基于优先图冲突可串行化判断

在对数据库同时进行读写的多个事务调度中,为了保证所有事务的并发执行,一个重要条件就是各个事务之间是否可串行化或冲突可串行化。然而,当事务较多较复杂时,要准确判断事务调度是否满足这些条件,难度较大。优先图通过事务内部的本征关系表征各个事务之间的逻辑顺序,根据优先图内有环或无环可准确判断调度是否可串行化或冲突可串行化。     

一种新的异构实时分布式系统的容错调度算法

一般来说,异构分布式实时系统中任务的周期并不完全相同且任务的时限不等于它们的周期,同时系统中还有一些无容错需求的任务.因此现有的任务调度算法一般不能满足这些要求.针对这类系统,在结合基版本/副版本技术和EDF算法的基础上,给出了一种新的容错调度算法.该算法由两部分组成：任务分配调度算法和单处理器调度算法.对于单处理器调度算法,本文采用了EDF算法;在此基础上,给出一种启发式静态任务分配算法.分析了系统的可调度性,给出了任务可调度条件和基版本/副版本时限的设置方法.仿真结果表明,这种算法是有效的.     

Smiles make it easier and so do frowns: Masked affective stimuli influence mental effort.

Two experiments tested the hypothesis that exposure to masked emotional expressions during the performance of cognitive tasks influences effort mobilization. In support of the predictions, participants who processed masked sad faces during task performance under “do your best” instructions showed stronger sympathetic nervous system discharge to the heart (shorter pre-ejection period, higher systolic blood pressure) than participants who were exposed to masked smiling faces or angry faces. Assessed task appraisals suggest that these effects on effort-related cardiovascular reactivity occurred because the masked emotional stimuli influenced the level of experienced task difficulty. The findings are compatible with the effects of consciously experienced affect on effort-related cardiovascular response. (PsycINFO Database Record (c) 2011 APA, all rights reserved)     

钢材包装打捆机的研究

分析了钢材包装打捆机的国内外现状,指出了现有打捆机存在的问题,提出了研制性能优良的钢材包装打捆机应做的主要工作．     

Translational Planar Cable-Direct-Driven Robots

A planar cable-direct-driven robot (CDDR) architecture is introduced with only translational freedoms. The motivation behind this work is to improve the serious cable interference problem with existing CDDRs and to avoid configurations where negative cable tensions are required to exert general forces on the environment and during dynamic motions. These problems generally arise for rotational CDDR motions. Thus, we propose a class of purely translational CDDRs; of course, these are not general but may only perform tasks where no rotational motion or resistance of moments is required at the end-effector. This article includes kinematics and statics modeling, determination of the statics workspace (the space wherein all possible Cartesian forces may be exerted with only positive cable tensions), plus a dynamics model and simulated control for planar translational CDDRs. Examples are presented to demonstrate simulated control including feedback linearization of the 4-cable CDDR (with two degrees of actuation redundancy) performing a Cartesian task. We introduce an on-line dynamic minimum torque estimation algorithm to ensure all cable tensions remain positive for all motion; otherwise slack cables result from the CDDR dynamics and control is lost.     

实时多处理器系统的双优先级调度算法

针对同构多处理器系统提出一种基于双优先级的实时任务调度算法.对偶发任务进行接受测试,进一步提高了系统对偶发任务调度的成功率.模拟结果表明,当多核处理器系统利用率达到极限时,该算法依然能够在完成强实时周期任务的成功调度前提下,保证软实时周期任务和偶发任务具有较高的调度成功率.     

面向小样本库的全局Gabor滤波人脸识别

虽然约束条件下的人脸识别已取得很大进展,但开放环境下的人脸识别仍有很多问题需要解决;其次,人脸识别实用系统往往难以获得待识别人的多个样本。针对上述两点,研究小样本库情况下的人脸识别问题,提出了一种新的人脸特征提取方法:对人脸图像进行多尺度多方向Gabor滤波,用特定尺度/方向滤波后的均值和方差作为新的人脸特征进行识别。基于JAFFE和ORL数据库进行"小样本训练,大样本测试"验证,实验结果及后续分析比对证明了方法的有效性。     

基于蚁群优化算法的网格任务映射策略

针对网格环境下实现任务最优映射的问题,提出一种基于蚁群优化算法的网格任务映射策略(ACO-GTM)。该算法通过人工蚂蚁在构建图上行走构建初始解,利用最优改进2-选择局部搜索方法对初始解进行局部优化,并采用全局信息素更新与局部信息素更新相结合的信息素更新策略。最后通过实验与其他算法进行比较,表明所提出的映射算法在最优跨度和负载平衡方面具有明显的优越性。     

网格环境下基于复制的能耗有效依赖任务调度研究

随着能耗管理成为可靠和绿色计算的重要课题,能耗感知调度方法以其低成本和可行性引发关注.目前,网格环境下依赖任务的能耗感知调度研究具有极大的挑战性,其需要平衡应用的优先约束性、海量数据传输、系统的异构性和不同性能指标的冲突性的关系.提出的网格依赖任务的能耗有效调度(energy-efficient scheduling of grid dependent tasks, ESGDT)算法旨在优化应用执行时间的前提下降低应用执行能耗,能有效解决上述问题.通过任务复制和渐进比例因子减少通信时间和通信能耗,同时兼顾应用复杂的数据依赖关系;适应芯片微型化和多核技术的发展趋势,采用动态电源管理技术减少任务执行的静态能耗;任务复制条件、渐进比例因子和微调原则均适时兼顾时间和能耗两个相互冲突的调度指标,并提出自适应和动态映射方法适应异构计算环境.模拟实验表明,较HEFT,EETDS和HEADUS算法,ESGDT算法不仅没有影响调度的时间性能,还可进一步降低应用执行能耗.     

移动边缘计算中依赖型任务的调度模型研究

当前移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)环境中关于任务调度的工作经常忽略任务间的依赖关系,导致其完成 时延较长。 针对此问题,首先,以降低系统完成时延为目标,在考虑到跨服务器协作的多用户、多边缘服务器场景下,利用广度 优先搜索算法(breadth first search, BFS)构建一种依赖型任务的调度模型。 然后,根据任务和边缘服务器之间的交互,将模型 中各调度层的联合卸载和迁移问题建模为一个多领导者多跟随者的 Stackelberg 博弈。 最后,为实现 Stackelberg 博弈均衡,提出 基于 Q 值的卸载算法和分布式迭代迁移算法求解模型。 仿真结果表明,与基线算法相比,所提算法在不同规模的用户和边缘 服务器的场景下,将系统完成时延分别降低了 44. 1%和 63. 2%。 进一步实验表明,与传统方案相比,所提模型在不同规模的用 户和边缘服务器的场景下使系统完成时延分别降低了 20. 1%和 6. 7%,有效保证了服务质量。