Error analysis of task performance with laptop in vibration environment

The present study investigates influences of vibration directions, vibration magnitudes, object sizes, object distances and angles of approach on producing errors while performing pointing and clicking activity on a laptop monitor similar to passengers working on moving trains. Attempts made outside the boundary of an object while performing the activity is registered as an error. The number of errors produced under different exposure conditions is computed. Higher vibration magnitudes, smaller size of the objects, and diagonal angular movements are found to create more errors and affected accuracy of the activity and hence showed difficulties to perform the activity.     

The feasibility of general task systems with precedence constraints on multiprocessor platforms

Feasibility analysis determines (prior to system execution-time) whether a specified collection of hard-real-time jobs executed on a processing platform can meet all deadlines. In this paper, we derive near-optimal sufficient tests for determining whether a given collection of jobs can feasibly meet all deadlines upon a specified multiprocessor platform assuming job migration is permitted. The collection of jobs may contain precedence constraints upon the order of execution of these jobs. The derived tests are general enough to be applied even when the collection of jobs is incompletely specified. We discuss the applicability of these tests to the scheduling of collections of jobs that are generated by systems of recurrent real-time tasks. We also show that our feasibility conditions may be used to obtain global-EDF schedulability conditions.

基于网格的散乱点曲面重构技术

提出一种利用网格技术实现散乱点曲面重构的方法,设计适合网格并行的松耦合分层重构算法,在此基础上研究基于Agent技术的智能任务分解机制和基于Condor-G技术的任务分配与调度策略,并搭建网格实验平台进行测试。对重构结果的分析表明,该技术可提高基于散乱点的曲面重构速度,降低应用成本。     

基于多代理的CSCL系统成员感知实现

针对一般基于多代理技术的CSCL系统中没有有效感知机制的问题,提出将具有感知功能的学习者Agent应用于协作学习系统中,描述学习者Agent的内部结构,给出感知功能模块中小组任务的分解和原子任务图的构造算法,定义感知强度的计算函数,对感知信息的呈现过程进行描述,有效解决现有协作学习系统中群体互动效果差、感知信息混乱的问题。     

IPI:一种基于影响力和兴趣的链接预测算法

链接预测的一个关键问题在于如何合理高效地结合链接属性、节点属性等相关信息以用于预测的目的,针对该问题提出了一种基于节点影响力和兴趣的链接预测算法IPI(Influence Plus Interest),即通过拓扑结构信息来量化用户的影响力,通过文本信息来模拟用户兴趣.结合两类信息对节点间的联系进行打分,得分高的节点对即代表具有较强的联系.在真实数据集上的实验表明,我们提出的方法具有一定的可行性.     

基于模糊关联规则的微博用户潜在兴趣发现

针对微博用户兴趣随时间变化的特征,提出一种基于模糊关联规则的潜在兴趣发现方法(PIDFAR),利用LDA主题模型表达微博主题分布,通过时间加权的方式计算出用户现在兴趣的主题分布,进行模糊关联规则挖掘,得出关联规则集合以表示和发现用户兴趣随时间发生变化的一般规律,最后根据关联规则集合中关联规则和用户现在兴趣的主题分布来计算相似度,取相似度较高的关联规则的后项的集合组成用户的潜在兴趣.实验表明, PIDFAR方法能够使得用户潜在兴趣的发现过程脱离用户的好友群体限制,相比基于协同过滤技术的潜在兴趣发现方法明显提高了发现微博用户潜在兴趣的准确率.     

面向移动设备的温度感知的任务调度算法

由于志愿者分布式计算可以为计算量庞大的科研项目提供足够的计算能力,甚至比超级计算机的计算能力还要强大,因此,志愿者分布式计算技术受到了很多研究人员的关注,很多不同的志愿者分布式计算架构被广泛应用。以往的很多志愿者分布式计算架构通常考虑的志愿者主机是PC电脑,或者单纯地把移动设备当作PC电脑一样进行处理。由于移动设备的很多特性跟PC电脑存在着很大的差异,所以很多时候这些志愿者分布式计算架构并不能高效地处理同时拥有PC电脑和移动设备志愿者的志愿计算项目。针对志愿者分布式计算系统上两个主流的志愿者分布式计算任务调度方法——迭代计算的任务调度算法和先来先服务的调度算法FCFS在处理移动设备志愿者计算上存在着的不足,为了提高志愿者分布式计算平台的执行效率,提出了一个面向移动设备的温度感知的任务调度算法TATSA。实验结果表明,TATSA比主流的任务调度算法ISA和FCFS在移动设备志愿者计算时效率明显更高。     

一种基于颜色特征的感兴趣目标提取方法

针对现有的感兴趣区域(ROI)提取方法边缘不清晰、区域不完整等问题,提出一种ROI提取方法.首先采用颜色局部特征的信息量大小衡量兴趣度的大小,然后融合颜色特征信息量图获得图像的显著图(SM),再进行阈值分割,得到显著值大的区域,即ROI.实验结果表明,该方法能有效地提取出感兴趣的对象,SM中目标区域的显著值均匀、边缘清晰;与人工标记的ROI比较,该方法召回率为79.71％,精度为78.53％,优于已有的ROI提取方法.     

异构计算中体系结构感知的并行任务分簇方法

异构计算是高效能计算发展的必然趋势,针对异构计算运行中并行任务和体系结构难匹配的问题,提出了实 现并行任务和体系结构匹配的并行任务分簇方法。首先给出效能的概念及异构计算中体系结构感知的分簇问题,然 后从理论上分析了异构匹配与效能的关系,提出了实现异构计算匹配和结构匹配的分簇理论,目的是发挥异构计算中 机器的潜能,协同处理并行任务,实现高效能。在此基础上,给出相应的算法。最后通过仿真实验说明,该方法可通过 簇图与体系结构的匹配缩短通信开销在执行时间上所占的比例,从而缩短并行执行时间,以提高系统利用率,最终实 现异构计算的高效能。     

增量统计方法在二代身份证系统中的应用

报表统计在二代身份证系统中非常重要,而且要求以天为单位按行政区划统计。当数据量比较小时,可以实时统计,但是当数据量比较大时,实践表明如果采用常规的统计方法,性能较差。因此,针对这种情况,提出了一种基于ORACLE的新统计方法—增量统计法,提高系统性能,来满足省、地市、区县、派出所各级公安机关工作人员的统计需求。