基于SRAM的通用存算一体架构平台在物联网中的应用

最近,存算一体(IMC)架构引起了广泛关注,并被认为有望成为突破冯诺依曼瓶颈的新型计算机架构,特别是在数据密集型(data-intensive)计算中能够带来显著的性能和功耗优势.其中,基于SRAM的IMC架构方案也被大量研究与应用.该文在一款基于SRAM的通用存算一体架构平台——DM-IMCA的基础上,探索IMC架构在物联网领域中的应用价值.具体来说,该文选取了物联网中包括信息安全、二值神经网络和图像处理在内的多个轻量级数据密集型应用,对算法进行分析或拆分,并将关键算法映射到DM-IMCA中的SRAM中,以达到加速应用计算的目的.实验结果显示,与基于传统冯诺依曼架构的基准系统相比,利用DM-IMCA来实现物联网中的轻量级计算密集型应用,可获得高达24倍的计算加速比.     

基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择

针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法 (multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,DMSR)。构建数据的低维子空间,最大化低维空间与数据的标签空间之间的依赖性,使用希尔伯特-施密特独立性准则作为依赖性的计算依据,将数据从特征空间映射到该低维空间,设计一种交替优化的算法对稀疏回归模型进行求解,得到用于特征选择的投影矩阵。在多个不同类型的多标签数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于其它对比算法。     

时间视角下时间领导、时间效能感和员工创造力的关系:下属依赖的调节作用

目的应用社会认知理论,从时间视角出发探讨时间效能感在时间领导与员工创造力关系的间的中介作用,以及下属依赖的调节作用。方法采用领导-员工配套问卷的方式收集443份有效问卷数据,并运用SPSS和Amos分析工具对数据进行分析。结果时间领导对员工创造力具有显著正向影响;时间效能感在时间领导和员工创造力之间起部分中介作用;下属依赖不仅负向调节时间领导和时间效能感之间的关系,而且还负向调节时间效能感在时间领导与员工创造力间的中介作用。结论时间领导有利于提高员工时间效能感和员工创造力,但会因个体下属依赖程度有所差异。     

微博侃天下

中国经济的未来显然要靠改革开放,而不是货币刺激。在全球过度依赖货币放水、饮鸩止渴的背景下,中国是唯一货币政策正常化的大型经济体,这不仅需要勇气,更需要信仰。——@任泽平不论贫富,都要学会在约束条件下去追求自己的目标。哪个家庭都是比上不足比下有余。让孩子不要自卑,也不要愤怒,因为改变别人对自己的看法很难,真正容易的不是求人,而是求己。     

基于动态参考依赖的消费者选择意向研究

预测在线消费者选择意向以便为其提供有效的推荐建议已成电子商务领域消费者决策支持系统的核心问题之一。选择意向是一个融合经济、心理等多重因素的行动反应,如何对其进行测量是学术界研究的热点。为此,构建一套消费者满意度指标,将影响的属性进行分类,进而提出基于动态参考依赖的消费者满意度分析法。在该方法中,首先建立不同类型属性的动态参考依赖函数;其次,建立对应类型属性的边际满意度惰性函数,同时给出属性权重及总体满意度的算法;最后,通过对去哪儿旅行网站2400条消费者实验样本数据进行分析,结果验证所建边际满意度惰性函数的预测准确性。此外,对单属性分析发现,目的地与酒店距离对消费者决策影响最大。     

面向时间依赖路网的空间索引方法

在兴趣点(POI)呈稀疏分布时,现有时间依赖路网中的k近邻查询方法效率较低,且无法高效支持多类型的POI查询。为此,建立基于POI分布的空间索引结构TDG。根据路径权值上、下界对预计算路径进行剪枝优化,在此基础上,提出一种索引更新策略与基于TDG的k近邻查询算法。实验结果表明,与启发式查询算法相比,该算法的扩展节点数量平均减少87.5%,查询响应时间平均缩短33%～66%。     

宋代雕彩漆的再发现

日本所谓"存星"是指从中国输入日本的一类漆工艺品。这个名称通常用来描述带有戗金装饰的填漆漆器,但实际上存星的界定是十分含糊且无棱两可,它时而又指代各种雕彩漆作品。例如《君台观左右帐记》便记录有中古时代的"存星"作品。从室町时代至江户时代,都有着各种各样关于"存星"的记录及作品。本文便试图检视在日本被作为"至宝"而受到珍视的"存星"艺术及其相关历史情况,通过观察一批被界定为"存星"的藏品,检验"存星"这个名称的内涵及其历史意义。     

数据驱动卷烟市场调控的探索与实践

“十二五”以来，卷烟消费市场快速变化，零售终端升级转型，品牌竞争日趋激烈，市场把控难度加大。本文通过分析宏观经济、批发、零售、消费和专卖管理等数据，用3σ法则确定零售库存的阈值区间，从总量、价位、品规等多维度综合判定市场状态，建立了以多层神经网络算法为核心的市场预测办法，进而运用预测结果开展市场状态调控，构建了数据驱动市场调控机制，有助于实现卷烟市场状态的“稍紧平衡”。