMPSO算法的虚拟三维校准法的总体标准差为0.084mm。通过对比实测数据标准差,可以证明本文提出的校准方法稳定性更好,精度更高。该方法能够满足大空间单目视觉坐标测量系统对摄像机内参数精度的要求,对视觉坐标测量技术领域中的摄像机校准等非线性优化问题具有一定指导作用。