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传统的基于测量的Internet性能参数估计要求测量点是端到端路径的起点和终点,这一方面使得测量和估计带有很大盲目性,增加了网络流量;另一方面会导致测量方法难于实施,估计结果不准确。提出了基于分段测量的思想,对ITU-T定义的延迟、延迟变化、丢包率和错误率4个参数进行测量和估计。由于测量是分段进行的,每次测量值都可应用于多条端到端路径的性能参数估计,因此降低了盲目性并大大减少了网络流量。为验证本方法的性能,基于PlanetLab平台设计和实现了生成器、性能参数测量机和结果收集器。通过在全球的100多个节点上的部署和为期一个月的运行证明了该方法便于实施,并且具有较高的准确性。 相似文献
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空间遥感器中,支撑结构是保证光学元件结构位置精度及成像质量的关键.为了提高支撑结构的设计性能,确保结构的稳定性,利用CAE技术考核动态特性是遥感器研制过程中的一个重要环节.利用有限元平台,运用大质量法,建立了某TMA遥感器桁架支撑结构的动力学模型,进行了动态特性的仿真分析.依据动态特性仿真结果,发现了支撑结构中的薄弱环节,并进行了优化设计.仿真分析结果表明,优化后的遥感器桁架支撑结构固有频率明显提高,第一阶固有频率达到122.1Hz,保证了遥感器桁架支撑结构在外界动态载荷作用下的动力学响应. 相似文献
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IPv4向IPv6的演进是Internet发展的趋势,两种网络共存是一个漫长的过程,但是目前大部分应用程序都是基于IPv4的,如何将现有的应用程序平滑移植到IPv6网络成为急需解决的问题.分析了在Windows系统下通过WinsoekAPI实现二者兼容的方案,用实例阐述了Socket应用程序从IPv4向IPv6移植的方法及原则,方法简单有效,同时一定程度上实现了SocketAPI层的协议无关性. 相似文献
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32位嵌入式CISC微处理器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
LongtiumC2微处理器是西北工业大学自主产权设计的嵌入式32位CISC微处理器,与Intel 486DX2完全兼容,工作频率133MHz,规模约100万门,功耗小于1W.在微体系结构方面,提出硬连线和微程序相结合的控制通路设计方案,增强了处理器的灵活性和扩展能力.在流水线方面,为了实现精确中断,提出了基于微操作的指令指针跟踪方案,不但可以精确地保存中断现场,而且省去了等待指令边界的时间,实现了中断的快速响应.为了实现Longti-umC2的低功耗特性,提出了译码控制核心的低功耗设计方案,使译码器和微内核的功耗分别下降26%和19%.最后,为了快速、完备、有效地对LongtiumC2进行功能验证,提出了一种微处理器的系统级验证策略,使用虚拟系统和FPGA来同时搭建系统级验证平台,并采用Vera进行基于功能点的覆盖率验证,提高了验证工作的效率和置信度. 相似文献
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“龙腾R2”微处理器模块级验证 总被引:1,自引:1,他引:0
针对"龙腾R2"微处理器验证过程中的存在验证规模大,人力资源不足的问题,采用流水线模型构建随机的指令序列生成器,搭建以功能覆盖率为导向的自动化验证平台;该平台在仿真验证过程中能根据处理器的运行状态及覆盖率实时地调整指令流以侧重当前验证不充分的功能模块,实现自动化验证;通过仿真,与传统方法相比,在达到同等验证程度的情况下,使用该平台验证周期明显缩短,同时验证覆盖率也有所提高。 相似文献
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调光技术在照明行业非常重要,保证调光过程平稳并在100%范围内调光是当前研究的热点。提出一种有源功率因数校正(APFC)且具有恒流稳压功能的PWM调光驱动电源,对功率因数校正电路,恒流限压电路和调光电路进行详细设计分析。针对单一调光芯片控制电路存在输出不稳,无法实现全范围调光的问题,采用STM32单片机和调光控制芯片HV9910相结合进行控制。最后制作样机并进行测试分析,该调光电源输出电流精度控制在2%以内,功率因数在0.93以上,在额定输入电压下效率达到85%以上,在0~100%范围内调光且调光过程平滑无闪烁。 相似文献
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由于弱监督时序动作定位模型使用视频级的标签作为监督信号,模型在识别出动作实例中最具区分性的视频片段时,也会将和视频级标签有关的背景片段误认为是动作,难以产生完整的动作提议。为了进一步检测动作片段,通过分析动作片段在多时间尺度上标记的一致性,提出了一种多时间尺度一致性的弱监督时序动作定位方法。对输入的视频帧提取RGB和光流的特征,设计一种多时间尺度的模块,使用不同尺寸的卷积核建模视频的时序关系。通过估计多时间尺度特征的时间类激活图,并对多分支的时间类激活图进行融合,获得多时间尺度一致性的动作预测标签。为了进一步优化模型预测的动作标签,采用迭代优化策略,在每次迭代中更新预测标签,并为模型训练提供有效的帧级监督信号。在THUMOS14和ActivityNet1.3数据集上进行实验验证,实验结果表明,方法性能优于现有弱监督时序动作定位方法。 相似文献
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为了解决异质网络的结构信息和语义信息挖掘不全面的问题,针对异质网络的链接预测,提出了将基于元路径的分析方式与隐马尔可夫模型相结合的链接预测方法。考虑到聚簇可以有效地捕获异质网络的结构信息,将k-means算法进行改进得到基于距离均方差最小的初始聚簇中心方法,并将其应用到隐马尔可夫模型(HMM)中,设计了基于聚簇的一阶隐马尔可夫模型(C-HMM~((1)))的链接预测方法,同时提出基于聚簇的二阶隐马尔可夫模型(C-HMM~((2)))的异质网络的链接预测方法。进一步考虑数据的特征信息,提出了将最大熵模型和二阶隐马尔可夫模型相结合的链接预测方法 ME-HMM。实验结果表明,ME-HMM比C-HMM方法的链接预测精确度更高,且ME-HMM因充分考虑到数据的特征信息比C-HMM的性能更加优异。 相似文献
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