改进的最小空闲时间优先调度算法

最小空闲时间优先(least slack first,简称LSF)算法结合任务执行的缓急程度来给任务分配优先级.任务所剩的空闲时间越少,就越需要尽快执行.然而,LSF算法造成任务之间的频繁切换或严重的颠簸现象,增大了系统开销,并限制了其应用.在调度策略中设置抢占阈值可以减少任务之间的切换,但现有的抢占阈值设置方法因受到固定优先级的限制而不适用于LSF算法.为了减轻LSF算法的颠簸现象,基于抢占阈值的思想,提出适用于LSF算法的抢占阈值分配方法,动态地给每个任务配置抢占阈值.任务的抢占阈值是随着任务执行的缓急程度不同而动态地变化的,而且不受任务个数的限制.仿真结果表明,通过对LSF算法的改进,任务之间的切换大大减少,同时降低了任务截止期错失率.该改进型算法对设计和实现实时操作系统具有一定的参考价值.     

基于深度学习的草图分割算法综述

草图一直是人类传递信息的重要工具之一.草图可以通过简单明了的形式更快地表达人类的一些复杂思想,因此,草图处理算法一直是计算机视觉领域的研究热点之一.目前,对草图的研究主要集中在识别、检索和补全等方面.随着研究者对于草图细粒度操作的重视,对草图分割方面的研究也得到越来越多的关注.近年来,随着深度学习与计算机视觉技术的发展,出现了大量基于深度学习的草图分割方法,草图分割的精确度和效率也都得到了较大提升.但是,由于草图自身的抽象性、稀疏性和多样性,草图分割仍然是一个非常具有挑战性的课题.对基于深度学习的草图分割算法进行整理、分类、分析和总结,首先阐述了3种基本的草图表示方法与常用的草图分割数据集,再按草图分割算法的预测结果分别介绍了草图语义分割、草图感知聚类与草图解析算法,然后在主要的数据集上收集与整理草图分割算法的评测结果并对结果进行分析,最后总结了草图分割相关的应用并探讨未来可能的发展方向.     

图像理解中的卷积神经网络

近年来,卷积神经网络（Convolutional neural networks,CNN）已在图像理解领域得到了广泛的应用,引起了研究者的关注. 特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件（特别是GPU）的飞速发展,卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了突破性的成果,引发了研究的热潮. 本文综述了卷积神经网络在图像理解中的研究进展与典型应用. 首先,阐述卷积神经网络的基础理论;然后,阐述其在图像理解的具体方面,如图像分类与物体检测、人脸识别和场景的语义分割等的研究进展与应用.     

动态调度系统中自适应用户界面的设计与实现

该文以炼化企业的动态调度系统为应用背景，以面向动态调度的自适应用户界面的设计与实现为主要研究内容，分析了当前炼化企业动态调度系统用户操作的流程以及界面的需求并建立起相应的数学模型。借鉴自适应用户界面的相关研究成果，设计了自适应用户界面的体系结构以及用户的动态行为过程，针对流程行业的应用特点提出了利用产生式推理和基于上下文的用户意图捕捉的方法，最后给出应用实例。文中所述方法已经成功在企业中得到应用。使用结果表明，该方法能够有效地开发动态调度系统的自适应用户界面，获得满意效果。     

Post-WIMP环境下笔式交互范式的研究

提出了一种在Post-WIMP环境下的笔式交互范式：PIBG．PIBG范式采用纸笔隐喻,与WIMP范式相比,承载应用信息的交互组件由Window变为Paper和Frame,用户的交互动作由鼠标的点击变为笔的手势．对PIBG范式中静态的界面形式和动态的交互手势进行了研究和设计．结合认知心理学,从信息呈现和交互方式两个方面对该范式的特点进行了阐述．利用GOMS模型,从界面呈现方式、手势的效率、用户满意度三个方面对该范式进行了心理学评估．从评估结果可以看出,PIBG范式通过模拟日常纸笔环境,利用用户原有的知识,可以明显地减轻认知负担,提高操作效率．     

EUDTPFA:一个面向终端用户的笔式表单应用开发工具

由于传统的电子表单开发工具操作复杂、交互不自然以及难以适应用户需求变更,使得笔式表单应用的开发只能由专业人员来完成,为此提出一个面向终端用户的笔式表单应用开发工具——EUDTPFA.首先研究了该工具的体系结构,然后讨论了所涉及的Ink数据模型、表单界面模型、业务规则模型、交互模型、场景模型和映射模型,最后用实例描述了使用该工具开发表单应用的过程.实践证明,该工具为终端用户开发笔式表单应用提供了有效的支持.     

普适计算中多通道交互建模研究

计算机处理速度和性能的迅猛提高并没有相应提高用户使用计算机交互的能力,其中一个重要原因就是缺少一个与之相适应的高效、自然的人机交互界面.普适计算的发展为人们提供了一个无处不在的获取服务的环境,而多通道用户界面允许用户使用自然的交互方式,如语音、手势、表情等在此环境中与系统进行协同工作,改变了传统交互手段的局限性.重点讨论了基于笔和语音的多通道交互,给出了普适环境中对多通道交互建模的框架,进一步研究了在图形信息应用中的多通道交互实例,论证了创建自然多通道交互方式的优势.     

实时数据库缓冲区管理算法的设计和实现

分析了实时数据库的事务特征,对以往的研究成果进行了总结,以满足事务的按时完成比率（Success Ratio）为目标,为实时系统设计了一种使用反馈控制思想的基于优先级的实时数据库缓冲区管理算法FCLRU2dl,并将该算法与常用的实时数据库事务调度算法和并发控制策略配合进行了测试和评估,证明了算法的优越性。实验中得到的另一个结论是在特定的事务调度算法和并发控制策略下,实时数据库不需要全部位于内存中,可以不是内存数据库。     

云制造环境下的普适人机交互技术

为使云制造环境下的用户界面能够满足云制造全生命周期各种用户的需求,对云制造环境下的用户界面特征进行了分析,指出云制造环境下的用户界面具有普适性与自然性、智能化与移动性、虚拟化与松耦合、个性化与全生命周期可定制性等;对新一代普适人机交互技术的现状与趋势进行了综述,指出新一代人机交互技术包括基于现实的人机交互、自然用户界面、笔式用户界面和上下文感知技术;在此基础上提出了云制造环境下普适人机交互技术的研究框架,对其中的用户界面虚拟化资源的动态按需配置技术、按需服务的普适个性化界面定制技术、面向普适设备的自然交互技术、面向普适信息的可视分析技术、笔式操作平台等关键技术进行了分析.最后对云制造环境下普适人机交互技术的未来发展进行了展望.