基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法

为增强NLSPCA(非局部稀疏主成分分析)算法对去除图像泊松噪声性能,提高图像块聚类精确度,增大字典下的表示系数稀疏性,改善恢复图像易模糊等问题,提出基于L_(1/2)范数的非局部PCA泊松噪声图像恢复改进算法(L_(1/2)-NLSPCA)。新算法首先对图像分割成重叠块;其次采用设计的自适应Bregman K-means算法对分割的图像块聚类;最后使用PCA构建基于L_(1/2)范数的非局部字典下的稀疏表示系数,对聚类后的图像块分组进行去噪重构。实验结果表明,L_(1/2)-NLSPCA算法与基准算法相比峰值信噪比(PSNR)提高了0.52~2.57 dB,在视觉上纹理细节更清晰。

基于通信开销的多类型DAG任务调度方法

随着异构多核处理器的性能不断增强,具有关联关系任务的调度问题和调度算法成为研究者们关注的焦点。针对异构多核平台上的有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG)任务模型进行了调度分析。由于异构环境中计算资源类型丰富数量多,实际调度过程中处在不同核上的任务之间的通信开销是存在的。而当前大多数调度算法要么忽略不同核上的任务之间的通信开销,要么优先级判定和选择处理器核执行时不能全面考虑核间任务的通信开销,造成资源浪费,增加了系统调度任务的整体长度。因此,针对具有通信开销的DAG任务模型,讨论了任务间的通信开销对任务调度算法的影响,提出了复合节点生成算法(Composite Node Generation Algorithm,CNGA)任务调度算法。该算法根据任务间通信开销大小进行预处理分配生成复合节点,重构DAG图将任务节点的上行秩和通信占比作为参数决定任务节点的优先级。实验结果与HEFT和CPOP算法比较,在任务通信开销和任务执行开销之比(Communication to Computation Ratio,CCR)一定的情况下响应时间比原有的HEFT和CPOP提升10.19%,稳定性以松弛度和接受率为参数平均提升3.96%。

融合场景语义与空间关系的视觉问答

为了捕捉问答场景下更深层次的关系语义与增强网络的可解释性,文中提出一种显式融合场景语义与空间关系的视觉问答模型,利用视觉对象间关系及其属性来生成关系图表示。根据图像中检测到的视觉对象关系和空间位置信息来构建图网络;分别通过自适应问题的图注意力机制编码预定义的场景语义关系和空间对象关系,以学习先验知识下的多模特征表示;将两种关系模型进行线性融合来推理问题答案。研究结果表明:在数据集VQA 2.0上进行实验,与视觉问答算法模型BUTD,DA-NTN,ODA-GCN,Scence GCN,VCTREE-HL和MuRel对比,分别提升测试子集test-dev的准确率4.12%,1.88%,2.77%,2.63%,1.25%和1.41%。该模型能在问题引导下对视觉语义关系进行推理,有效提升视觉问答的准确率。

DAG任务同步中无锁机制实现方法研究

随着多核嵌入式实时系统的发展,DAG任务同步问题得到了广泛的关注.目前的任务同步方法大都采用锁机制,但锁机制存在许多问题,如自旋锁存在任务忙等状态,浪费CPU资源;使用互斥锁的任务若获取不到共享资源会被阻塞,产生上下文切换开销;顺序锁允许写任务有更高的优先级,但写任务不能频繁更新数据,否则读任务会产生饿死现象.上述锁机制如果应用于多核平台下的DAG任务同步,不仅会影响系统整体执行效率,导致后继任务无法执行,严重时会引发死锁现象导致系统崩溃.因此,提出了在DAG任务同步过程中使用DCAS无锁机制,有效避免了锁机制存在的问题.在LITMUSRT多核平台下,以多任务同时申请、填充和释放Vxworks网络缓冲区为例,对缓冲池中的三元组mBlk,clBlk,cluster分别使用DCAS无锁机制.实验结果表明,相比传统锁机制,DCAS无锁机制在DAG任务同步方面有较好的效果,响应时间减少了10.4%,系统的整体执行效率提高了4.2%.

混合关键系统半划分调度算法研究

混合关键系统是现代嵌入式系统发展的主要趋势之一,其中高关键任务代表紧急度高或者重要程度高的实际任务,往往需要优先保证.为了保证高关键级别任务的执行,当前的混合关键任务调度算法中常常存在对低关键级别任务采用丢弃或者调度不及时的现象,造成在关键级别转换时,任务丢失时限率较大且系统利用率较低.为此,本文在具有双重关键级别的混合关键系统中,对EDF-os半划分调度算法进行改进.首先,在划分阶段,将高关键级别的任务作为固定任务,低关键级别的任务按照利用率使用Worst-Fit策略进行划分.其次,在执行阶段,采用job边界迁移形式,并详细讨论了在不同系统关键级别之下,不同关键级别任务优先级确定的策略,根据优先级对任务进行调度执行.最后,模拟具有双关键级别的多处理器混合关键系统,随机产生任务集进行仿真实验,结果表明,该方法使得低关键级别任务的可执行比例平均提升了14.8%,任务丢失时限率降低了19.7%.

具有依赖关系的周期任务实时调度方法

随着多核技术在嵌入式领域的快速发展,越来越多的功能被集成在同一个平台上,任务之间的关系越来越复杂.而当前大多数的实时周期任务的调度模型都是不考虑任务之间关系的相互独立的任务模型.文中则针对具有依赖关系的周期任务,提出了一种基于ST(Simple-Tree)的实时周期任务调度模型,通过该模型来维护任务之间的依赖关系.此外,为了有效地提高系统利用率以及降低死限丢失率,文中还提出了可延迟时间越短越优先的调度方法并和RM算法、EDF算法进行仿真实验比较,结果表明该方法具有较高的核利用率和较低的死限丢失率.

基于粒子群优化算法的多无人机多目标航迹路径规划

针对多无人机多目标航迹路径规划中容易陷入局部最优,机间碰撞以及时效低等问题.提出一种多无人机多目标下改进的粒子群算法(Multi UAV Multi-Objective Improved Particle Swarm Optimization,MUMOIPSO).该方法将改进的粒子群算法与Dubins算法相结合.首先,通过目标置换以及粒子交叉等方法对粒子群算法中速度和位置更新方式进行改进;通过将自身速度引起位置变化的目标进行置换操作,将个体极值和全局极值影响自身位置变化的粒子进行交叉操作,使改进的粒子群算法适合多无人机多目标航迹路径规划.其次,应用反正切函数改进惯性因子,线性递减函数改进非负的加速度系数,在前期提高无人机全局搜索能力,在后期提高无人机局部搜索能力避免陷入局部最优.最后,采用Dubins算法结合Intersection Type方法规划出一条无碰撞的平滑路径.仿真结果表明,所提出的算法在保证良好稳定性的前提下,其搜索效果与路径规划方式更优,较对比其他算法在适应度函数和总航程方面分别提高16.3%和10.2%.

中间件技术实时性能的比较

对目前分布式交互仿真环境中常用的RTI,EVSM,ACE等3种中间件技术的实时性能进行测试和分析,说明三者实时性能的差异,为分布式交互仿真环境中中间件技术的选择提供参考依据。通过比较发现,中间件技术是为进行分布式计算和处理而产生的,它具有将操作系统与应用程序相互隔离的特点,已成为评价系统实时性能的关键指标。

基于利用率和负载均衡的多核实时调度算法研究

针对分区调度算法在实时多处理器系统中处理器利用率不高的现象,提出一种基于利用率和负载均衡的分区调度算法BUWBPA(Based on Utilization and Workload Balance Partition Algorithm)。该算法在满足任务实时性要求的基础上,以寻求高利用率和负载均衡为目标进行任务分配,将任务分配分成两个阶段:第一个阶段以高利用率为原则,选择任务集内利用率最高的任务先分配;第二个阶段以负载均衡为原则,根据处理器数选择利用率总和等于1或接近于1的任务进行分配,并且在此阶段对于未达到充分利用的处理器,选取可能调度的零星任务,对任务进行再次重新分配,以达到负载均衡和系统最大利用率。实验证明,该算法在实现最大利用率的前提下能很好地达到负载均衡。

基于STM32的智能车控制系统的设计与实现

智能车是智能交通系统的重要组成部分,也是现代汽车工业和电子计算机互相结合的最新科技成果,未来具有自动驾驶、自动变速、自动识别道路、自动避开障碍物等功能。文中利用物联网技术设计并实现了一种智能车的路径规划、循迹、避障、与上位机通信等功能的控制系统。该系统的总体结构是以STM32F10x芯片为核心,结合磁导航传感器、RFID传感器、红外传感器、ZigBee通信模块等内容进行软、硬件设计。测试结果表明,智能车控制系统能够完成按照规划的路径行驶,能够通过ZigBee完成与上位机接收和发送数据并且能避开障碍物行驶。

高利用率集合Sporadic实时任务调度方法研究

该文提出一种基于最少迁移度和分割度的任务调度方法。该方法将各个实时周期任务分比例执行在不同处理器核上,并规定任务调度时的优先顺序,然后根据相应的实时调度流程对实时周期任务进行调度。并与已有的高利用率集合调度的准划分调度算法EDF-os、EDF-fm进行对比。结果表明该方法在保证系统利用率的同时,减少了任务分割和迁移的数量和不必要的任务切换开销。

一种采用Lock-Free同步机制的数据结构的研究

随着多核芯片在嵌入式实时系统中的广泛应用,采用传统锁机制对共享数据的访问会引起死锁、优先级翻转以及CPU饥饿现象,进而会影响系统整体性能的发挥,严重时还会导致不可估量的损失发生.为此,针对Skiplist的共享数据结构提出了一种Lock-Free的同步机制方法,对该方法的线性一致性进行了证明,并将其应用于混合关键任务的共享优先级调度队列中.经过实验,该方法在吞吐量、核利用率以及平均响应时间方面优于传统的基于锁机制的方法,有效地提升了多核运行的效率.

Linux系统中多核实时调度平台的设计

为使各种实时调度算法能够在Linux环境中得到运行和验证,设计一种Linux系统中的公共多核调度平台。该平台由调度模块和跟踪测试模块组成,调度模块实现系统调用、调度处理以及同步功能,跟踪测试模块实现日志和跟踪功能。测试结果表明,该平台可正确显示调度算法的运行结果。

基于并行优先级任务树的多核调度方法研究

文章针对具有复杂依赖关系的实时周期任务难以调度的问题,提出了一种模型转化方法,该方法将具有复杂关系的实时结点任务图转化为并行优先级任务树,然后根据模型中定义的优先关系并结合EDF(Earliest Deadline First)算法,将任务调度到相应的核上去执行。仿真试验表明,该方法比核与任务相对应的分配方法不仅可以提高CPU利用率而且大大减少了核间通信的开销。

嵌入式多核系统中三维立体调度模型的研究

针对嵌入式多核平台下分区调度算法不能满足系统高效的需求,提出一种三维立体调度模型,该模型根据任务各项参数将任务划分为可调和任务和不可调和任务,并将其执行区域用面积表示,根据区域的特征分为执行区域、干扰区以及空闲区。利用干扰区的特征将不同性质的任务分派到不同的处理器核上运行。实验表明,该方法无论在提高系统利用率还是在吞吐量方面都优于PEDF。

时间/事件触发的安全关键系统调度研究

针对大多数实时操作系统只支持事件触发的机制,该文提出了一种时间和事件双重触发的任务调度机制,并在μC/OS-Ⅱ的内核中进行了实现。在该调度机制中,针对安全关键任务模型,提出了一种简单、易操作的基于关键度(criticality degree based priority,CDBP)的调度算法,该算法不仅保证了系统处于高级别时,高关键级别任务的执行,而且还保证了系统处于低级别时紧急任务的执行,同时减少了不必要的任务切换开销。实验结果表明,该算法在提高系统效率方面优于OCBP(own criticality based priority)算法。

智能小车联网组队方法的设计与实现

随着5G技术的到来,物联网技术的发展不可限量,而在智能交通领域中起着举足轻重的无人驾驶技术和车联网技术必定成为未来研究的热点。那么如何通过车联网技术控制无人驾驶智能车辆进行联网组队也就成为研究的焦点问题。为此,模拟实现了无人驾驶智能小车联网组队运行的全过程。首先介绍了系统总体的设计方案,接着在STM32嵌入式开发平台下进行智能小车的硬件设计,然后介绍了如何利用ZigBee无线通信技术实现无人驾驶智能小车与智能网关之间的通信协议和相应的软件实现方案,最后进行了相应的测试。结果表明,本次设计完成了智能小车在行驶过程中接收和执行控制命令以快速组队的功能。实现了多辆智能小车排列“一”字、“V”字、“X”形、矩形、菱形五种组队队形。

双重触发的嵌入式系统内核安全访问控制

随着外部事件的不可预知性和实时任务复杂性的增加,传统的仅采用基于事件触发机制的嵌入式实时操作系统的设计变得更加困难,在很多情况下,该系统难以保证实时运行过程中的安全性与可靠性。本文针对μC/OS-II在设计之初并没有考虑时间触发以及安全访问控制机制的特性,结合OSEK时间触发标准,设计并实现一种符合OSEK标准的、基于时间/事件双重触发的内核任务调度机制,并在该调度机制中,提出通过采用通用访问控制框架(GFAC)和安全属性映射表的方法,保证了不同角色对系统访问的安全访问控制。实验结果表明,所设计的调度机制和访问控制方法不仅满足了时间和事件双重触发特征,而且加强了对内核的安全访问控制操作并具有良好的使用效能。

乳腺癌根治术后下肢深静脉血栓的预防及护理

目的：分析乳腺癌根治术后下肢深静脉血栓的预防及护理措施。方法：回顾性分析在笔者所在医院就诊的乳腺癌根治术后下肢深静脉血栓15例患者的资料,针对下肢深静脉血栓形成采取针对性预防及护理措施。结果：15例乳腺癌根治术后下肢深静脉血栓患者经积极抗凝、溶栓等保守治疗,2-4周内下肢肿胀、疼痛、活动受限等症状消失,患肢功能恢复良好,未发生肺栓塞等严重并发症,患者均痊愈出院。结论：下肢深静脉血栓是乳腺癌根治术后严重并发症,做好围术期预防护理措施,早期诊断与治疗,临床价值显著。

大数据背景下医院人力资源管理创新对策研究

新医改大背景下,医院为发挥自身人资管理部门管理优势,需积极利用大数据技术,革新人资管理工作。但是,在现代化的医院管理中,其人力资源管理模式有待创新,相应的管理还存在一定不足,需了解人力资源管理中存在的不足,加以解决,发挥人力资源管理最大化作用。以下对大数据时代下医院人资管理的创新对策详细分析,旨在为促进医院人力资源管理工作更好开展打下坚实基础。