超标量处理器乱序提交机制的研究与设计

针对超标量处理器中长周期执行指令延迟退休及持续译码导致的重排序缓存（ROB）阻塞问题,提出一种指令乱序提交机制。通过设计容量可配置的多缓存指令提交结构,实现存储器操作指令和ALU类型指令的分类退休,根据超标量处理器架构及性能需求对目标缓存和存储缓存容量进行参数化配置降低流水线阻塞风险,同时利用指令目的寄存器编码提交模式加快指令提交速率。实验结果表明,该机制提高了单次指令提交数量,基于该机制的超标量处理器相比传统基于ROB顺序提交机制的超标量处理器在减少硬件开销的情况下平均IPC指数提升46%,相比基于值预测、乱序退休和组提交的超标量处理器平均IPC指数增益为19%,综合性能更优。     

基于注意力机制的多层次编码和解码的图像描述模型

图像描述任务是图像理解的一个重要分支,它不仅要求能够正确识别图像的内容,还要求能够生成在语法和语义上正确的句子。传统的基于编码器-解码器的模型不能充分利用图像特征并且解码方式单一。针对这些问题,提出一种基于注意力机制的多层次编码和解码的图像描述模型。首先使用Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）提取图像特征,然后采用Transformer提取图像的3种高层次特征,并利用金字塔型的融合方式对特征进行有效融合,最后构建3个长短期记忆（LSTM）网络对不同层次特征进行层次化解码。在解码部分,利用软注意力机制使得模型能够关注当前步骤所需要的重要信息。在MSCOCO大型数据集上进行实验,利用多种指标（BLEU、METEOR、ROUGE-L、CIDEr）对模型进行评价,该模型在指标BLEU-4、METEOR和CIDEr上相较于Recall（Recall what you see）模型分别提升了2.5个百分点、2.6个百分点和8.8个百分点;相较于HAF（Hierarchical Attention-based Fusion）模型分别提升了1.2个百分点、0.5个百分点和3.5个百分点。此外,通过可视化生成的描述语句可以看出,所提出模型所生成的描述语句能够准确反映图像内容。     

具有不确定数据的XML数据编码设计

为了解决模糊数据对XML文档中各元素造成的内容和结构上的改变,使得XML数据模型中的不确定信息能够被有效地管理,提出了一种基于前缀编码的四元组编码方案.在语法分析器XML Schema中,根据模糊数据的特征,利用增加的元素对XML文档中的模糊元素进行约束,进而为每一个元素建立一个四元组,其参数由文档号、遍历序号、元素模糊性及组内标志符构成.通过大量的实验对比分析,验证了该编码方案的有效性,其更适用于具有较低XML树高度的XML文档.     

Connectivity compression of triangle meshes based on geometric parameter predict

An efficient encoding algorithm for lossless compression of triangle mesh connectivity is presented to further optimize the compression ratio. The algorithm firstly cuts a given mesh into a cutaway graph, then uses a triangle nodes tree to present the graph, containing the triangle strips topology information on the graph in the adjacency relationships between the leaf nodes and the branch nodes, reducing the mesh topology information needed to be encoded. Finally, we use the minimum interior angle maximum principle to predict the internal topology of the triangle strips, only encoding the prediction error elements, thus further reducing the information needed to be encoded. Compared with the current compression algorithms, this algorithm does not traverse the triangular mesh, only encoding and storing a small amount of mesh topology information and prediction information. Experimental results show that the algorithm can greatly reduce the compression ratios and process various triangle meshes.     

云环境下基于二进制编码的Apriori改进算法

面对海量数据的事务数据库,从改造Map函数和Reduce函数出发,对幂集进行二进制编码,设计了云环境下基于二进制编码的Apriori改进算法。运用该算法并行处理海量数据,提高了大规模数据集中频繁项集的寻找效率。     

基于人工鱼群遗传算法的 DNA 编码优化

针对DNA计算中的编码序列设计问题,分析DNA编码序列设计的目标和需要满足的约束条件,从中选择适当的约束条件,给出评估公式,提出人工鱼群遗传算法生成有效的DNA编码序列。经实验结果表明,所述算法比遗传算法及遗传粒子群算法产生的DNA编码序列质量更加稳定可靠。     

基于GPU加速的超精简型编码数据库系统

在数据爆发式增长的今天,特别是通信、金融、互联网等领域产生的大规模数据,在存储和查询方面给业界带来了前所未有的压力.在这种背景下,当前的数据库和数据仓库系统通过对数据进行压缩编码,在节约空间的同时减少了数据表查询时所需的I/O,获得性能上的提升,但大部分系统在面对实际大规模企业数据应用时依然无法在压缩比、导入时间或查询性能上完全满足企业需求.通过基于一定的规则对数据重新进行编码和精简,实现了一种新型超精简型编码的数据库系统HEGA-STORE.采用行列混合存储的架构;提出基于列内和列间规则挖掘和编码的数据导入存储计划;同时在规则挖掘和编码中使用GPU作为协处理器并行处理算法从而提高效率.通过开发编解码原型系统,对大规模网易易信通信记录数据和网易后台日志数据的导入和查询分别进行了测试,并与其他压缩编码算法和数据库、数据仓库产品进行比较.对比实验结果表明,相比同类数据库和数据仓库产品,原型系统拥有极高的压缩比,并且在导入速度和全表扫描查询速度也处于领先地位,同时使用GPU和CPU协作进行数据处理时也能进一步提高系统性能,验证了提出的超精简型编码数据库系统的实际应用价值.     

求解柔性作业车间调度的混合粒子群算法

将粒子群算法运用于求解柔性作业车间调度问题,采用基于轮盘赌的编码方法以及基于邻域互换的局部搜索方法。通过两个不同规模算例的试验计算,与基于粒子位置取整的编码方法进行对比分析,说明了轮盘赌编码方法求解柔性作业车间调度问题的有效性。且采用该编码方法的混合粒子群算法在求解柔性作业车间调度问题时具有更好的求解性能。     

AFDX总线10M接口电气参数极限适应性测试方法

AFDX(航空电子全双工交换式以太网)作为新型机载数据总线应用于大中型飞机,其通信接口电气参数的极限适应性测试是一项重要测试内容.提出一种10M标准AFDX总线信号发生器实现方案,采用4路非归零(NRZ)编码模拟双极性差分曼彻斯特编码,产生符合ARINC664规约要求的总线数据信号,并实现数据信号的传输速率、差分信号幅度、上升/下降时间等电气特性参数连续可调,满足AFDX总线10M接口电气参数极限适应性测试需求.     

多比特概率幅编码的量子衍生粒子群优化算法

为了提高粒子群算法的优化能力, 提出一种新的量子衍生粒子群优化算法. 该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码, 基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度, 采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新. 在每步迭代中, 只需更新粒子的一个量子比特相位, 即可更新该粒子上的所有概率幅. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出算法的单步迭代时间较长, 但优化能力较同类算法有大幅度提高.