基于SVDD的颅面模型数据分区方法

将颅面模型数据分区问题转换为一种模式分类问题,给出了一种网格模型上多尺度的特征处理方法,提出了一种基于核方法的支持向量数据域描述(SVDD)数据分区方法。实验证明,该分区方法能快速、有效地对颅面模型的特征区域进行精确合理的分区,且能够适用于有复杂轮廓与形状的特征区域。     

以扩展分区为核心的流程网分析方法

业务流程网是一种用于业务流程建模的新工具。介绍了业务流程网基本概念后,提出一种用于业务流程网状态空间计算的新方法。该方法以自动机研究领域的分区方法为基础,为分区扩展成本信息,从而得到一种扩展分区,进而给出状态空间计算方法,最后证明了：对于有界的业务流程网来说,扩展分区的计算是可终止的,并且最小成本可达问题是可判定的。     

MapReduce模型中reduce阶段负载均衡分区算法研究

MapReduce是一种处理大规模数据的并行计算模型,针对传统模型中reduce阶段各个结点负载不均衡的问题,提出一种reduce阶段负载均衡分区算法.算法将map阶段产生的中间数据划分为更多的分区,减少了每个分区的工作量,每次给reducetask分配一个分区,reducetask完成一个分区的工作之后会继续获得新的分区,直到所有的分区都被分配完毕,实现了动态调节reducetask的负载.还改进了MapReduce的通信协议来支持算法并且设计了新的容错机制.最后,通过重写Hadoop平台内核实现了算法并进行了实验分析,结果表明,该算法在不影响MapReduce模型的情况下显著的缩短了任务的处理时间.     

有限元并行计算自动分区方法的优化

针对集群系统下动力学问题的大规模显式有限元并行计算的特点,在对多层次谱二分分区方法各个阶段的算法进行分析和试验的基础上,对其相关阶段的分区策略和算法进行了优化和调整,提出了一种多层次谱二分优化分区方法,并应用该方法对不同几何类型的有限元模型进行了分区测试,得到了满意的结果．与多层次谱二分分区方法相比,多层次谱二分优化分区方法的分区效果和分区效率都得到了明显改善．     

动态分区管理中空闲分区的邻接性判断及合并算法研究

在分析动态分区管理中最佳适应算法特点的基础上,提出了一种检测及合并相邻空闲分区的算法,以便能对相邻空闲分区及时合并,从而为以后的内存分配提供方便。     

RAID服务器的系统分区备份方法

该文提出了使用常用系统分区备份软件实现RAID服务器的系统分区备份的思路,并给出了其中一种思路的详细步骤。     

改进的嵌套分区算法求解旅行商问题

嵌套分区算法是近年来提出的一种求解大规模优化问题的新型全局优化方法。介绍了嵌套分区算法（NPM）的基本思想,将其应用于求解旅行商问题。分析确定了嵌套分区算法各个算子的策略,提出了一种改进的嵌套分区算法。该算法采用加权抽样法求得初始最可能域,用全局数组记录下每个区域的历史最优解,用3-opt局部搜索算法改进每个区域解的质量。对TSPLIB中部分实例仿真结果表明,所提出的结合3-opt算法的改进嵌套分区算法在求解 TSP问题时可以获得高质量的解。     

基于分区内核的安全嵌入式系统

基于单一安全内核构建的嵌入式安全体系实时性差、复杂度高,难以对其进行全面的安全性评估,无法杜绝系统漏洞的出现。针对基于分区内核的安全嵌入式体系进行研究,提出一种分区内核的形式化定义,根据该形式化定义对分区内核的隔离安全性进行证明。为解决分区内核中分区间通信存在的信息流控制问题,提出一种兼顾通信效率和安全性的模型。     

硬盘的分区结构及其数据储存原理介绍

硬盘的分区结构1、主分区主分区,也称为主磁盘分区,和扩展分区、逻辑分区一样,是一种分区类型。主分区中不能再划分其他类型的分区,因此每个主分区都相当于一个逻辑磁盘（在这一点上主分区和逻辑分区很相似,但主分区是直接在硬盘上划分的,逻辑分区则必须建立于扩展分区中）一个硬盘主分区至少有1个,最多4个。激活的主分区是硬盘的启动分区,他是独立的,也是硬盘的第一个分区,正常分的话就是C驱。     

Hades高可信架构中固定延迟分区实时调度

为了增强不同安全等级的复杂嵌入式安全关键系统的高可信能力,Hades架构以"时空隔离"思想和分区机制为基础,各分区分时共享系统物理资源.针对Hades中分区的实时调度问题,提出一种固定延迟分区调度模型,并采用优先级位图算法设计了分区级和任务级两级调度机制;为了保障分区中所有实时任务的可调度性,对分区中任务组采用单调速率调度和最早截止时间优先2种调度策略,并分别给出任务可调度条件.最后,通过仿真实验进一步验证了该调度模型的有效性.     

一种基于μC/OS-II的高可靠实时系统内核设计

基于μC/OS-II,设计并实现了一个高可靠的分区嵌入式操作系统内核。为了保证高关键级别分区的执行时间,提高系统可靠性,提出了一种新的周期执行时间可变的分区调度算法,其能在保障高安全关键级别分区优先执行的同时提供较高的资源利用率和任务可调度性。采用了一种基于位运算的访问控制算法,其可保证系统的信息安全,提高系统的可靠性。最后,通过算法分析和实验结果验证了所提算法的有效性和实时性以及系统的可靠性。     

激光变长线快速成型系统中的图形分区算法

在建立激光变长线快速成型系统加工过程的数学模型的基础上,提出了一种可对任意平面图形进行分区处理的分区算法,该算法的使用不仅使所得分区图形能满足激光变长线扫描的要求,还可以使平面图形的分区数最少,有利于成型机激光器使用寿命和加工效率的提高。     

用DEBUG解决硬盘分区故障

我们在使用DOS自带的分区软件FDisk删除硬盘分区时，有时会遇到一种很奇怪的情况：明明使用FDisk显示逻辑分区时已经看不到任何分区了，可是在删除扩展分区时却提示还有逻辑分区存在，不能删除扩展分区。本文就此提出了一种合适的解决方法。１特点及主要应用范围本文介绍的方法是使用DOS附带的DEBUG．EXE来解决这个问题。该方法的最大特点是不需任何特别的工具软件。应用范围：①如果系统同时安装了DOS（或Win－dows９５）和WindowsNT，但出于某种原因，需要删除该NT分区或重新划分分区大小，但又不想通过安装WindowsNT来将NT…     

电子取证中主分区表的手工恢复技术研究

在电子取证的教学中,对硬盘的分区结构进行分析和研究,提出一种手工恢复主分区表的方法,利用DBR扇区和EBR扇区中有关分区的冗余信息,获取分区的起始位置、大小等信息,从而重建主分区表。通过对分区连续的硬盘主分区表的恢复实验,证明该方法可行。文章最后提出了研究工作下一步的重点。     

Linux下NFS（网络文件系统）的建立与配置方法

网络文件系统（NFS,NetworkFileSystem）是一种将远程主机上的分区（目录）经网络挂载到本地系统的一种机制,通过对网络文件系统的支持,用户可以在本地系统上像操作本地分区一样来对远程主机的共享分区（目录）进行操作。     

一种分区操作系统固化映像启动配置策略

符合ARINC653标准的分区操作系统被广泛使用在航空电子系统中,分区操作系统的资源都需要提前通过静态配置表配置好,设计了一种适合分区操作系统固化映像启动配置策略,同时结合多核硬件的使用场景分析了多核下固化映像的启动考虑要点,从而能够满足符合标准的分区操作系统在多核平台下的启动配置策略.     

RTOS动态分区内存管理机制的优化设计

分区存储管理是满足多道程序设计的最简单的存储管理方法。本文首先分析了嵌入式RTOS中动态分区内存管理机制的实现方法,并在此基础上结合动态分区机制提出了一种小块内存动态缓存分配机制,有效地弥补了动态分区内存管理的不足之处,减少了内存中外部碎片的数量并提高了内存的利用率及分配的实时性,对嵌入式RTOS内核的设计有一定指导意义。     

Delaunay 三角网生长算法改进与实现

对一般三角网生长法做了简要介绍和分析,针对限制算法效率提高的关键 步骤——“搜索符合条件的第三点”,提出了一种“第三点分区搜索法”的改进算法。通过 一系列的圆弧将离散点区域划分成多个分区,构网时规定只可在当前分区和相邻的下一分区 搜索第三点,当该分区的离散点搜索完毕后进入下一分区。在Microsoft Visual Studio 2008 的环境下使用C++进行编程测试,结果表明,该算法能够加快构网速度,生成的三角形形状 良好,具有一定的实际效用。     

指纹连续分类基于遗传算法的实现

首先介绍了一种基于指纹方向图分区和遗传算法的连续分类方案。根据各种典型指纹类别的拓扑特性而引进了一组动态分区模板和代价函数用于引导方向图分区,并将寻找最佳匹配划分的过程转化成一个N维向量空间的函数优化问题,然后给出了该问题基于遗传算法的求解过程。最后,讨论了遗传算法的优越性。     

一种基于双链模型的分区共识协议

针对目前分区模型中区块链的存储容量不能随着分区的增加而同步扩展以及分区算法存在的安全性问题,提出一种基于双链模型的分区共识协议(dual blockchain-based sharding consensus protocol,DB-SCP)。首先通过基于哈希链和交易链的双链分区存储模型来设计验证信息共享机制和交易差异化存储机制,实现了区块链的存储容量随分区的增多而同步增加;其次,采用基于节点投票份额的分区方法将节点权益拆分到不同的分区,有效防止了分区中权益过多节点的出现;最后采用VRF函数改进分区内共识算法,保证了验证者选取的随机性,且使用密钥演变技术保证了交易的前向安全性。安全性分析表明,基于投票份额的分区方式既稳定又安全,实验结果表明该协议有着良好的性能优势,存储容量较传统区块链模型提升了30%~70%。