HC08系列微控制器编程调试器通用性设计

针对HC08系列不同型号微控制器在编程调试时的差异,提出HC08微控制器通用编程调试器的总体设计方案,给出通用性的软、硬件设计要点,介绍基于不同目标微控制器的擦写子程序的设计思想和实现方法。实验结果表明,该方案实现的编程调试器适用于HC08全系列的微控制器,通用性较好。     

深度随机森林在离网预测中的应用

在电信运营商领域,离网预测模型是企业决策者用来发现潜在离网用户(即停用运营商服务)的主要手段。目前离网预测模型都是基于逻辑回归、决策树、神经网络及随机森林等浅层机器学习算法,但是在大数据的背景下,这些浅层算法在预测问题上很难取得更高的精度。因此,提出了一种新型的深层结构模型——深度随机森林,通过将传统浅层随机森林堆积成深层结构模型,获得更高的预测精度。在运营商真实数据上进行了大量实验,结果证明深层随机森林模型比传统浅层机器学习算法在离网预测问题上可以得到更好的效果。同时,增大训练数据量可以进一步提升深层随机森林的预测能力,从而证明了在大数据环境下深层模型的潜力。     

基于滑动窗口的主题模型

LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一个分层的概率主题模型,目前被广泛地应用于文本挖掘。这种模型既不考虑文档与文档之间的顺序关系,也不考虑同一篇文档中词与词之间的顺序关系,简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机。针对此问题提出了基于滑动窗口的主题模型,该模型的基本思想是文档中的一个单词的主题与其附近若干单词的主题关系越紧密,受附近单词主题的影响越大。根据窗口和滑动位移的大小,把文档切割为粒度更小的片段。同时,针对大数据集和数据流问题,提出了在线滑动窗口主题模型。在4个数据集上的实验表明,基于滑动窗口的主题模型训练出来的模型在数据集上有更好的泛化性能和精度。     

HCS08 MCU背景调试技术的研究与底层设计

介绍了Freescale的MC9S08系列MCU的背景调试技术,分析了背景调试技术的实现方法,并阐述了相关的要点。     

一种ARM指令集仿真器的实现与优化

通过对比不同仿真策略的指令集仿真器的设计,为便于调试,实现了一种基于解释型策略的指令仿真系统,并对传统的解释策略做了部分优化,使得在功能正确的前提下,速度比传统方式提高了近10倍,有效提高了嵌入式系统的软件仿真开发的速度.     

模块化低位顶升钢平台模架体系中挂架设计与施工

模块化低位顶升钢平台模架体系是近几年出现的新型模架体系施工技术,主要为解决超高层建筑核心筒竖向结构施工而设计。以该模架体系在工程项目中的实际需求为出发点,介绍低位顶升钢平台模架体系中的挂架设计的总体思路和安装使用的关键控制点,为实现挂架体系的标准化、装配化提供依据和参考。     

基于时空数据分类的用户社交联系学习*

按照时空数据模型对时间和空间的表达方式,将时空数据模型分为基于时间的时空数据模型和基于空间的时空数据模型。本文提出了一种新的基于时空数据预测用户社交联系的模型,该模型将基于时间的时空数据集的特征和基于空间的时空数据集的特征进行融合,来预测用户社交联系。实验结果表明基于时间与空间特征融合的时空数据模型能更好地预测用户的社交联系。     

HDP采样消息传递算法

分层狄利克雷过程是一种贝叶斯无参模型,用以分析海量数据的概率主题模型解决潜在狄利克雷分布无法解决的动态聚类的问题。本文从因子图的角度出发将消息传递算法与吉布斯采样算法结合用以解决贝叶斯无参模型后验概率推断问题,最终将该算法与LDA算法以及HDP算法在混淆度方面进行对比。实验结果表明该算法相比HDP采样算法收敛较快,最终也能收敛到LDA模型最优主题数目下的混淆度。     

LDA语义理解研究

潜在狄利克雷分配(LDA)被广泛应用于文本的聚类。有效理解信息检索的查询和文本,被证明能提高信息检索的性能。其中吉布斯采样和置信传播是求解LDA模型的两种热门的近似推理算法。比较了两种近似推理算法在不同主题规模下对信息检索性能的影响,并比较了LDA对文本解释的两种不同方式,即用文档的主题分布来替换原查询和文本,以及用文档的单词重构来替换原查询和文本。实验结果表明,文档的主题解释以及吉布斯采样算法能够有效提高信息检索的性能。     

FS8610单片机RS232串口软件流控制的实现

介绍了RS232串口协议中的软件流控制及如何在MSC51单片机FS8610上实现协议中的软件流控制,并详细给出了实现的流程图.该软件流控制的实现方法虽然是在FS8610 上实现的,但同样适用于其它单片机.