A novel intelligent verification platform based on a structured analysis model

An intelligent verification platform based on a structured analysis model is presented.Using an abstract model mechanism with specific signal interfaces for user callback,the unified structured analysis data,shared by the electronic system level design,functional verification,and performance evaluation,enables efficient management review,auto-generation of code,and modeling in the transaction level.We introduce the class tree,flow parameter diagram,structured flow chart,and event-driven finite state machine as structured analysis models.As a sand table to carry maps from different perspectives and levels via an engine,this highly reusable platform provides the mapping topology to search for unintended consequences and the graph theory for comprehensive coverage and smart test cases.Experimental results show that the engine generates efficient test sequences,with a sharp increase in coverage for the same vector count compared with a random test.     

延迟容忍传感器网络中面向发布/订阅系统的事件传输

提出了一种延迟容忍无线传感器网络(delay tolerant sensor network,简称DTSN)中基于团体的发布/订阅系统事件传输协议CET(community-based event transmitting protocol).CET的核心思想是,网络中所有传感器节点依据它们的相互连通性形成若干个固定的团体(community),并基于这些团体进行事件的传输.CET协议由事件传输和队列管理两部分组成.在事件传输策略中,事件除了尽可能地传递给移动订阅者之外,移动订阅者保存的某些事件还回传给团体内的传感器节点以提高事件的传输成功率.队列管理则根据事件的成功传输次数和生存时间来共同决定存储队列中事件的重要程度和丢弃原则,以降低网络传输能耗.仿真分析表明,与直接收集DG(direct gathering)相比,CET能够以较低的事件传输能耗和传输延迟获得较高的事件传输成功率.     

LMS自适应算法的FPGA设计与实现

自适应算法的实现是自适应滤波技术应用于工程实践的基础。本文在分析LMS(最小均方误差)算法原理的基础上,讨论了算法实现的数制、计算量和迭代流程,在减小计算复杂度的基础上,给出了一种基于FPGA的实现方案。仿真结果表明,该方案能够保证LMS算法的收敛性和稳定性,可以应用于实际的数字信号处理系统。     

一种改进人工蜂群的K-medoids聚类算法

针对传统K-medoids聚类算法初始聚类中心选择较敏感、聚类效率和精度较低、全局搜索能力较差以及传统蜂群算法初始蜂群和搜索步长随机选取等缺点,提出了一种基于粒子和最大最小距离法初始化蜂群和随着迭代次数增加动态调整搜索步长的人工蜂群算法,将改进的人工蜂群进一步优化K-medoids,以提高聚类算法的性能。实验结果表明：该算法降低了对噪声的敏感程度,具有较高的效率和准确率,较强的稳定性。     

基于多级特征图联合上采样的实时语义分割

视觉感知是无人驾驶技术中的重要一环,而语义分割技术又是实现视觉感知的主要技术手段之一.现在的语义分割技术多采用计算量大、内存占用高的空洞卷积来提取高分辨率特征图,从而导致现在主流的语义分割网络分割速度不足,无法有效应用于无人驾驶的场景中.针对这一问题,提出了一种实时性更好的语义分割网络.首先,采用了一种轻量级的卷积神经...     

k-best MIRA和动态k-best MIRA

MIRA(Margin Infused Relaxed Algorithm)是一种超保守算法,在分类、排序、回归等应用领域都取得不错成绩.文中在传统MIRA算法基础上进行改进,提出k-best MIRA(K-MIRA)与动态k-best MIRA(DK-MIRA)算法.这两种算法能够根据学习进程自动调整优化约束条件,从而提高算法的收敛速度与性能.将K-MIRA与DK-MIRA用于定义类问题回答中的句子排序任务,取得较为满意的实验结果.     

ScienceWord+PagePlayer模式电子教案设计与实现——《多面体和棱柱》课题教案制作

随着教学办公自动化的发展,针对"Word+PowerPoint模式"电子教案模式中的一些不足,应用ScienceWord和PagePlayer设计制作的电子教案不仅能够方便制作出各种几何图形,还能快速制作出各种教学需要的特效文字,实现更简便高效的电子教案制作。     

变频恒压供水系统模糊PID混合控制策略研究

针对城市二次供水系统的非线性、随机性、大惯性和纯滞后特性,提出一种模糊PID混合控制策略实现变频恒压供水。该策略在偏差很小时,控制量主要由PID控制算法给出:在偏差较大时,控制量主要由模糊控制算法给出,充分利用了PID控制的高调节精度和模糊控制良好动态响应性能的优点。仿真实验结果表明:该控制策略能较好地解决城市二次供水的水压不稳问题,同时对供水系统模型参数变化具有很好的适应性,在城市二次供水系统中具有广阔应用前景。     

A reliable and energy-efficient storage system with erasure coding cache

In modern energy-saving replication storage systems, a primary group of disks is always powered up to serve incoming requests while other disks are often spun down to save energy during slack periods. However, since new writes cannot be immediately synchronized into all disks, system reliability is degraded. In this paper, we develop a high-reliability and energy-efficient replication storage system, named RERAID, based on RAID10. RERAID employs part of the free space in the primary disk group and uses erasure coding to construct a code cache at the front end to absorb new writes. Since code cache supports failure recovery of two or more disks by using erasure coding, RERAID guarantees a reliability comparable with that of the RAID10 storage system. In addition, we develop an algorithm, called erasure coding write (ECW), to buffer many small random writes into a few large writes, which are then written to the code cache in a parallel fashion sequentially to improve the write performance. Experimental results show that RERAID significantly improves write performance and saves more energy than existing solutions.     

基于局部二值模式的作物叶部病斑检测

根据作物叶片症状准确、快速检测作物病害是防治和控制作物病害的基础。为准确检测作物叶部病害,在窗阈值中心对称局部二值模式（WTCSLBP）的基础上,提出了一种作物病斑检测方法。首先利用自适应局部二值模式获取正常叶片图像特征并确定病斑判断阈值,然后将待检测叶片图像分割为大小相同的检测窗,并提取同样特征与阈值进行比较,以判断该检测窗是否有病斑。在三种苹果病害叶片图像数据库上的实验结果表明,该方法能够有效检测作物病斑分布特性。与中心对称LBP（CS-LBP）和WTCSLBP相比,该方法具有更少的特征维数和更高的正确识别率。