一种带有无效缓存路访问过滤机制的低功耗高速缓存

功耗是当今处理器设计领域的重要问题之一.随着多核处理器的普及,片上缓存占有了越来越多的芯片面积和功耗.提出一种带有无效缓存路访问过滤机制的低功耗高速缓存结构来降低CPU的动态功耗,具体为,通过无效缓存块的预先检查(Pre-Invalid Way Checking,PIWC)消除对无效缓存路的访问,及通过不匹配缓存路的预先检测(Pre-Mismatch Way Detecting,PMWD)消除对tag低位不匹配缓存路的访问.对实际程序的测试表明,65.2%-88.9%缓存路的无效访问可以通过以上方法被消除,约60.9%-85.6%由缓存访问带来的动态能耗从而被降低.同时,跟tag-data顺序访问方法相比,对于大多数程序,我们的方法可以获得5.1%-13.8%的节能效果提升.     

DCS在焦炉地面除尘系统中的应用

以和利时DCS系统在某100万t捣固焦炉地面除尘站系统中的应用为例,介绍了袋式除尘系统的工艺流程、工艺联锁与控制要求,并依此制订了基于和利时MACSV系统的详细实现方案。系统具有免维护、除尘效果良好等特点。系统投运后,不仅减少了工人劳动强度,改善了工厂周边环境,并且取得了良好的经济效益和社会效益。     

基于Hadoop的海量数据存储平台设计与开发

随着北部湾海洋生态资源的开发和利用,海量海洋科学数据飞速涌现出来,利用海量数据存储平台合理管理和存储这些科学数据显得极为重要.这里提出了一种基于分布式计算技术进行管理和存储海量海洋科学数据方法,构建了海量海洋科学数据存储平台解决方案,采用Linux集群技术,设计开发一个基于Hadoop的海量数据存储平台.系统由五大模块组成,有系统管理模块、并行加载存储模块、并行查询模块、数据字典模块、备份恢复模块,能够实现存储海量海洋科学数据.系统模块实现结果表明,该系统安全可靠、易维护、具有良好的可扩展性.     

基于PSVM的主动学习肿块检测方法

肿块区域通常形态各异、差异性较大,并且与正常组织相比没有明显的区别,严重影响了肿块自动检测系统的性能.为了能够有效地提高乳腺X线图像中肿块的检测灵敏度,通过引入包含了样本间相互制约关系的具有成对约束的SVM (PSVM)算法,提出了一种基于PSVM 的主动学习机制.其中,由系统根据样本的不确定性和相互之间的特征匹配距离,主动选择应该反馈给训练集的成对样本.实验结果表明,这种基于PSVM的主动学习方法,能够充分利用样本所包含的信息,使得检测方法具有更好的推广能力和检测性能.     

利用云模型表示危险信号的入侵风险评估方法

基于免疫否定选择和危险理论,提出一种网络入侵风险评估方法.采用云模型对危险信号进行描述,给出抗体、抗原的形式化定义和匹配过程,并利用一种改进的逆向云生成算法生成网络风险评估指标的云数字特征.实验结果表明,该方法可以更有效地检测网络攻击,降低虚警率,提高网络入侵风险评估的准确性.     

数据库统一接口模型设计与实现

随着二次三维地震勘探的不断深入,常规勘探方法难以适应新的勘探需求,探索一体化项目的管理模式及其软件支持成为必要,而在勘探软件的采集、处理、解释一体化中,不同的环境使用不同的数据库成为有效的解决途径。在这种情况下,统一数据库访问接口成为了构建可重用的、统一的勘探数据模型的访问层关键。本文通过封装各种数据库的高效访问接口,使用指定的数据库驱动连接和统一的数据库访问接口,设计和实现了数据库统一接口模型。在勘探软件中得到了较好的应用。     

基于 SAP 的 Adobe 交互式表单

SAP与Adobe公司的合作,在SAP NetWeaver平台上引入Adobe表单,无疑为双方都带来了巨大的优势。首先,介绍SAP与Adobe公司的合作背景以及远景规划,介绍交互式表单的几大优势。接下来,研究交互式表单的原理以及工作模式。最后,通过一个具体的实现来说明交互式表单的应用。     

太原理工大学能源管理平台建设研究

随着能源问题日益突出,高校为了响应国家建设节约型社会的号召,加强了节约型校园的建设。围绕太原理工大学能源管理的实际需求,制定了一套适合太原理工大学能源管理平台的解决方案,为太原理工大学建设节约型校园提供一定的参考依据,使学校在节约型校园建设方面不断深化和改进。     

地面防喷器控制装置远控系统的研制与应用

电控气型地面防喷器控制装置远控系统采用先进的SIEMENS S7-300系列PLC和PROFIBUS总线技术,使得地面防喷器控制装置对防喷器的控制时间大大缩短,提高了整个控制系统的安全、可靠性;通过电气按钮实现对防喷器的控制,通过增加声、光报警系统、控制状态指示灯、压力显示数码管,提高了作业人员的可操作性,使得整个控制系统更加人性化。     

基于GM(1,1)模型和模拟退火算法的中长期负荷预测

分析了灰色模型(GM)和模拟退火模型(SA),GM(1,1)学习参数的计算采用最小二乘法,而最小二乘法是基于残差平方和最小寻优,容易陷入局部最小,对于非线性较强的负荷,会产生很大的偏差。提出了一种GM(1,1)与SA相结合的方法,根据模拟退火原理,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,自动优化GM(1,1)的参数,在负荷预测的实例中取得良好效果。