基于粗粒度分页和细粒度分片的大地形动态调度机制研究
一种粗细粒度结合的动态污点分析方法
关 健词 ：粗粒 度 ；细粒 度 ；动态 污点 分析 ；离 线轨迹 ；污 点 传播 ；二进 制
Ａ Ｄｙ ｎａ ｍｉ ｃ Ｔａ ｉ ｎｔ Ａｎａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ Ｍｅ ｔ ｈ ｏｄ Ｃｏ ｍ ｂｉ ｎｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ
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面向云计算环境的动态资源分配算法优化研究
面向云计算环境的动态资源分配算法优化研究云计算作为一种新兴的计算模式，通过网络提供可扩展的虚拟化资源服务，已经被广泛应用于各行各业。
在云计算环境中，动态资源分配是一个关键的问题，它涉及到如何根据用户需求和系统负载情况，合理地分配计算资源，以提高系统性能和资源利用率。
面向云计算环境的动态资源分配算法优化研究致力于提出更加高效和自适应的资源分配策略，以满足不同应用场景下的需求。
本文将从任务粒度、资源分配策略、负载均衡以及能耗管理等方面，对该研究进行深入探讨。
首先，对于任务粒度的优化，传统的云计算环境中通常将任务分解为固定大小的虚拟机实例，但这种粗粒度的资源分配策略无法适应任务的实际需求。
因此，研究者提出了基于任务剖析的动态资源分配算法。
该算法通过对任务进行细粒度划分，将任务的子任务分配给不同的虚拟机实例，以实现更加灵活和高效的资源利用。
其次，针对资源分配策略的优化，研究者提出了多种方法来实现资源的动态分配。
例如，基于遗传算法和模拟退火算法的优化方法可以通过搜索空间来寻找最优的资源分配方案。
另外，基于机器学习的方法可以通过对历史数据进行分析和预测，从而实现智能化的资源调度决策。
这些优化方法可以根据具体的应用场景选择合适的策略，并且在一定程度上提高了资源利用率和系统性能。
第三，负载均衡是动态资源分配算法优化的重要方面之一。
在云计算环境中，不同的虚拟机实例可能具有不同的负载情况。
为了提高系统的性能和可靠性，需要将任务均匀地分配给各个虚拟机实例，避免资源的过载和负载不均衡。
因此，研究者提出了基于负载预测和负载监控的负载均衡算法。
这些算法可以根据实时的负载情况，动态地调整任务的分配，以实现更好的负载均衡效果。
最后，能耗管理也是云计算环境中一个重要的问题。
由于云计算环境中存在大量的服务器和网络设备，能耗管理的优化可以降低能源消耗，减少运营成本，并且对环境保护具有积极作用。
为了实现能耗的最小化，研究者提出了动态电源调节、虚拟机迁移以及仿生算法等方法。
2020-2021《GIS设计与开发》期末课程考试试卷B(含答案)
2020-2021《GIS 设计与开发》期末课程考试试卷B 适用专业: 考试日期:分, 总计10分） 1.GIS 维护除了通常的软、硬件维护和更新外，还包括地理信息的维护，主要表现在地理信息正确性、一致性和完整性的监察以及地理信息现势性的保证等。
..） 2.广义GIS 接口设计是指设计GIS 之间、GIS 内各子系统之间和子系统内部各个模块之间的接口, 使它们能够较好地进行通讯和实现功能共享。
（ ） 3...myRecordSet.Fields("人口").Value 和..myRecordSet("人口")完成的功能是一样的。
..） 4.FoxPr.、Acces..MYSQ..MSSQ.数据库，均可.ODB.AP.进行访问...）5.Mapinf.、ArcInfo 是ESRI 公司推出的桌.GI.平台与大型工具.GI.平台。
..） 1. 二、选择题（共10题、每题2分, 共20分） GIS 组件式的二次开发的特点包括: （ ） A 开发简易 B 开发语言无关 C 不依赖于商用GIS 平台 D 通用性 2. 我国1:100万基本比例尺分幅地图的经差是（ ）。
3. A.3° B.4° C.6° D.2° 4. 面向对象方法的基本特征包括（ ） A.类 B.对象 C.虚拟 D.继承 按６度带划分, 经度范围为 114°---> 120°, 那么其中央经线为: （ ） 5. A 、117° B.116° C 、115° D 、117.5° 6. GIS 工程总体设计一般采用（ ）进行实施。
A.结构化设计方法 B.原型化方法 系： 专业班级： 姓名： 学号：装 订 线C.面向对象方法D.组件化方法7.地理信息系统空间位置建立的基础是（）A 统一的坐标系统B 统一的分类编码原则C 标准的数据交换格式D 标准的数据采集技术规程、假定“姓名”是文本型字段, 则查找姓“王”的学生应使用表达式（）A 姓名 Like ″王 * ″B 姓名 Like ″ [ ！王 ] ″C 姓名 = ″王 * ″D 姓名 = = ″王 * ″8.地理坐标系的坐标单位是（）A 、角度单位B 、长度单位C 、弧度单位D 、计量单位在GIS用户界面的开发中, 一般采用（）。
粗粒度与细粒度权限控制
粗粒度与细粒度权限控制1.1 什么是粗粒度和细粒度权限粗粒度权限管理，对资源类型的权限管理。
资源类型⽐如：菜单、url连接、⽤户添加页⾯、⽤户信息、类⽅法、页⾯中按钮。
粗粒度权限管理⽐如：超级管理员可以访问户添加页⾯、⽤户信息等全部页⾯。
部门管理员可以访问⽤户信息页⾯包括页⾯中所有按钮。
细粒度权限管理，对资源实例的权限管理。
资源实例就资源类型的具体化，⽐如：⽤户id为001的修改连接，1110班的⽤户信息、⾏政部的员⼯。
细粒度权限管理就是数据级别的权限管理。
细粒度权限管理⽐如：部门经理只可以访问本部门的员⼯信息，⽤户只可以看到⾃⼰的菜单，⼤区经理只能查看本辖区的销售订单。
粗粒度和细粒度例⼦：系统有⼀个⽤户列表查询页⾯，对⽤户列表查询分权限，如果粗颗粒管理，张三和李四都有⽤户列表查询的权限，张三和李四都可以访问⽤户列表查询。
进⼀步进⾏细颗粒管理，张三（⾏政部）和李四(开发部)只可以查询⾃⼰本部门的⽤户信息。
张三只能查看⾏政部的⽤户信息，李四只能查看开发部门的⽤户信息。
细粒度权限管理就是数据级别的权限管理。
1.2 如何实现粗粒度和细粒度权限管理如何实现粗粒度权限管理？粗粒度权限管理⽐较容易将权限管理的代码抽取出来在系统架构级别统⼀处理。
⽐如：通过springmvc的拦截器实现授权。
如何实现细粒度权限管理？对细粒度权限管理在数据级别是没有共性可⾔，针对细粒度权限管理就是系统业务逻辑的⼀部分，如果在业务层去处理相对⽐较简单，如果将细粒度权限管理统⼀在系统架构级别去抽取，⽐较困难，即使抽取的功能可能也存在扩展不强。
建议细粒度权限管理在业务层去控制。
⽐如：部门经理只查询本部门员⼯信息，在service接⼝提供⼀个部门id的参数，controller中根据当前⽤户的信息得到该⽤户属于哪个部门，调⽤service时将部门id传⼊service，实现该⽤户只查询本部门的员⼯。
1.3 基于url拦截的⽅式实现基于url拦截的⽅式实现在实际开发中⽐较常⽤的⼀种⽅式。
大规模室外动态场景调度机制研究
作者 简介 ： 胡斌 （９ ５一 ， 南 衡 阳人 ， ， 士 ， １７ ）湖 男 博 毕业 于 中国 科 学 院南 京 地 理 与 湖 泊 研 究 所 ， 要 从 事虚 拟现 实 与 ３ 成 研 主 Ｓ集
果 小 几何 体是 动态 移 动的 。 这种 情 况会 加剧 。小几
速 度 考 虑普通 八又 树在 动态场 景 的管理方 面存 在
不 足 ． 文 引 入 松散 八 又 树 组 织动 态 场 景 ． 八 又 本 使 树 在可 见性 判断 、 碰撞 检 测和 场 景查 询等 方 面 的优 势扩 展到 大规模 室外 动态 场景［］ ７。 － ９
（ １中国 科 学 院南 京 地 理 与 湖 泊研 究 所 ， 京 ２ ０ ０ ； 中 国科 学 院研 究 生 院 ， 京 １０ ３ ； 南 １０ ８ ２ 北 ０ ０ ９
３南京 邮 电大 学 ， 京 ２ ０ ０ ； 南 １ ０ ８ ４南京 大学 ， 京 ２ ０ ９ ） 南 １０ ３
摘 要 ： 文 分 析 了 传统 的地 形 流 式 处 理 方 法 和八 叉 树 场 景 组 织 的 优 缺 点 ， 后 把 松 散八 叉树 引 入 动态 场 景 的组 织 ， 论 然
了对 大 范 围 的 地 形 场 景 数据 的精 细调 度 ： 过 把 调 度 过 程 分 散 到 流水 线 的 各 阶 段 和 各 帧 ． 少 了“ 发 式 ” 通 减 爆 内存 和 磁盘 Ｉ ／ Ｏ请 求 ．确 保 了渲 染 的平 稳 性 ；利 用 数据 调 度 流水 线 的 阶段 性 管 理 Ｐ ｇ ａｅ和 ．ｌ 生命 期 ，避 免 了 Ｐ ｇ ｒｅ的 ｉ ａｅ和
何 体 高层 聚集 降低 了空 间操 作 的效 率 ． 尤其 是 使八
又 树 在可 见性 判 断 、 撞检 测 和场景 查 询等 方 面 的 碰 优 势大 打折 扣
可重构处理器多任务并发调度
重点研究粗粒度动态可重构处理器执行并发任务调度问题的数学模型
通过数学推导
指出了影响动态可重构处理器执行并发任务时处理速度的两大关键因素--需配置的PE总个数和任务载入的总次数
针对影响处理速度的两大关键因素
比较了两种极端条件下相应的调度算法性能
仿真结果表明：执行时间较长时
基于粗粒度动态可重构处理器的通用模型
本文主要探讨影响其执行并发任务时处理速度的关键因素
鉴于各关键因素在不同条件下对系统处理速度的影响程度不同
本文研究不同条件下的调度算法对粗粒度动态可重构处理器性能的改善程度及算法的时间复杂度
目前国内仅见有少量讨论基于FPGA的可重构数字系统调度算法的论文[3-6]
自己收藏度动态可重构处理器中的并发任务调度问题研究
方 达
（电子科技大学通信与信息工程学院 成都 611731）
【摘要】利用调度算法减少重构时间并提高执行并发任务的能力是提升可重构数字系统运行速度的一条重要途径
（10）
中元素的个数表示执行完当前所有的任务所需要被配置的PE的数量
因配置每一个PE所需要的时间均相同
需要被配置的PE的数量直接决定了执行当前所有任务所需要的重构时间
设配置一个PE的时间为
若表示为：
（11）
则重构时间可表示为：
（12）
粗粒度动态可重构处理器的体系架构[7]可由如下框图表示：
图1 粗粒度动态可重构处理器通用架构示意图
粗粒度动态可重构处理器的PE可在某一段时间内实现一项简单的功能
多个PE的相互配合可以完成某一项任务[8]
这段采用高级语言描述的任务可由粗粒度动态可重构处理器的多个PE协同完成：
基于粗粒度的路由切割调度及实现方法
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得到 渐进 次优解 ， 法搜 索局部 空 间， 算 有很好 的 收敛特 性和较 低 的时 间复杂性 。使得 Ｉ 地 址 空间从 单控制 节 点映射 到多条 Ｐ 链路 上时 能够保持 这 些链 路 上的 流量 均衡 ， 利用设计 的单 点解 空 间的切割调 度 算法 Ｓ Ａ， 出链路 ｅ Ｓ 找 的有 限个路 由分 配的可 行解 。 对基 于粗粒 度 的策略路 由通 过路 由切割 调度 的思 想变 为细粒度 的任 务调度 进行 了研 究并给 出一 种利 用 ＮＳ ２网络仿真
高性能计算中的任务调度算法技术综述
高性能计算中的任务调度算法技术综述随着科技的飞速发展，高性能计算在科学研究、工程设计以及产业创新中扮演着举足轻重的角色。
高性能计算的效率和性能取决于任务调度算法的设计和优化，因此任务调度算法技术的研究变得尤为重要。
一、任务调度算法的重要性任务调度算法是高性能计算中的核心问题之一。
它涉及到如何将待执行的任务分配给计算节点以达到最优性能的问题。
优秀的任务调度算法能够合理地分配计算资源，提高计算集群的利用率，并且最大限度地减少任务的执行时间，从而达到高性能计算的目标。
二、任务调度算法的分类根据任务执行顺序的不同，可以将任务调度算法分为静态调度和动态调度两类。
静态调度算法在任务开始执行前就决定任务执行的顺序，适用于信息量不大且具有确定性的问题。
而动态调度算法则根据任务的执行情况来动态决定任务的执行顺序，适用于信息量大或者任务执行时间难以预测的问题。
三、任务调度算法的常用方法1. EDF算法最早出现的任务调度算法之一是最早截止时间（EDF）算法。
该算法根据任务的截止时间来决定任务的执行顺序。
对于每个任务，选择截止时间最早的任务先执行，通过动态调度来实现最优性能。
EDF算法具有简单、容易实现的优点，但是对于长任务队列和资源限制时，该算法可能导致任务错过截止时间。
2. SJF算法短作业优先（SJF）算法是一种静态调度算法，它将任务按照执行时间的长短进行排序，选择执行时间最短的任务先执行。
SJF算法在任务执行时间可预测的情况下能够保证最短的平均等待时间，但是当任务的执行时间难以预测时，可能会导致长任务等待时间过长。
3. 基于遗传算法的任务调度遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
在任务调度中，可以使用遗传算法来进行任务分配和调度。
首先，将待执行的任务表示为个体，通过交叉、变异等操作生成下一代任务分配方案，并通过适应度函数来评估任务调度的优劣。
逐步演化，直到找到最优的任务调度方案。
基于遗传算法的任务调度算法可以较好地解决复杂的任务分配问题，但是计算复杂度较高。
基于细粒度并行化的大规模数据处理技术
基于细粒度并行化的大规模数据处理技术一、细粒度并行化技术概述随着大数据时代的来临，数据的规模和复杂度越来越高，传统的数据处理方案已经无法满足实时性和处理效率的需求，因此需要一种新的数据处理技术。
细粒度并行化技术是一种基于计算机集成化思想和并行化技术的数据处理方案。
该技术通过将数据分成若干个小块，然后通过并发计算和并行处理的方式将其进行处理，从而提高数据处理的效率。
二、细粒度并行化的特点1.精细划分数据：通过细粒度并行化技术，可以根据数据的特点和处理要求，将数据进行精细的划分，这样可以使得每一块数据的处理时间更加短暂，从而加快数据处理的速度。
2.高效率并行处理：在细粒度并行化技术中，由于数据被分成小块，可以同时处理多个数据块，这样可以充分利用计算机的多核心特性，从而提高数据处理的效率。
3.实时处理：细粒度并行化技术可以实时处理大量数据，可以用于实时数据处理、数据挖掘、插值和模拟等应用。
这也是大规模数据处理中所需要的一个重要特点。
4.高可扩展性：细粒度并行化技术还具有高度可扩展性，当数据规模越来越大时，可以通过增加计算节点和并发计算集群的数量来实现更好的处理效率。
三、细粒度并行化技术的应用场景1.互联网数据分析：互联网数据源源不断地产生，如何进行高效率的数据处理，已经成为一个亟待解决的问题。
细粒度并行化技术可以大量节省计算资源，加速数据处理时间，使得互联网数据分析变得更加高效。
2.商业智能：商业智能需要大量的数据处理和分析，而细粒度并行化技术正是商业智能的理想选择。
商业智能使用细粒度并行化技术处理数据，可以加速报表生成，提高分析效率，为企业提供决策支持。
3.科学计算：科学计算需要高效率的计算能力来处理大规模的数据，而细粒度并行化技术不仅可以加速计算速度，还可以实现更高的计算精度，从而提高计算效率。
因此，在检测、模拟和仿真中使用细粒度并行化技术有着广泛的应用。
四、细粒度并行化技术的实现方法1.分布式计算：分布式计算可以使得数据分散在多个节点上，同时在每个节点上进行并行计算，然后将计算结果进行分析和整合，从而实现高效率的数据处理。
基于粗—细颗粒度时间表达的技术演化路径研究
基于粗—细颗粒度时间表达的技术演化路径研究目录一、内容概要 (2)1. 研究背景 (3)2. 研究意义 (4)3. 研究目的与问题 (5)二、相关文献综述 (6)1. 技术演化路径研究现状 (7)2. 粗颗粒度时间表达方法与应用 (8)3. 细颗粒度时间表达方法与应用 (9)4. 粗细颗粒度时间表达的对比分析 (10)三、理论基础 (11)1. 技术演化理论 (13)2. 时间表达的理论框架 (14)3. 粗细颗粒度时间表达的界定 (15)四、研究方法 (16)1. 数据收集 (17)2. 研究方法选择 (18)3. 研究过程设计 (19)五、实证分析 (20)1. 基于粗颗粒度时间表达的技术演化路径 (22)2. 基于细颗粒度时间表达的技术演化路径 (23)3. 粗细颗粒度时间表达的比较分析 (24)六、结论与讨论 (25)1. 研究结论 (26)2. 讨论与展望 (27)3. 研究不足与改进 (29)一、内容概要本研究旨在深入探讨基于粗—细颗粒度时间表达的技术演化路径，以揭示技术进步的内在逻辑和动力机制。
研究开篇即对技术演化的相关理论和研究现状进行了系统梳理，明确提出了本文的研究框架和方法论基础。
在理论研究部分，本文首先界定了粗颗粒度时间表达和细颗粒度时间表达的概念，并分析了它们在技术演化过程中的作用和意义。
通过引入时间维度，本文对技术演化的传统模型进行了拓展，引入了粗细颗粒度的时间表达，以更细致地刻画技术发展的历史脉络和当前状态。
在实证研究部分，本文选取了多个具有代表性的技术领域，如信息技术、生物技术和能源技术等，对其基于粗—细颗粒度时间表达的技术演化路径进行了深入剖析。
通过对这些领域的技术发展历程进行对比分析，本文揭示了不同领域技术演化过程中的共性和差异，并提炼出了一系列有价值的经验规律和理论见解。
本文还进一步探讨了粗细颗粒度时间表达在技术预测、技术管理和政策制定等方面的应用价值。
通过构建相应的模型和指标体系，本文为决策者提供了科学的技术演化分析和预测工具，有助于推动技术创新和产业升级。
《2024年基于资源感知的动态云任务调度算法研究》范文
《基于资源感知的动态云任务调度算法研究》篇一一、引言随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业和组织将业务部署在云端，使得云环境下的任务调度问题变得越来越重要。
动态云任务调度算法作为云计算中的关键技术之一，其性能的优劣直接影响到云服务的响应速度和资源利用率。
因此，研究基于资源感知的动态云任务调度算法具有重要的理论价值和实际应用意义。
二、研究背景及意义传统的任务调度算法往往忽视了资源的实时感知和动态调整，导致资源利用率低下和任务响应时间过长。
而基于资源感知的动态云任务调度算法能够根据实时的资源使用情况和任务需求，动态地调整任务的调度策略，从而提高了资源利用率和任务响应速度。
此外，随着云计算规模的扩大和复杂性的增加，如何实现高效、智能的任务调度成为了云计算领域的重要研究课题。
因此，本论文研究的基于资源感知的动态云任务调度算法具有重要的研究意义和实际应用价值。
三、算法原理及关键技术3.1 算法原理基于资源感知的动态云任务调度算法主要依据实时的资源使用情况和任务需求，通过感知、分析、决策和执行四个步骤实现任务的动态调度。
首先，通过资源感知技术获取实时的资源使用情况；其次，根据任务的需求和资源的实际情况进行分析和匹配；然后，根据分析和匹配结果进行决策，选择最优的调度策略；最后，执行调度策略，将任务分配给最适合的计算节点。
3.2 关键技术（1）资源感知技术：通过传感器、监控工具等技术手段获取实时的资源使用情况，包括CPU、内存、存储等资源的占用情况。
（2）任务需求分析：对任务的需求进行详细的分析和描述，包括任务的计算量、数据量、时限等要求。
（3）调度策略选择：根据任务的需求和资源的实际情况，选择最优的调度策略，包括任务优先级、负载均衡、故障恢复等策略。
（4）执行与反馈：执行选定的调度策略，并将任务分配给最适合的计算节点。
同时，通过反馈机制对调度结果进行评估和调整，以实现更好的调度效果。
四、算法实现及性能分析4.1 算法实现本论文提出的基于资源感知的动态云任务调度算法采用分布式架构，通过云计算平台实现。
《基于资源感知的动态云任务调度算法研究》范文
《基于资源感知的动态云任务调度算法研究》篇一一、引言随着云计算技术的不断发展，越来越多的企业和组织将业务迁移至云端，以实现资源的灵活分配和高效利用。
然而，在云计算环境中，如何有效地进行任务调度，以最大化资源利用率和系统性能成为了一个重要的问题。
针对此问题，本文提出了一种基于资源感知的动态云任务调度算法。
二、背景及意义云计算作为一种共享的资源池，可以根据需求动态地分配和优化资源。
在云计算环境中，任务调度是资源管理的重要环节，它直接影响到系统的性能和资源利用率。
传统的任务调度算法往往忽略了资源的实时感知和动态调整，导致资源利用率不高，系统性能受限。
因此，研究基于资源感知的动态云任务调度算法具有重要意义，可以提高系统性能，优化资源分配，降低运营成本。
三、相关研究综述近年来，关于云任务调度算法的研究日益增多。
其中，基于资源感知的任务调度算法成为了一个重要的研究方向。
这些算法通过实时感知资源的状态和需求，动态地调整任务调度策略，以提高资源利用率和系统性能。
然而，现有的算法仍存在一些问题，如资源感知不够准确、调度策略不够灵活等。
因此，本研究旨在提出一种更加高效、灵活的基于资源感知的动态云任务调度算法。
四、算法描述本文提出的基于资源感知的动态云任务调度算法主要包括以下几个步骤：1. 资源感知：通过实时监测云环境中各种资源的状态和需求，如CPU、内存、存储等，为任务调度提供准确的资源信息。
2. 任务分类：根据任务的类型、大小、优先级等因素，将任务进行分类。
3. 调度策略制定：根据资源感知的结果和任务分类的信息，制定动态的任务调度策略。
调度策略应具有灵活性，能够根据资源的实时状态和需求进行调整。
4. 任务分配与执行：将任务分配给合适的虚拟机或物理机执行，并实时监控任务的执行情况，以便进行动态调整。
五、算法实现与评估1. 算法实现：本文采用编程语言实现所提出的算法，并在云平台上进行测试。
2. 评估指标：为了评估算法的性能，我们采用了以下几个指标：任务完成时间、系统吞吐量、资源利用率等。
细粒度动态复杂场景感知关键技术研究
2023《细粒度动态复杂场景感知关键技术研究》•引言•细粒度场景感知模型•动态场景感知算法•感知关键技术应用•研究成果与展望目录01引言研究背景与意义背景随着人工智能技术的快速发展，细粒度动态场景感知成为亟待解决的问题。
在复杂多变的场景中，如何准确、快速地感知和理解场景信息，对于智能系统的自主决策和智能交互至关重要。
意义细粒度动态场景感知技术的研究不仅有助于提升智能系统的感知能力和交互效果，还有助于推动人工智能在各领域的应用和发展。
研究现状与挑战现状目前，针对细粒度动态场景感知的研究已经取得了一定的进展，但仍存在诸多挑战。
如何克服这些挑战，成为当前亟待解决的问题。
挑战细粒度动态场景感知的挑战主要包括感知的准确性、实时性、鲁棒性以及泛化能力等方面。
现有的方法往往在某一方面取得了较好的效果，但在其他方面却存在较大的不足。
0102研究内容本研究旨在解决细粒度动态场景感知中的准确性、实时性、鲁棒性和泛化能力等关键问题，提出一种全新的细粒度动态场景感知方法。
方法本研究采用深度学习技术，结合多模态信息融合、时序行为建模以及迁移学习等策略，构建一个具有高效、准确、实时和鲁棒性的细粒度动态场景感知模型1. 多模态信息融合通过融合不同模态的信息，如视觉、听觉、语言等，提升模型的感知能力。
2. 时序行为建模通过对时序行为进行分析和建模，捕捉动态场景中的时间信息，提高模型的实时性和准确性。
3. 迁移学习利用已有的大规模预训练模型，进行微调训练，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
研究内容与方法03040502细粒度场景感知模型模型概述背景介绍随着人工智能技术的快速发展，场景感知技术在智能视频监控、智能交通、人机交互等领域得到了广泛应用。
细粒度动态复杂场景感知是当前研究的热点和难点之一。
研究目的本课题旨在研究细粒度动态复杂场景感知关键技术，提出一种具有高效、准确、自适应的场景感知模型，为相关应用领域提供核心技术支持。
研究意义通过解决细粒度动态复杂场景感知问题，本课题将推动人工智能技术在智能视频监控、智能交通、人机交互等领域的更广泛应用，为社会带来更多的便利和创新。
分布式任务调度算法设计与优化研究
分布式任务调度算法设计与优化研究随着云计算和大数据的快速发展，分布式环境下的任务调度算法设计与优化变得越来越重要。
分布式任务调度是指将一个大型任务分解为多个子任务，并将这些子任务分布到不同的计算节点上执行，以提高整体任务的执行效率和性能。
本文将探讨分布式任务调度算法设计与优化的研究进展，从任务分解、调度策略和性能优化三个方面进行讨论。
首先，任务分解是分布式任务调度算法设计的第一步。
任务分解的目的是将一个大型任务划分为若干可并行执行的子任务，并确定每个子任务的计算量和执行时间。
常用的任务分解策略包括静态划分和动态划分。
静态划分是指将任务在启动时划分为固定数量的子任务，然后将这些子任务分布到不同的计算节点上执行。
动态划分是指在任务执行过程中，根据系统负载和计算节点状态等信息动态地划分和调整子任务。
动态划分策略能够更好地适应系统的变化，提高任务的负载均衡和执行效率。
接下来，调度策略是分布式任务调度算法设计的核心。
调度策略决定了子任务在计算节点上的执行顺序和分配方式。
常见的调度策略包括最早截止时间优先（EDF）、最少处理器数优先（LDPF）、最少完成时间优先（LCRF）等。
EDF策略将优先执行最早截止时间最近的子任务，以最大程度地减少任务的完成时间。
LDPF策略将优先分配给处理器数最少的计算节点，以实现负载均衡。
LCRF策略将优先执行任务顺序与到达时间和任务处理器数综合考虑，以平衡执行时间和负载均衡。
此外，还有针对特定应用场景设计的调度策略，如图计算任务的循环划分调度策略、机器学习任务的异步调度策略等。
最后，性能优化是分布式任务调度算法设计与优化的关键。
性能优化旨在提高任务调度的效率、性能和可扩展性。
一种常见的性能优化方法是预测任务的执行时间和系统的负载，以便更好地进行任务调度。
预测算法的准确性和精度对任务调度的性能至关重要。
另一种性能优化方法是基于遗传算法和模拟退火算法等启发式算法进行优化。
优化算法通过模拟任务的执行过程和计算节点的状态等信息，寻找最优的任务划分和调度方案。
多尺度区域特征的细粒度分类算法研究
!第"#卷第$期郑州大学学报!理学版"%&’("#)&($ !*+#,年,月-./012340&56278.!)9:.;<7.=>.";1?.*+#,多尺度区域特征的细粒度分类算法研究熊昌镇!!蒋!杰!北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室!北京#++#II"摘要!为了避免复杂背景对精细目标分类的影响$充分利用卷积神经网络提取的目标全局和局部信息进行细粒度任务的研究$提出了一种多尺度区域特征的细粒度目标检测与分类算法.该方法先使用\R;N=a A a P))框架训练$个尺度区域的卷积模型进行多尺度目标区域定位$对定位的结果进行包围盒约束和海伦约束以优化提高定位的精确度$然后将提取多个尺度区域的特征进行组合$并用支持向量机训练细粒度分类器.在P9’:1<0A6P;[鸟类数据集和P&D?P9L J车型数据集上进行实验测试.实验结果表明该算法在P9’:1<0A6P;[鸟类数据集的分类正确率达到@*(@m$比没有使用多尺度区域特征的分类算法提高了C("m$比基于部件的分类方法提高了@(,m&在P&D?P9L J车型数据集的分类正确率达到,$("m$比没有使用多尺度区域特征的分类算法提高了@($m$比最优的‘&&3’1)1:精细目标分类算法提高了*($m$验证了该算法的有效性.关键词!精细识别&神经网络微调&包围盒约束&海伦约束算法中图分类号!N O$,#文献标志码!R文章编号!#BC#A B@I#!*+#,"+$A++""A+B%&’!#+(#$C+"S T.7J J2.#BC#A B@I#(*+#@#"C()引言细粒度检测任务是对具有相同结构$但是存在一些细微差异的对象进行识别$这需要提取表征对象细微差异的特征才能实现正确的识别.传统的特征表示有灰度特征’颜色特征*#+’梯度直方图特征**+’费舍尔向量特征*$+’核描述子*I+等特征$但这些传统的特征在细粒度识别方法上都无法取得良好的效果.随着深度学习的兴起$产生了一些与深度学习相关的细粒度分类和检测的成果$如d923等*"+使用‘&&3’1)1:*B+研究了P&D?P9L J数据集在各卷积模型下的精细分类效果.;&<0&L等*C+提出一种使用车辆的$[矩形标注信息$及视角向量等附加信息作为卷积神经网络的输入$来进行车型精细识别的方法$取得了良好的效果.Z72等*@+通过车辆的部分零件定位信息拟合出车辆的$[模型$从而将车辆的$[信息用于细粒度分类$取得了较好的分类效果.;1L D921:等*,+研究了注意力模型在细粒度分类中的应用.]79&等*#++研究了在卷积神经网络中用两级注意力模型来进行细粒度分类的工作$从而有效避免了使用代价较大的包围盒标注以及部分零件标注的工作.‘9881J等*##+研究了费舍尔向量表征目标部分零件定位信息来进行细粒度分类的方法$取得了不错的结果.W1L3等**+对每对关键点学习一个描述子$从而学习到一系列有高度差异性的中间特征用于识别.P097等*$+发现联合学习局部定位和前景分割信息有助于细粒度分类任务.W L92J&2等*#*+发现集成低层和高层的特征可以有效地改善细粒度识别.;7D&2等*#$+提出一系列神经激活的方法$可以通过无监督学习来学习部分零件模型.c L95J1等*#I+在无监督学习的条件下$通过共同分割的方法生成部分零件来进行细粒度的识别.随着神经网络模型的不断优化$目标检测领域的研究也取得了很多成果$特别是基于区域卷积神经网络的目标检测算法$即a P))*#"+.在此基础上出现了;O O)=N*#B+’\R;N A a P))*#C+’\R;N=a A a P))*#@+等改进的算法.从传统的目标检测算法到最新的\R;N=a A a P))等目标检测算法和模型的快速更新$X Q R‘=)=N数据集的检测精度和检测时间得到很大提升.最重要的识别精度’定位准确性’实时性几个方面都得到了较大的提升.还有一些深度学习目标检测的算法采用回归的方法$如d Y Z Y*#,+和;;[**++.d Y Z Y将输入图像分成<p<个格子$每个格子负责检测落入该格子的物体$选择目标窗口和原来标记窗口的交叠率最高的检测框作为物收稿日期!*+#@A+"A**基金项目!国家重点研发计划项目!*+#Cd\P+@*##+*".作者简介!熊昌镇!#,C,#"$男$福建三明人$副教授$主要从事视频分析和机器学习研究$=A D97’%K<4E7&23H#B$.<&D&通信作者%蒋杰!#,,+#"$男$湖南永州人$硕士研究生$主要从事视频分析和深度学习算法研究$=A D97’%B#I,+$"*+Hhh.<&D.Copyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷体检测输出.;;[是基于一个前向传播P ))网络$产生一系列固定大小的包围盒检测框$判断每一个检测框中包含物体实例的可能性$最后采用一个非极大值抑制算法得到最终的预测结果.;52等**#+研究了在\R ;N =a A a P ))框架下将样本送入卷积网络进行训练$并对输入卷积网络训练的图像做多尺度缩放$又利用串联多个卷积特征层的池化结果作为最后的池化层做人脸细粒度识别的任务./0923等***+研究了基于部分区域的卷积神经网络检测方法$并基于部分区域卷积网络的特征进行细粒度检测$即将a P ))改进用于细粒度检测$取得了很好的结果.唐斯琪等**$+研究了一种基于特征图融合的多列卷积神经网络的人群密度估计算法$取得了较好的效果.朱威威等**I +提出了一种鲁棒性自适应模糊P 均值算法$得到了更好的图像分割质量.为了避免图像背景对细粒度识别算法的影响$以及定位表征目标物体全局信息和局部特征信息的多尺度区域$从而构建并组合更能表征目标特性的高维度特征向量.本文在\R ;N =a A a P ))框架下$在文献***+的基础上$提出一种基于多尺度区域卷积特征的细粒度分类算法.首先利用多尺度区域数据集对\R ;N =a A a P ))框架下的模型进行微调训练$产生多个网络模型$检测出物体的多尺度区域特征$然后使用包围盒约束和海伦约束将多尺度区域特征整合在一起$训练支持向量机分类器进行细粒度的图像识别.*)多尺度区域特征分类算法*+*)多尺度区域信息标注为了微调多个区域尺度的\R ;N =a A a P ))的网络模型$需要对训练数据进行多尺度目标区域标注.将检测的目标区域分为$个尺度$最内层的尺度为C +区域$中间的尺度为C #区域$最外围的部分为完整的目标区域!目标区域包含C #和C +区域$C #区域包含C +区域!其中最内层C +区域的标注信息和中间部分C #区域的标注信息分别为F C +#F #M +(*"!F *O F #"(C +#(#M +(*"!(*O (#"FC +*F #M +(C"!F *O F #"(C +*(#M +(C"!(*O (#" $!F C ##?F #M +(#"!F *O F #"(C ##?(#M +(#"!(*O (#"F C #*?F #M +(@"!F *O F #"(C #*?(#M +(@"!(*O (#"$式中%F #$(#$F *$(*分别为目标物体最外围区域的左下角和右上角的横’纵坐标值&F C +#$(C +#$F C +*和(C +*分别为目标物体中心部分C +标注信息的左下角和右上角的横’纵坐标值&F C ##$(C ##$F C #*和(C #*分别为目标物体中心部分C #标注信息的左下角和右上角的横’纵坐标值!算法设计的最少尺度的区域标注信息$即最内层的C +区域基本上恰好只包含目标的像素信息或者说只含有极少量的背景信息$最外围的区域标注信息即为目标整体的图像标注信息$为了更好地应用包围盒约束算法和海伦约束算法$使得$个尺度的标注信息的边界依次存在一定的距离$中间层的标注边缘选用的是位于最外围和最内层中间的标注信息的边界距离几乎相等的位置$为了更好地降低背景的影响$设定中间层的标注边界稍偏向最内层一些.*+,)包围盒约束的算法根据多尺度区域互相包含的关系$可以对检测的结果进行包围盒约束算法优化.为有效筛选出准确包含多尺度区域信息的检测框$并使得检测出的多尺度区域检测框的质量和检测的定位准确度有所提高$需要设计C #区域包含在物体目标区域内$C +区域包含在C #区域内$即0.!%"#$如果区域%各边界落在区域.各边界内#个像素+$其他{$*V&K !P "0V&K !C +"0V&K !C #"0C #!C +"(+!!!设置#值为#+$选择满足上述关系的检测框$并且优先选择\R ;N =a A a P ))检测的包含目标物体得分概率分数依大到小排序靠前的检测框.式中V&K 表示检测到的完整目标区域.*+1)海伦约束算法由于包围盒约束仅能确定各尺度区域的包含关系$无法很好将所有尺度区域的检测框中心点约束在同一个像素点.各尺度区域检测框的中心点即为各区域检测框对角线的交点$而将所有尺度检测框中心点约束B " Copyright©博看网 . All Rights Reserved.!第$期熊昌镇#等$多尺度区域特征的细粒度分类算法研究在同一个像素点可以求出检测位置更精确的检测框$平面上不在同一条直线上的$个点唯一确定一个外接圆$故而首先计算多尺度区域的中心点坐标.目标物体的检测中心点坐标计算公式’目标物体中间层区域检测框C#的中心点坐标公式以及目标物体最内层区域检测框C+的中心点坐标公式分别为F$F#M F**($(#M(**$!F C#$?F C##M F C#**(C#$?(C##M(C#**$!F C+$?F C+#M F C+**(C+$?(C+#M(C+**!!!各中心点坐标之间的距离分别用#’X’$表示.定义#为最内层区域C+中心点和最外围的目标整体区域中心点的距离&定义X为中间层区域C#中心点和最外围的目标整体区域中心点的距离&定义$为最内层区域C +中心点和中间层区域C#中心点的距离.计算各中心点坐标之间的距离公式分别为#!F$O F C+$"*M!($O F C+$"槡*$X?!F$O F C#$"*M!($O(C#$"槡*$$?!F C#$O F C+$"*M!(C#$O(C+$"槡*!!!各尺度区域中心点组成的三角形的周长的一半用C表示$计算连接各中心坐标的三角形的外接圆面积用<表示$即C!#M X M$"W*$!<?C!C O#"!C O X"!C O$槡"!!!设置面积<的最大值为#*+$即计算出的面积<的大小不能超过#*+$挑选\R;N=a A a P))提取的候选框中包含物体得分概率分数排序靠前$且满足海伦检测约束条件的目标物体和各尺度区域检测框.*+4)多尺度区域特征分类器在用包围盒约束算法和海伦约束算法进行多尺度目标定位优化后$采用多尺度区域模型分别提取目标的$个尺度区域的特征.每个尺度区域的特征为I+,B维$将$个I+,B维的特征串联组合后形成#**@@维的特征$然后使用支持向量机训练分类器.,)实验结果实验的平台为6V52:5#B(+I系统下的Q9:’9V a*+#"V$所有的实验均在配置为X2:1’P&L17"A I",+P O6$‘N]#+C+‘O6$内存为@‘W的台式电脑上完成.实验中所用的车型数据集为P&D?P9L J数据$实验共使用其中的I$#个类型不同的汽车模型$共计*+BC$张图片$随机抽取C+m的图片作为训练数据集$$+m的图片为测试数据集.实验所用的鸟类数据集为P9’:1<0A6P;[鸟类数据集$共使用鸟类数据集图片##C@@张$共*++个类别.其中"+m的图片作为训练集$"+m的图片作为测试集.实验所用的网络模型为X D931)1:数据集上预训练的牛津大学几何视觉组!87J59’31&D1:L G3L&5?$%‘‘"的%‘‘A#,模型.在此模型的基础上进行网络微调得到$个尺度区域特征的模型.微调训练的参数采用分阶段学习率$在模型训练#"万次迭代之前采用+(++#的学习率$在模型训练#"万次迭代之后设置学习率为+(+++#.图#实线矩形框和虚线矩形框分别显示了$个尺度的目标定位结果和采用包围盒和海伦约束前后的结果.图#!9"和!>"表示整体目标区域定位的结果$图#!V"和!1"表示C#区域定位的结果$图#!<"和!M"表示C+区域定位的结果.图#!9"的车型图片的整体目标区域定位的结果存在偏差$图#!>"和!1"的鸟类图片的整体目标区域定位的结果存在偏差$采用*种约束优化的定位的结果用虚线矩形框显示$可以看出约束优化后的结果定位更加精确.从图#!<"和!M"的区域检测结果可以看出$最小尺度的区域基本上消除了背景的影响或者只有少量的背景信息.并且由图可知算法构建的最小尺度的特征信息很好反映了目标物体中心矩形区域的局部信息$算法构建的中间层区域特征信息反映了较大范围的目标局部信息$算法构建的最大尺度的特征信息即为目标的全局信息$是一种比较普适的方法.本文算法在P9’:1<0A6P;[鸟类数据集和P&D?P9L J车型数据集精细化分类的结果如下所述.在P9’:1<0A 6P;[鸟类数据集中只用单个目标整体区域的特征的分类准确率为+(C"$$仅使用包围盒约束算法优化并将$个尺度区域特征组合训练分类器进行分类的准确率为+(C,#$仅使用海伦约束算法优化的分类准确率为+(@+"&组合包围盒约束和海伦约束优化后的分类准确率为+(@*@.在P&D?P9L J车型数据集上只用单个目标整体区域的特征的分类准确率为+(@"*$仅使用包围盒约束算法优化并将$个尺度区域特征组合训练分类C"Copyright©博看网 . All Rights Reserved.郑州大学学报!理学版"第"#卷图*!目标检测约束算法前后效果图-./0*!O7<:5L1J V1M&L192>9M:1L:9L31:>1:1<:7&2<&2J:L972:9’3&L7:0D器进行分类的准确率为+(@,@$仅使用海伦约束算法优化的分类准确率为+(,+$$组合包围盒约束和海伦约束优化后的分类准确率为+(,$".实验表明提出的算法有效地构建了高维度的特征信息$提高了细粒度分类的准确度$提出的包围盒约束算法和海伦约束算法能进一步提高细粒度分类的准确率$相比未使用高维度特征信息的包围盒约束算法和海伦约束算法之前$在P9’:1<0A6P;[鸟类数据集上准确率提高C("m$在P&D?P9L J数据集上准确率提高@($m.本文算法与其他算法在P9’:1<0A6P;[鸟类数据集上的对比结果如下所述.W1L3等**+采用梯度直方图特征方法的准确率为+("B@&P097等*$+采用费舍尔向量特征方法的准确率为+(",I&‘9881J等*##+采用费舍尔向量表征目标部分零件定位信息来进行细粒度分类的准确率为+(B*C&Z72等***+采用基于部分区域的卷积神经网络检测方法和基于部分区域卷积网络特征的准确率为+(C$,&W L92J&2等*#*+采用集成底层和高层特征的方法的准确率为+(C"C&;7D&2等*#$+采用一系列神经激活的方法$并通过无监督学习来学习部分零件模型的方法的准确率为+(@#+&c L95J1等*#I+采用在无监督学习的条件下$通过共同分割的方法生成部分零件来进行细粒度的识别的准确率为+(@*+&本文算法的准确率为+(@*@$比/0923等*@+的算法提高了@(,m.相比于其他的性能较优的算法$如W L92J&2*#*+’;7D&2*#$+’c L95J1*#I+的算法也有一个较好结果$验证了本文算法的有效性.本文算法与其他算法在P&D?P9L J数据集上的对比结果如下所述.其中R’1K)1:的分类准确率为+(@#,$ P9M M1)1:的分类准确率为+(@#B$‘&&3Z1)1:的分类准确率为+(,#*$本文算法比最优的‘&&3Z1)1:模型算法的结果多了*($m$在P&D?P9L J数据集上取得了很好的结果$也验证了本文算法的有效性.1)结论本文提出了一种多尺度区域特征的精细目标分类方法.该方法通过训练$个尺度的区域特征卷积网络$并检测$个尺度的区域位置$通过包围盒约束和海伦约束方法优化目标定位区域$然后提取$个尺度的区域特征训练支持向量机分类器.在P9’:1<0A6P;[鸟类数据集上和P&D?P9L J数据集上的实验表明$采用多尺度区域标注信息分别训练卷积网络模型来进行多尺度区域特征分类算法是有效的.采用包围盒约束算法和海伦约束算法的目标分类算法在P9’:1<0A6P;[鸟类数据集及P&D?P9L J数据集上准确率都有较大的提高.相比于R’1K)1:’P9M M1)1:在P&D?P9L J数据集上实验的算法$优势更加明显$说明本文提出的算法是非常有效的.后续研究考虑加入其他辅助信息!如颜色信息"进行细粒度的任务研究.参考文献!*#+!‘Y=a X)‘P$a Y[)=a=$\a=d N R‘R$1:9’.)&2?9L9D1:L7<?9L::L92J M1L M&L M721A3L9721>L1<&327:7&2*P+!P&D?5:1L%7J7&292>O9::1L2a1<&327:7&2.b9J0723:&2$*+#I%*I@,^*I,B.@"Copyright©博看网 . All Rights Reserved.,"!第$期熊昌镇#等$多尺度区域特征的细粒度分类算法研究**+!W=a‘N$W=Z_6Q=6a O).O Y Y\%O9L:A V9J1>&21A8J.A&21M19:5L1JM&L M721A3L9721><9:13&L749:7&2$M9<181L7M7<9:7&2$92> R::L7V5:1=J:7D9:7&2*P+!P&D?5:1L%7J7&292>O9::1L2a1<&327:7&2.b9J0723:&2$*+#$%,""^,B*.*$+!P_R X d$Z=Q O X N;c d%$/X;;=a Q R)R.;G D V7&:7<J13D12:9:7&292>?9L:’&<9’749:7&2M&L M721A3L9721><9:13&L749:7&2*P+!X===X2:1L29:7&29’P&2M1L12<1&2P&D?5:1L%7J7&2.b9J0723:&2$*+#$%$*#^$*@.*I+!/_R)‘)$\R a a=Z Za$X R)[Y Z R\$1:9’.[1M&L D9V’1?9L:>1J<L7?:&L J M&L M721A3L9721>L1<&327:7&292>9::L7V5:1?L1>7<:7&2 *P+!X===X2:1L29:7&29’P&2M1L12<1&2P&D?5:1L%7J7&2.b9J0723:&2$*+#I%C*,^C$B.*"+!d R)‘Z$Z6YO$P_=)PZ$1:9’.R’9L31A J<9’1<9L>9:9J1:M&L M721A3L9721><9:13&L749:7&292>81L7M7<9:7&2*P+!P&D?5:1L %7J7&292>O9::1L2a1<&327:7&2.b9J0723:&2$*+#"%$,C$^$,@#.*B+!;/=‘=[dP$Z X6b$-X Rd$1:9’.‘&723>11?1L F7:0<&28&’5:7&2J*P+!P&D?5:1L%7J7&292>O9::1L2a1<&327:7&2.b9J0723A :&2$*+#"%#^,.*C+!;Y P_Y a-$_=a Y6NR$_R%=Z-.W&K P9L J%$[V&K1J9J P))72?5:M&L7D?L&81>M721A3L9721>8107<’1L1<&327:7&2*P+!X===P&2M1L12<1&2P&D?5:1L%7J7&292>O9::1L2a1<&327:7&2.b9J0723:&2$*+#B%$++B^$+#".*@+!Z X)dZ$Q Y a R a X6%X$_;6b$1:9’.-&72:’G&?:7D74723$[D&>1’M7::72392>M721A3L9721><’9J J7M7<9:7&2*P+!=5L&?192 P&2M1L12<1&2P&D?5:1L%7J7&2.W1L’72$*+#I%IBB^I@+.*,+!;=a Q R)=NO$\a Y Q=R$a=R Z=.R::12:7&2M&L M721A3L9721><9:13&L749:7&2*-+.P&D?5:1L J<712<1$*+#I$#+!#"%**I^$++. *#++]X R YN$]6d$d R)‘c$1:9’.N019??’7<9:7&2&M:F&A’181’9::12:7&2D&>1’J72>11?<&28&’5:7&29’215L9’21:F&L E M&L M721A 3L9721>7D931<’9J J7M7<9:7&2*P+!P&D?5:1L%7J7&292>O9::1L2a1<&327:7&2.b9J0723:&2$*+#"%@I*^@"+.*##+‘R%%=;=$\=a)R)[YW$;)Y=cP‘Q$1:9’.\721A3L9721><9:13&L749:7&2VG9’732D12:J*P+!X===X2:1L29:7&29’P&2M1L A 12<1&2P&D?5:1L%7J7&2.b9J0723:&2$*+#$%#C#$^#C*+.*#*+W a R);Y);$%R)_‘$W=Z Y)‘X=;$1:9’.W7L>J?1<71J<9:13&L749:7&25J723?&J12&L D9’741>>11?<&28&’5:7&29’)1:J*P+!W L7:7J0Q9<0721%7J7&2P&2M1L12<1.W1L’72$*+#I%@C^#+#.*#$+;X Q Y)Q$a Y[)=a=.)15L9’9<:789:7&2<&2J:1’’9:7&2J%52J5?1L87J1>?9L:D&>1’>7J<&81L G F7:0<&28&’5:7&29’21:F&L EJ*P+!X=== X2:1L29:7&29’P&2M1L12<1&2P&D?5:1L%7J7&2.b9J0723:&2$*+#B%##I$^##"#.*#I+c a R6;=-$-X)_$d R)‘-$1:9’.\721A3L9721>L1<&327:7&2F7:0&5:?9L:922&:9:7&2J*P+!X===P&2M1L12<1&2P&D?5:1L %7J7&292>O9::1L2a1<&327:7&2.b9J0723:&2$*+#"%""IB^"""".*#"+‘X a;_X P ca$[Y)R_6=-$[R a a=Z ZN$1:9’.a7<0M19:5L1071L9L<071J M&L9<<5L9:1&VT1<:>1:1<:7&292>J1D92:7<J13D12:9A :7&2*P+!X===P&2M1L12<1&2P&D?5:1L%7J7&292>O9::1L2a1<&327:7&2.b9J0723:&2$*+#I%"@+^"@C.*#B+_=c$/_R)‘]$a=);$1:9’.;?9:79’?G L9D7>?&&’72372>11?<&28&’5:7&29’21:F&L EJ M&L87J59’L1<&327:7&2*-+.X===:L92J A 9<:7&2J&2?9::1L2929’G J7J92>D9<072172:1’’7312<1$*+#"$$C!,"%#,+I.*#C+‘X a;_X P ca.\9J:a A P))*P+!X===X2:1L29:7&29’P&2M1L12<1&2P&D?5:1L%7J7&2.b9J0723:&2$*+#"%#II+^#II@.*#@+a=);$_=c$‘X a;_X P ca$1:9’.\9J:a A P))%:&F9L>J L19’A:7D1&VT1<:>1:1<:7&2F7:0L137&2?L&?&J9’21:F&L EJ*-+.X=== :L92J9<:7&2J&2?9::1L2929’G J7J92>D9<072172:1’’7312<1$*+#"$$,!B"%##$C^##I,.*#,+a=[Q Y)-$[X%%R Z R;$‘X a;_X P ca$1:9’.d&5&2’G’&&E&2<1%527M71>$L19’A:7D1&VT1<:>1:1<:7&2*P+!X===P&2M1L12<1 &2P&D?5:1L%7J7&292>O9::1L2a1<&327:7&2.b9J0723:&2$*+#B%CC,^C@@.**++Z X6b$R)‘6=Z Y%[$=a_R)[$1:9’.;;[%J723’1J0&:D5’:7V&K>1:1<:&L*P+!=5L&?192P&2M1L12<1&2P&D?5:1L%7J7&2.W1L’72$*+#B%*#^$C.**#+;6)]$b6O$_Y X;P_.\9<1>1:1<:7&25J723>11?’19L2723%927D?L&81>M9J:1L a A P))9??L&9<0*-+.)15L&<&D?5:723$ *+#@$*,,%I*^"+.***+/_R)‘)$[Y)R_6=-$‘X a;_X P ca$1:9’.O9L:A V9J1>a A P))JM&L M721A3L9721><9:13&L G>1:1<:7&2*Q+.P09D%;?L7231L X2:1L D9:7&29’O5V’7J0723$*+#I.**$+唐斯琪$陶蔚$张梁梁$等.一种多列特征图融合的深度人群计数算法*-+.郑州大学学报!理学版"$*+#@$"+!*"%B,^C". **I+朱威威$赵岩松$李艳灵.一种基于集合划分的鲁棒性自适应模糊聚类分割算法*-+.信阳师范学院学报!自然科学版"$ *+#,$$*!#"%#IB^#"*.Copyright©博看网 . All Rights Reserved.+B郑州大学学报!理学版"第"#卷$9>;.J:G5><X</.@B-<5;98<:F>/@8.;E A?@8-.B<J/85.B<=#>5::.?.G5;.@B]X Y)‘P0*******$-X R)‘-71!41/5/,3N1(=#X)*6-X#,+,’1&&/31,’0-#**/$9),’-)&01$2,)&)3($E)-’292/,#6,/71-8/’()*01$2,)&)3($41/5/,3#++#II$92/,#"F6:;85G;%X2:12>723:&L1>5<1:0172M’512<1&M<&D?’1K V9<E3L&52>&2M721A3L9721><’9J J7M7<9:7&2$9J F1’’9J:&J:5>G:013’&V9’72M&L D9:7&292>’&<9’72M&L D9:7&2&M:01:9L31:&VT1<:J1K:L9<:1>M L&D:01<&28&’5A :7&29’215L9’21:F&L E M&L M721A3L9721>:9J EJ$9M721A3L9721><’9J J7M7<9:7&2D1:0&>V9J1>&2D5’:7A J<9’1L1A 37&2M19:5L1F9J?L&?&J1>.N01D1:0&>\R;N=a A a P))M L9D1F&L E F9J:&:L972:0L11<&28&’5:7&2D&>1’J :&’&<9:1D5’:7A J<9’1&VT1<:L137&2J.N012:01V&52>723V&K<&2J:L972:92>_1’12<&2J:L972:F1L19??’71> :&7D?L&81:01’&<9:7&29<<5L9<G&M:01>1:1<:1>&VT1<:.\729’’G$:011K:L9<:1>D5’:7A J<9’1>L137&2M19:5L1J F1L1<&D V721>:&:L9729;%Q<’9J J7M71L M&L M721A3L9721><’9J J7M7<9:7&2.N01?L&?&J1>D1:0&>F9J:1J:1>72 P9’:1<0A6P;[V7L>>9:9J1:J92>P&D?P9L J8107<’1>9:9J1:J.N01L1J5’:J J0&F1>:09::019<<5L9<G&M<’9J A J7M7<9:7&272P9’:1<0A6P;[V7L>>9:9J1:JF9J@*(@m.X:72<L19J1>VGC("m:092:01D1:0&>F7:0&5: D5’:7A J<9’1L137&2M19:5L1J.P&D?9L1>F7:0?9L:A V9J1>a P))$7:72<L19J1>VG@(,m.N01L1J5’:J J0&F1> :09::019<<5L9<G&M<’9J J7M7<9:7&272P&D?P9L J F9J,$("m.X:72<L19J1>VG@($m:092:01D1:0&>F7:0A &5:D5’:7A J<9’1L137&2M19:5L1J.P&D?9L1>F7:0‘&&3’1)1:$7:72<L19J1>VG*($m.H<I D@8=:%M721A3L9721>L1<&327:7&2&215L9’21:F&L E M721A:52723&V&K<&2J:L972:&_1’12<&2J:L972:9’3&A L7:0D!责任编辑%方惠敏" !上接第"I页"F B5>I:.:5B="8<=.G;.@B@?[:<82<E5C.@825:<=@BM<6\@/c R)‘_97G92#$bR)‘/709&#$*$d6R7D72$$N R)d5K592#!#!<$2))&)*+,*)-.#’/),>#,#31.1,’$41/5/,3+,*)-.#’/),<$/1,$1#,;01$2,)&)3(6,/71-8/’($41/5/,3#++#,*$92/,#&*!L1C#-’.1,’)*9).C%’1-<$/1,$1$6,/71-8/’()*>/#./$9)-#&D#X&18$"=$$#IB$6<B&$!+,8’/’%’1)*+,*)-.#’/),A,3/,11-/,3$92/,181B$#;1.()*<$/1,$18$41/5/,3#+++,$$92/,#"F6:;85G;%N01M19:5L1<’5J:1L7239’3&L7:0D V9J1>&2J7D7’9L7:G92>:01M544G929’G J7J D1:0&>V9J1>&2 L&530J1:F1L15J1>.RD1:0&>&M929’G J7J92>?L1>7<:7&2&M5J1L V10987&L V9J1>&2F1V’&3F9J?L&?&J1>.\7L J:’G$9J:92>9L><09L9<:1L1731281<:&L’7VL9L GF9J<&2J:L5<:1>.N012$9<09L9<:1L<’5J:1L7239’3&L7:0D V9J1>&2<&J721J7D7’9L7:GF9J5J1>M&L<09L9<:1L929’G J7J.\729’’G$9M544G929’G J7J9’3&L7:0D V9J1>&2 L&530J1::01&L G F9J5J1>:&?1L M&L DV10987&L?L1>7<:7&2.a1J5’:J J0&F1>:09::01D1:0&>9<<5L9:1’G929A ’G41:01?1L J&29’7:G<09L9<:1L7J:7<J&M5J1L J92>?L1>7<::017L M5:5L1V10987&L J$92>7>12:7M G:013L&5?J:09: D730:?&J19:0L19::&:01J1<5L7:G M71’>.H<I D@8=:%F1V’&3&<&J721J7D7’9L7:G&L&530J1:M544G929’G J7J&5J1L?1L J&29’7:G:L97:&V10987&L?L1>7<A :7&2:1<02&’&3G&J1<5L7:G F9L2723!责任编辑%方惠敏"Copyright©博看网 . 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洛川黄土粒度组成的古气候意义
洛川黄土粒度组成的古气候意义洛川黄土是中国黄土高原的重要组成部分，其独特的粒度组成记录了古气候的变化。
本文旨在探讨洛川黄土粒度组成的古气候意义，以期为理解古气候提供新的视角。
本文的研究目的是揭示洛川黄土粒度组成与古气候之间的关系，并探讨其对于古气候研究的价值。
我们认为，通过了解洛川黄土粒度组成的变化规律，可以更好地理解古气候的演变模式，为全球气候变化研究提供重要依据。
为完成本研究，我们采用了以下步骤：采集了具有代表性的洛川黄土样品；通过物理和化学方法对样品进行处理和分析；运用统计方法和专业软件对数据进行整理和解读。
通过对比和分析，我们发现洛川黄土的粒度组成具有以下特征：粗粒物质（如沙尘）含量较高，中等粒度的颗粒（如黏土）次之，细粒物质（如粉砂）含量较低。
这种粒度组成表明，风力作用在洛川黄土的形成过程中起到了关键作用。
同时，粒度组成的变化与古气候密切相关，如粗粒物质的增加可能指示着风力作用的增强，而细粒物质的增加则可能指示着风力作用的减弱。
与其他相关研究相比，我们的发现具有一定的独特性。
例如，有研究表明，洛川黄土中的古土壤层和埋藏土壤层的粒度组成存在明显差异，这可能是由于不同的成土环境和时间尺度所致。
我们的研究则更侧重于探讨粒度组成与古气候之间的定量关系，为深入理解洛川黄土的成因和演变提供了新的视角。
本研究表明，洛川黄土粒度组成的特征和变化规律与古气候密切相关。
通过了解这些关系，我们可以更好地理解古气候的演变模式，并为全球气候变化研究提供有价值的信息。
然而，关于洛川黄土粒度组成与古气候之间的具体关系仍需进一步探讨。
未来的研究可以以下几个方面：1）粒度组成的化学成分与气候因素的关系；2）不同时间尺度上粒度组成的演变规律及其与古气候的关系；3）粒度组成与其他类型黄土的比较及其在黄土高原形成演化过程中的作用。
黄土高原是中国北方的重要地理单元，也是世界范围内最典型的黄土堆积区之一。
黄土高原的黄土粒度组成对于古气候研究具有重要意义，本文将探讨黄土高原黄土粒度组成的特征、分布情况及其与古气候的关系。
基于预配置和配置重用的粗粒度动态可重构系统任务调度技术
基于预配置和配置重用的粗粒度动态可重构系统任务调度技术戴紫彬 曲彤洲*(解放军信息工程大学 郑州 450001)摘 要：配置时间过长是制约可重构系统整体性能提升的重要因素，而合理的任务调度技术可有效降低系统配置时间。
该文针对粗粒度动态可重构系统(CGDRS)和具有数据依赖关系的流应用，提出了一种3维任务调度模型。
首先基于该模型，设计了一种基于预配置策略的任务调度算法(CPSA)；然后根据任务间的配置重用性，提出了间隔配置重用与连续配置重用策略，并据此对CPSA 算法进行改进。
实验结果证明，CPSA 算法能够有效解决调度死锁问题、降低流应用执行时间并提高调度成功率。
与其它调度算法相比，对流应用执行时间的平均优化比例达到6.13%～19.53%。
关键词：粗粒度动态可重构系统；流应用；预配置；配置重用中图分类号：TP309.7; TN492文献标识码：A文章编号：1009-5896(2019)06-1458-08DOI : 10.11999/JEIT180831Task Scheduling Technology for Coarse-grained Dynamic ReconfigurableSystem Based on Configuration Prefetching and ReuseDAI Zibin QU Tongzhou(The PLA Information Engineering University , Zhengzhou 450001, China )Abstract : Long configuration time is a significant factor which restricts the performance improvement of the reconfigurable system, and a reasonable task scheduling technology can effectively reduce the system configuration time. A three-dimensional task scheduling model for Coarse-Grain Dynamic Reconfigurable System (CGDRS) and flow applications with data dependencies is proposed. Firstly, based on this model, a Configuration Prefetching Schedule Algorithm (CPSA) applying pre-configured strategy is designed. Then, the interval and continuous configuration reuse strategy are proposed according to the configuration reusability between tasks, and the CPSA algorithm is improved accordingly. The experimental results show this algorithm can avoid scheduling deadlock, reduce the execution time of flow applications and improve scheduling success rate. The optimization ratio of total execution time of flow applications achieves 6.13%～19.53% averagely compared with other scheduling algorithms.Key words : Coarse-Grain Dynamic Reconfigurable System (CGDRS); Flow applications; Pre-configured;Configuration reuse1 引言作为一种典型的并行计算平台，可重构处理器满足了大数据时代日益提高的系统性能需求。
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图 １ 与基于粗粒度分页 、 细粒度分片的动态调度机制对 比
１ 地形分块调度机 制
对于海量地形数据 ， 不可 能把所 有数据 一次 性全部加 载 到 内存进行显示和操作 ， 因此大多 数海量 地形 调度算 法都是
维普资讯
第２ ６卷
２０ ０ ６年 ６月
文章 编 号 ：０ １ ０ １ ２ ０ ） ６ ０ ０ ０ １０ —９８ （ ０ ６ ０ Ｚ一 ０ ３— ２
计 算机应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉａｉ ｎ ｍ 引 言
海量地形 的渲染 ， 涉及 的数据 规模 都 比较大 ， 行时刻不 运
可能将所 有的数据 都导入 到 内存 中 ， 这就对 现有 的计算机 资 源提 出了更高的要 求 ， 了从硬件 系统 着手加速绘制外 ， 除 还需 要更多的软件方面的解决方法 。对海量地形 渲染的研究 目前 主要从地形分块和地形 Ｌ Ｄ构 造着 手。 ｏ
裂三角形 队列对 网格进 行增量 式简 化和 细分。Ｈ ｐ ｅ６将其 ｏｐＬ
视 点 相 关 递 进 网 格 （ ｉ ｅｅｄｎ ｒｇｅｓ ｅ Ｍｅｈｓ Ｖ ｅ Ｄ ｐｎ ｅｔＰｏｒｓｉ ｓｅ， ｗ ｖ
Ｖ Ｐ 应用到地形 中 ， ｏ ｐ 首先将地形 分为大块 ， Ｄ Ｍ） Ｈ ｐｅ 对每块 分 别用递进 网格 预处理 ， Ｄ Ｍ 可 以记录简化过程 的信 息 ， 这 ＶＰ 用
（ ｂ ｈ ｂｎ ２ ．ｏ ｈ — ｕ ｉ＠１ ６ ｔｍ） 摘 要 ： 通过 研 究与 分析 大地 形 快速 渲染 的相 关 方法 ， 出 了基 于粗 粒度 分 页和 细粒度 分片的动 提
态调度 机 制。通 过数 据调 度 的 流水 线结构 ， 数 据调度 过程 分散 到 流水 线的各 阶段 和 渲染 的各 帧 ， 把 结 合基 于视 点的动 态 Ｌ Ｄ， ｏ 实现 了大地 形渲 染的 高保真度 和 实时性 。 关键 词 ： ； ； 页 片 流水 线 ； 态调度 ； 于视 点的 Ｌ Ｄ 动 基 ｏ 中图分类 号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １４ 文献 标识 码 ： Ａ
Ｊ ｎ ０ ６ ｕ ｅ２ ０
基 于 粗粒 度 分 页 和 细粒 度分 片 的大 地 形 动态 调 度 机 制研 究
胡 斌 ， 江 南 刘 ， 琛 邹志 强 ， ， 邵 华
（． １ 中国科 学 院 南京地 理与 湖 泊研 究所 ， 苏 南京 ２００ ； ２ 中国科 学院 研 究生 院 ， 京 １０３ ； 江 １０８ ． 北 ００９ ３ 江 苏省 电信 科 学技 术研 究院 ， 苏 南 京 ２００ ） ． 江 １０６
两种 细节层次 间切换 时会产生视觉上的跳跃效果 。
覆盖可见区块的一小部分 ， 是整个 区块 的数据仍然需要全 但
部加载 ， 而不 能进 行精 细 的剪裁 ， 只加 载这些 区块 的部 分 数
据。
其次 ， 分块粒度难 以确 定。地形 分块调度 机制 的出发点 是视野落入潜在可见 区时 ， 潜在 可见 区数据 已准备 好。如果 分块粒度太大 ， 更新 潜在 可见 区时从外存 加载数据 的时间较 长 ， 分块粒度太 小 ， 如果 随着视 线 的移动 ， 会频繁更新潜 在可 见 区， 频繁从外存加载数 据。这两 种情况 都对帧速率造 成 冲
潜在可见 区成 为可见 区 ， 如果视野移 出可见 区 ， 区成为潜 可见 在 可见 区或不 可见 区。通过潜 在 可见 区预先加载地形数 据 ，
减少 了因为视 点移动更新 可见 区而等待磁盘 Ｉ０的时间 ， ／ 使 地形 渲染具 有一 定 的平 稳性 。通 过地 形 分块 和动态调 度机 制， 理论上可 以利用有 限的内存 显示无 限大的地形 。
最后 ， 没有充分考虑 和利用 数据调 度的流 水线过程 。地 形数据包括 高程 数据 和纹 理数据 ， 地形 分块机 制在更新潜在 可见 区块 时往往 一次性加载所 有地 形数据 ， 引起“ 发式” 爆 内 存 和磁 盘 １０请 求 ， ／ 加剧 了帧速率 的“ 颠簸 ” 。
１
些信息可以根据不同的视 点实 时生成 不规则 三角形 网格 ， 但
击， 容易导致 帧停 顿 ， 配置 较低 的 电脑上 这种 现象尤 为严 在
重。
Ｌｎｓ ｍ【 提 出一 种基 于 规整 网 格连 续 Ｌ Ｄ实 时高度 ｉｄｔ ４ ｏ ｒ ｏ
场绘 制算法 ， 该算法使用三角形进行 自顶 向下二叉分割细分。 Ｄ ｅｍ ｅｕ 提 出了 Ｒ Ａ ｕｈ ｎａｙ Ｏ Ｍ算法 ， 使用合 并三角形 队列和分
但是传统 的地形分块机制存在一些不足之处。
首先 ， 不能进行精细 的剪 裁。尽管很 多时候视 锥体 只是
文献 ［ — ］ １ ３ 描述 了一 些大规模 地形 的快速渲染 方法 ， 基 本思想是将地形数据分 块组织 ， 每一块 数据 都预先生 成几 对 种不 同细节层次 的网格 ， 存储在 外部存 储介 质上。运行 时刻 选择 当前 可见地形块 的适 当的细节 层次导 入 内存 ， 后进行 然 渲染 工作 。这种方 法的缺点 是需要 采用较 多 的存储 空 间 ， 在
递进网格 方法 占用内存 较大 ， 而且 效率没有 Ｒ Ａ 算法高。 Ｏ Ｍ
本文分析了地形的渲染 过程 ， 出了数 据调度 流水线 的 提 概念 ， 在此基础上对地形分块 机制加以改进和优化 ， 提出了基 于粗粒度分页和细粒度分 片的 动态调 度机制 ， 这一调度机 制 既能实现对场 景的精细剪裁 ， 减少 渲染负荷 ， 又能把数据加 载 过程分散到流水线的各 阶段和各 帧 ， 确保 了高 的帧速率及 帧 平稳性 ， 结合基于视 点的动 态 Ｌ Ｄ， ｏ 地形 Ｌ Ｄ实 时构 造 ， 需 ｏ 无 预先生成 ， 实现 了大地形 高质 量的渲染效果 。