通信瓶颈下的实时并行任务分配研究

提出了实时并行任务粒度划分的具体设计方法，采用了系统内通信迟延最小的约束条件进行多处理器上的任务分配，解决了高速实时信号处理中的数据通信瓶颈问题。在自行设计的超立方体结构的通用信号处理机上，实现了空时二维自适应信号处理和SAR实时成像，显著减小了数据通信迟延，提高了并行效率和性价比。     

Non-redundant data clustering

Data clustering is a popular approach for automatically finding classes, concepts, or groups of patterns. In practice, this discovery process should avoid redundancies with existing knowledge about class structures or groupings, and reveal novel, previously unknown aspects of the data. In order to deal with this problem, we present an extension of the information bottleneck framework, called coordinated conditional information bottleneck, which takes negative relevance information into account by maximizing a conditional mutual information score subject to constraints. Algorithmically, one can apply an alternating optimization scheme that can be used in conjunction with different types of numeric and non-numeric attributes. We discuss extensions of the technique to the tasks of semi-supervised classification and enumeration of successive non-redundant clusterings. We present experimental results for applications in text mining and computer vision.     

云计算的现状与发展趋势

云计算作为一个全新的概念产业日益受到世界各国政府和企业界的重视。全社会不仅对它投入了巨大的关注,更为了它的快速发展投入了大量的人、财、物。云计算带来的计算机应用方式的革命被业内专家寄于厚望,更有人将其称为继信息技术革命之后的第四次工业革命。文章对云计算在目前的发展状况进行了简要概括;重点对云计算目前发展阶段存在的各种瓶颈问题进行了归纳总结,对其成因进行了剖析;对云计算今后的发展、应用趋势进行了展望。     

交换机缩容工程中的瓶颈与技巧

通过多个交换机缩容工程实践,给出了实施过程中,如何减少改跳配线工作量;如何快速编制缩容资料;如何灵活分批修改数据;如何清除残留数据干扰;如何躲避动态数据影响等问题的解决办法和技巧。     

快速路瓶颈路段交通特性分析

为了探求快速路交通瓶颈运行规律,在分析快速路交通流运行特性的基础上,结合调查数据对快速路瓶颈路段交通特性进行了分析.结果表明,交通流运行速度低于40 km/h或占有率达到28%时,交通流开始出现拥挤,并且从稳定流到强制流变化过程持续时间较短(小于10 min).此外,通过对排队前、排队后以及排队状态下服务交通流率对比分析,发现稳定流到强制流过渡过程中服务流率大于稳定流和强制流状态下的服务流率,应用流量-速度曲线模型法会过高估计快速路路段通行能力.     

基于DBR的生产控制方法研究

为解决DBR方法在生产控制研究中的局限性,分别对DBR方法中时间缓冲量的确定、瓶颈识别和控制机制进行改进,建立了一套完善的、基于DBR的生产控制方法,使之能够有效地识别制造系统的瓶颈资源,减少生产中不确定性对系统带来的影响,提高生产绩效．     

基于端到端丢包测量的网络瓶颈链路推断方法

为了寻找网络中瓶颈链路,对网络数据包丢失率的推断方法进行了研究,提出一个新的网络数据包通过率的统计推断模型．该模型基于端到端的测量方式,采用累积母函数对网络路径级数据包通过率进行分析,估计出网络链路级数据包通过率的统计信息．利用网络数据包通过率与丢失率之间的关系,可以间接得到链路级数据包丢失率的统计信息．仿真实验表明,该模型不需要很高的测量负载量就可以较精确地推断出网络链路级数据包通过率的统计信息,并根据Chernoff bound检测出网络中的瓶颈链路．     

具有成本约束的设备投资木桶—贪婪优化算法研究

针对以经验为主的混合流水车间设备购置策略所导致的生产不平衡问题,提出了一种木桶—贪婪算法。该算法在固定设备成本的约束下,以产线生产节拍最快为目标,利用木桶效应的补短板思路识别出瓶颈工序,并在此基础上针对产线内多种类产品瓶颈工序不一致的特性引入贪婪思想。然后,基于实际产线案例对比不同算法的求解结果,木桶—贪婪算法相比穷竭搜索算法以及改进遗传算法在求解质量和效率方面具有一定优势。最后,以实际产线为背景,利用Plant Simulation仿真进行产线改造前后对比,验证了提出的算法在实际生产中的可行性和有效性。     

以太型局域网吞吐率指标的检测

吞吐率是以太型局域网性能中最重要一项测试指标,利用实际的检测项目,结合最新颁布的国家标准,对这项指标进行检测。利用所测数据判断网络吞吐率是否达到千兆．验证数据包大小变化时引起的吞吐率变化,并将局域网中存在的问题进行分析和解决,最后总结出吞吐率指标测试的关键要素,为以后的相关测试提供参考。     

基于改进轻量级秩扩展网络的人脸表情识别方法

人脸表情识别作为人机交互的一种重要方法,广泛应用于智能医疗、公安测谎系统、车载安全系统等领域。现有人脸表情识别方法多数存在参数量冗余、计算成本高、特征表达瓶颈等问题。提出一种基于改进轻量级秩扩展网络ReXNet的人脸表情识别方法。通过构建改进的ReXNet以提取人脸表情特征,在参数量较少的条件下解决特征表达瓶颈的问题,增强对表情局部特征的关注,获得高层次的表情特征,同时融合坐标注意力模块,将位置信息嵌入到通道注意力中,精准地定位和识别感兴趣的特征,建立位置信息与局部特征之间的长依赖关系,减少计算开销。在此基础上,将细化模块引入到改进的网络架构中,利用类别上下文信息细化分类结果,增强类间的分化效果,从而提高人脸表情识别的准确率。实验结果表明,该方法在RAF-DB和FERPlus数据集上的人脸表情识别准确率分别达到88.43%和88.8%,相比VGG16-PLD、SHCNN、ResNet+VGG等方法,具有较高的准确率和较优的鲁棒性。