基于纵横交叉算法的新型电力系统惯量延迟优化控制策略

以同步发电机为主导的电力系统正在演变为以虚拟同步机(virtual synchronous generator,VSG)为主导的新型电力系统,电力系统的动态特性发生了重大变化。现阶段,绝大多数文献的研究场景是在无穷大电源的基础下,分析单机或多机并网系统的动态特性,对全部虚拟同步机为主导的电力系统动态特性研究较少。因此,先建立了全部虚拟同步机为主导的三机九节点系统的模型,通过微分方程仿真得到系统的动态特性曲线。然后,利用纵横交叉算法(crisscross optimization,CSO),延迟优化新型电力系统惯量,并与无优化控制系统作对比,在系统发生扰动后,优化后的系统振荡幅值变小,调节时间变小。最后,通过仿真验证了上述结论的正确性。

多核处理器非一致Cache体系结构延迟优化技术研究综述

非一致Cache体系结构(non-uniform cache architecture,NUCA)为解决多核处理器(chip multi-processor)"存储墙"难题提供了新的设计思路.重点关注面向CMP的NUCA延迟优化技术,在介绍若干典型NUCA模型的基础上,分析大容量Cache环境下共享/私有机制中的延迟-容量权衡问题,讨论映射、迁移、复制和搜索等数据管理机制在多核环境下的优缺点.最后,针对基于片上网络(network-on-chip,NoC)互连结构的可扩展CMP体系结构,从NUCA模型优化、数据管理和一致性维护机制3个方面讨论和预测未来CMP NUCA延迟优化领域的发展趋势及面临的挑战性问题.

双腔起搏房室延迟优化对心功能及血浆B型钠尿肽的影响

目的:探讨双腔起搏房室延迟优化对心功能及血浆B型钠尿肽(BNP)的影响。方法:26例因完全性房室传导阻滞而植入或更换DDD永久心脏起搏器患者,采用超声测定不同房室延迟(AVD)起搏时血流动力学的变化优化AVD,并观察常规AVD和优化AVD时超声心动图参数和血浆BNP的变化。结果:在急性DDD起搏,AVD在180ms时,血流动力学参数平均右房压、平均肺动脉压、平均肺毛细血管楔压、心排血量为谷值,与基线及240msAVD比较有显著改善(P<0.05),确定180msAVD为优化AVD。心功能各参数较基线及250msAVD在180msAVD时均有显著改善(P<0.05)。优化AVD组较常规AVD组左室收缩功能指标心排血量、心脏每搏输出量、左室舒张末期内径、左室射血分数等方面均有提高,二者间经统计学处理差异有显著性(P<0.05);优化AVD组的血浆BNP较常规AVD组明显减低(P<0.05)。结论:优化AVD起搏对心功能Ⅱ～Ⅲ级患者心功能有显著的改善作用。

分簇拓扑下分层异构网络延迟优化方法仿真

为了提升分簇拓扑下分层异构网络通信的性能,需要进行分簇拓扑下分层异构网络延迟优化。但是采用当前方法进行异构网络延迟优化时,无法给出异构网络感知准确度,存在网络延迟优化误差大的问题。为此,提出一种基于POMDP的分簇拓扑下分层异构网络延迟优化方法。该方法先融合于POMDP原理使用状态转移函数和观察函数表述系统完成用户请求任务时所存在的外界干扰噪声和传输冲突等不确定因素,引入回报函数映射出在任务执行过程中异构网络感知的准确度和能量消耗状态,计算出任务调度优先级的参数权值,融合于匈牙利理论获取基站和用户的关联、基站对用户的传输功率,以此为依据完成对分簇拓扑下分层异构网络延迟优化。仿真证明,所提方法延迟优化准确度高,极大的提升了分簇拓扑下分层异构网络的服务质量。

基于动态标记的FPGA延迟优化算法

DAG- MAP是一个面向延迟优化的 FPGA工艺映射算法 ,其中的标记过程是该算法的核心 .文中对原算法中的标记过程进行了研究 ,提出了一个改进的标记方法 .对 MCNC标准测试电路所做实验的结果表明 ,该算法比原算法更为有效 。

多组合设备的时间延迟优化研究

针对多组合设备中时间延迟优化问题,研究构建了一种时间延迟优化模型,并提出了启发式算法进行求解。首先对多组合设备稳态生产过程进行描述,在此基础上探究了机械手等待时间对时间延迟的影响机制,继而建立了以降低时间延迟为目标的机械手等待时间分配模型,提出改进的多目标灰狼算法进行求解。最后通过案例验证了算法的可行性与有效性。

基于Logical Effort理论的集成电路延迟优化工具的研究

本文介绍了一种基于LogicalEffort理论研发的集成电路延迟优化工具,该工具综合考虑了互联引线的影响,通过计算比较不同的逻辑结构延迟来确定最佳的电路结构,同时提供逻辑门的最佳晶体管尺寸。我们以六种不同电路为设计实例,在90纳米设计中与SPICE模拟结果进行了比较,其误差在5%以内。鉴于该方法不依赖于版图级寄生参数信息的特点,我们认为该工具可以提供在电路设计的早期对延迟的可信评估,非常适用于快速CMOS电路设计构架的遴选。

容器化安全服务功能链低延迟优化编排研究

云计算的发展带来了安全服务虚拟化的需求,基于NFV/SDN技术构建服务功能链是解决数据中心虚拟化安全服务需求的重要途径。容器化已成为安全服务功能链编排的最新发展趋势。传统安全服务功能链编排算法通常针对虚拟机架构,在轻量级、延迟、灵活性等方面无法满足要求,没有充分发挥容器化NFV平台的性能优势。文章构建了容器化NFV平台的编排模型,分析了安全服务功能链网络延迟优化目标,研究了扁平网络拓扑下的近似局部最优性质。文章设计了一种延迟优化放置(LOP)算法,采用分阶段决策方式处理每个安全服务功能链请求,并在每个阶段采用选择可容纳连续VNF数最多的物理主机的方式,最小化每个安全服务功能链的跨主机延迟。仿真实验与对比分析表明,与最大化资源利用率的MINI算法相比,文章所提出的LOP算法可以实现降低延迟的优化目标,减少放置安全服务功能链的资源消耗。

面向无线传感器网络数据融合的延迟优化算法

无线传感器网络是在感知区域内部署大量的无线传感器节点收集信息的网络,其中无线传感器节点是靠电池供电的设备,因此节能对它来说至关重要.近年来,在无线传感器领域中出现了一些处理节能问题的算法.然而这些算法通常都是以牺牲数据融合效率为代价来获得更长的网络生命周期.实际上,在一些延迟敏感的应用中,还需要对无线传感器网络进行延迟优化.提出一种基于无线传感器网络结构的延迟优化算法.该算法采用分布式方法来构造网络,目的在于均衡各节点间能量消耗同时减少数据融合延迟.最后采用MATLAB对该算法进行了仿真,并与其它基于网络结构的算法进行比较证明了其在节能和延迟优化方面的优越性.

基于节点动态优先级的应用层组播延迟优化技术研究

提出了一种基于节点动态优先级的延迟优化算法,能够有效降低应用层组播系统的平均延迟,并与目前广泛使用的其他延迟优化算法进行了比较,证实该算法在应用层组播的延迟优化方面有着较好的表现。

不同起搏方式房室延迟优化的对比研究

目的观察双腔起搏(DDD)患者不同起搏方式时最佳房室延迟(AVD)的差异。方法对20例置入DDD起搏器的患者经左侧锁骨下静脉插入Swan-Ganz导管,分别测量DDD方式及心房感知心室起搏(VDD)方式下的不同AVD起搏的急性血流动力学效应。结果DDD右心耳起搏优化AVD(149±15ms)比VDD起搏AVD(114±12ms)延长了38±12ms,差异有非常显著性意义(P<0.01)。结论双腔起搏时DDD右心耳起搏可使AVD达到最优。

基于AIG的多级逻辑电路延迟近似优化

在对多级逻辑电路延迟进行优化中,提出了一种针对关键路径中节点输出的近似替换方法,用于实现延迟优化.提出的算法先建立待优化电路的关键路径集合,然后通过选取每一条关键路径中错误率影响最小的节点构成待优化节点集,再结合提出的节点输出近似替换技术,在错误率约束下实现节点删除和关键路径压缩,进而达到多级逻辑电路延迟优化.提出的算法用C++和ABC工具内置命令编程实现,使用ISCAS85以及LGSynth91电路进行测试.实验结果显示,与已提出的常量替换方法相比,面积和延迟优化效果分别提升22.96%和31.49%.同时相较于最新提出的针对延迟优化的算法,在延迟优化效果相近的情况下,算法运行时间上有61.88%的提升.

云雾网络中低延迟QoS路由模型的研究

文章提出一种适用于云雾计算环境的低延迟QoS路由模型,以应对云雾网络中的数据传输延迟问题,并保证服务的可靠性与效率。在深入分析云雾网络特性基础上,构建了包含关键QoS参数的网络切片评估模型,并据此设计出能够动态调整路由策略的算法,有效适应网络状态变化。仿真实验显示,处理1000MB数据时,该模型较传统云计算网络减少了11.95秒的延迟时间,仅需18.47秒,显著提升了网络吞吐量与操作速度,同时降低了丢包率,对提升网络性能和用户体验至关重要。

基于云计算的资源延迟感知任务调度优化

针对网络任务调度不合理延迟率高的问题,笔者提出基于云计算的资源延迟感知任务调度优化研究,通过构建任务模型和资源消耗模型,建立云计算的资源延迟感知任务调度模型,将资源延迟感知任务调度集成到滚动优化,形成具有资源延迟感知能力的调度优化算法,对模型进行求解实现任务的合理调度。经实验证明,使用基于云计算的资源延迟感知任务调度优化方法,有效降低了网络延迟率。

双腔起搏房室延迟时间对心功能的影响

目的观察不同房室延迟(AVD)的双腔起搏对心脏收缩、舒张功能的影响及不同心功能状态下的优化AVD。方法测量20例心力衰竭患者及10例心功能正常者(对照组)不同房室延迟起搏的急性血流动力学效应,同时以脉冲多普勒超声心动描记术测量心脏收缩、舒张功能指标。结果心力衰竭组房室延迟在134±13、131±12、136±10ms起搏时,血流动力学指标及左心室收缩功能、右心室舒张功能指标较AVD基线穴100ms雪及250ms显著改善;140±17ms起搏时,左心室舒张功能指标较AVD基线及250ms显著改善。对照组AVD在162±14ms起搏时,血流动力学参数较AVD基线及250ms显著改善。结论优化AVD可即刻改善心力衰竭患者心脏收缩及舒张功能,优化AVD随心功能状态不同而改变。

虚拟现实影视渲染优化技术现状概述

虚拟现实渲染优化技术是计算机图形学领域中的一个研究热点。通过解决锯齿、画幅畸变等问题,增强虚拟现实画质,随后进一步通过局部渲染、缓冲渲染等方式解决延时卡顿现象,最终达到增强虚拟现实沉浸感、提升观影体验的目的。本文对近年来国内外机构在该研究领域取得的成果进行了总结,其中包括AMD、NVIDIA、Google、Oculus等。首先针对画质优化,给出了目前关于锯齿和畸变问题的解决方案,并阐述了光场技术的最新动向;随后针对延迟优化,总结了多项像素处理技术的发展状况;最后,对未来研究中可能的进展方向做了展望。

光追与DLSS 3改变行业生态 NVIDIA BW 2023媒体品鉴会采风

2023年7月20日,正值一年一度的Bilibili World展会召开之际,NVIDI A在上海召开了一场以“速度穿越”为主题的媒体品鉴会。本次品鉴会的主要内容围绕GeForce RTX 40系GPU展开。在品鉴会上,NVIDIA从实时光线追踪给游戏带来的画质革命、DLSS 3对游戏性能的巨大加持、NVIDIA Reflex技术对电竞和FPS类游戏的系统延迟优化以及RTX 40系GPU在设计创作及AI领域的加速作用等几个方面,为参会媒体进行了详细地展示与讲解。

面向虚拟共享域划分的自适应迁移与复制机制

传统数据管理机制无法感知分布式cache布局的非一致访问延迟特性,导致多核处理器大容量cache失效率和命中延迟之间的矛盾日益加剧.此外,单独依靠数据迁移和盲目复制难以解决共享数据块的竞争访问与长延迟命中问题.基于瓦片式多核处理器分布式cache的虚拟共享域划分机制,提出并实现一种域间数据自适应迁移与复制机制,能够协同感知本地目标bank候选牺牲块状态和远程命中块的局部活跃程度,在多个虚拟共享域间对多核竞争访问的共享数据进行动态迁移和复制决策,综合权衡片上长延迟命中和cache容量有效利用率问题,降低平均存储访问延迟.最后,在全系统模拟器中实现虚拟共享域划分和域间共享数据自适应迁移-复制机制,并采用典型测试程序包SPLASH-2评估性能优化情况.实验表明,与传统固定共享域划分机制和同类优化机制相比,自适应迁移与复制机制在不同共享度下均可获得相应性能提升,面积开销可以忽略不计.

层次化计算范式数据中心任务调度方法

为解决异构层次化计算范式下,分布式应用的总延迟优化问题,提出一种数据中心任务调度方法。设计延迟感知的Power-of-D算法用于子任务的在线分发及调度,将经典的Power-of-D范式扩展到层次化计算范式中,利用表象处理速度进行问题建模描述,实现任务路由时延、处理时长和排队时长的联合优化。基于真实系统场景,对提出的方案进行了评估,评估结果肯定了方案的有效性。

基于TSDPSO-SVM的水稻稻瘟病图像识别

针对水稻稻瘟病诊断中存在的工作量大、效率较低且主观性强的问题,基于改进的粒子群优化支持向量机模型提出水稻稻瘟病的图像快速识别新方法。首先,采用基于超绿特征的最大类间方差法分割病害图像病斑,利用主成分分析快速得到病斑颜色和形状特征的主分量,构建水稻病害图像特征数据库。其次,提出牵引切换延迟粒子群优化算法优化支持向量机模型的识别方法。通过延迟信息的选择策略和牵引操作,使粒子跳出局部最优,更快收敛到全局最优。选取最优化算法性能测试函数Ackley函数、Rosenbrock函数和Sphere函数评估算法性能。仿真结果表明牵引切换延迟粒子群优化算法的寻优能力优于传统的粒子群优化算法且收敛速度最快。最后,分别利用牵引切换延迟粒子群,切换延迟粒子群,传统的粒子群优化支持向量机模型进行水稻稻瘟病图像识别。通过十重交叉验证,牵引切换延迟粒子群优化的支持向量机平均识别率达到96.0%,比其他3种传统优化算法提高10%以上,且召回率指标达到97.5%,训练时间仅为73.6 s。结果表明,该方法有利于提升水稻稻瘟病的识别准确率。