嵌入式系统中基于DAG的容错调度算法设计

首先针对任务间有依赖关系的任务,建立了有向图(DAG)任务模型;随后,采用动态关键路径调度策略BDCP(Better List Scheduling Algorithm)进行静态调度;最后是以BDCP为基础,在同步节点处添加可重叠的时间冗余,提出了FT-DAG(Fault Tolerant DAG)容错调度算法。同步节点是指DAG中那些直接前继个数大于1的节点。同步节点恢复技术具备容错、提升调试能力以及更少的容错开销。通过一个实例展现FT-DAG的调度过程,并把FT-EDFFT容错调度算法与之对比,验证所提算法的优势。     

双标记样品液体闪烁测量法及使用电子计算机进行数据处理

本文报导了~3H和~(32)P、~3H和~(14)C双标记样品液体闪烁测量法,使用仪器为Beckman LS8100和NE8312液体闪烁谱仪。由双标记样品在仪器不同计数道中计数效率与H-数或外道比值R的关系,推导出计算双标记样品dpm的公式,所得数据用Wang 600型台式电子计算机处理,结果证明:这种测量和计算方法适用于双标记样品,并能得到满意的结果。     

中国建筑市场内的“欧陆风格”现象

通过对中国建筑市场内的"欧陆风格"现象进行分析,阐述了在建筑设计中,建筑师们应该将中国传统建筑中的内在精神加以现代体现,从而形成独具魅力的中国现代建筑。     

话机销售业务管理分析及可靠性分析

通过对电话销售业务管理的计算机处理过程的研究,给出了系统实现的难点和系统的总体设计思想,并讨论如何设计该系统的合理,高效的数据库结构,提高应用软件的运行速度,并从计算机系统设计的角度研究了系统的可靠性设计,最后对软件测试方法进行了分析。     

不同改性技术路线的聚丙烯基高压直流电缆绝缘材料综合性能比较

聚丙烯(polypropylene,PP)是一种极具应用潜力的热塑性高压直流电缆绝缘材料,有望取代传统的交联聚乙烯(cross-linked polyethylene,XLPE)绝缘。目前,面向高压直流电缆绝缘应用的聚丙烯改性技术主要包括共聚/共混、纳米掺杂改性、接枝改性等。为对上述改性技术路线的性能水平进行综合评估,分别选择并制备共聚聚丙烯、纳米掺杂改性聚丙烯和接枝改性聚丙烯。对其热、机械、电气绝缘性能进行了测试,并与XLPE进行对比。测试与对比结果表明,相比传统XLPE材料,上述改性聚丙烯材料均具有较高的热稳定性与较为接近的机械性能,直流下的电气绝缘性能则得到显著提升。这其中以接枝改性聚丙烯表现最为优秀。PP的接枝改性技术显示出优秀的综合性能,并且适用于大规模工业化自主化生产,具有较高的应用潜力和发展价值。     

基于GPRS的污水厂远程监控系统

工控系统中现场监控设备一般有多而分散的特点,工控系统设计需遵循集中管理、分散控制的原则,对远端的设备采用无线通信方式实现数据传输.介绍了上海市松江西部污水厂监控系统设计方案,着重论述了基于GPRS技术的远端监控系统实现方案,给出了基于TCP/IP的远程通信机制,GPRS实现远程通信的具体实现方法.目前,该方案已应用于上海市松江西部污水处理厂,成功地实现了远程监控,具有稳定性、可靠性、经济性、实时性等特点.实践证明,该方案对于工业监控系统的设计有一定的参考价值.     

接枝改性高压直流电缆绝缘材料的研究进展

高压直流电缆对我国电力能源的发展至关重要。如何快速提升我国高压直流电缆的全国产化与自主化能力，是当前亟需解决的重大技术问题。在回顾直流电缆发展历程的基础上，提出了聚合物绝缘材料应当满足的性能要求。针对限制高压直流电缆快速发展的空间电荷问题，综述了接枝改性技术在抑制空间电荷、提高聚合物电气性能方面的研究进展，以及引入极性基团抑制直流电场下聚合物内部空间电荷积聚的作用机理。未来应当基于高压直流电缆的实际生产要求和运行工况，深入理解聚合物结构、加工工艺与性能的关系，完善和发展高性能绝缘材料的合成和改性技术。     

浅谈阳台的建筑多元化设计

本文通过对阳台的类型、空间特征、造型设计手法及设计创意等几个方面的论述,探讨了建筑阳台的视觉造型多元化设计问题。建筑多元化设计包括建筑入口、墙体、屋顶、门窗、转角、柱廊、阳台、遮阳等。阳台作为建筑室内、外空间过渡的平台,在空间联系、形体塑造、建筑标识等方面的作用是其他元素所不能替代的。     

分析传感网络中的窃听脆弱性

基于传感网络的感测元件对物理妥协的弱势、功率及处理能力的限制、独立节点被侵入等情况,引发了对传统安全技术的重新思考。该文将着重介绍容忍节点以及误导网络入侵的一些方法:首先是传感数据的分布和网络拓扑的安全性分析,然后侧重于评估传感网络的脆弱性。由此为传感网络安全开辟一条新的途径,也为传感网络安全的发展提供了新思路。     

融合U-Net改进模型与超像素优化的语义分割方法

基于现有的语义分割方法在面对不受限制的开放词汇量和多样多变的场景时表现出的分割不够精细、语义信息提取不充分和收敛时间长的问题,提出一种融合U-Net改进模型与超像素优化的语义分割方法。U-Net改进模型中结合空间金字塔模块（ Atrous spatial Pyramid pooling, ASPP）和Xception结构,在ASPP模块的分支网络中加入扩张卷积（Dilated convolutions,DC）形成模块本身的串并联结构,以增强图像特征提取能力;在Xception模块中添加注意力通道以及使用大的卷积核重构Xception模块,以减少数据的参数量并提高收敛速率,在此改进基础上再对图像进行超像素分割处理。最后使用条件随机场对分割结果施加全局约束,进一步优化像素的语义信息。本文方法在PASCAL VOC 2012测试集上进行验证并与DeepLab V3等主流网络进行对比,结果表明本文方法准确率提高了2.4%,证明了该方法在适应多变场景和应对精细语义分割上的有效性。