高效融合全局和局部上下文特征的语义通信系统

采用基于深度学习的端到端一体化设计方法,提出了一种基于扩展上下文语义特征的通信系统。区别于已有研究中只关注局部上下文而忽视全局上下文的问题,所提系统有机地融合了局部和全局上下文知识,利用扩展上下文知识进行语义编码和语义译码,提升了语义通信系统的可靠性。在发送端,采用基于扩展上下文的语义编码,实现高效的语义表征。在接收端,结合历史通信文本挖掘机制、上下文语义特征学习机制和基于启发式图搜索的译码策略,提升语义推理的准确性。与现有语义通信系统仿真对比结果表明,相较于传统通信系统和现有语义通信系统,所提系统在低信噪比下显著提升了通信系统的可靠性。

基于快速上下文切换扩展的快速地址空间切换

在传统的x86处理器上进行地址空间切换通常需要清空TLB和cache,导致内核时间大量消耗。通过启用ARM920T嵌入式处理器上的快速上下文切换扩展机制,使每个进程地址空间中的低端32 MB可以被硬件重定向到该进程标志符指定的一段虚拟地址空间。该虚拟地址空间互不重叠,使得在进程切换时TLB和cache中的地址信息保持有效,消除了不必要的TLB和cache清空操作,提高了嵌入式系统的性能。

多线程Java程序安全行为模型的静态检查方法

多线程作为支持程序结构化和并行化的重要机制,其应用越来越广泛,多线程应用程序的安全性也成为新的研究热点之一.针对Java多线程程序,文中采用参数化扩展上下文无关文法作为其安全相关行为模型的抽象表示,给出了从多线程Java程序自动生成安全相关行为模型的方法,形式地描述了静态检查该模型是否满足安全策略的实现,并应用到携带模型代码方法的实现框架中.该方法为安全执行非信任多线程Java移动代码提供了有效支持.

重叠地址空间的二次重定向研究

为了提高操作系统内核在地址空间切换时候的效率,利用ARM处理器上的快速上下文切换扩展(fast context switchingextension,FCSE),实现任务地址空间的二次重定向。该方法首先将任务地址空间重定向到一个大的单地址空间,内存管理单元再进行从虚拟地址空间到物理地址空间的重定向。单地址空间到物理地址空间的地址转换信息始终保持有效。因而,内存管理单元(memory management unit,MMU)在任务切换的时候不必清空转换查询表(translation look-aside buffer,TLB),可提高处理器在任务切换时候的效率。通过在ARM920RT处理器上的实验发现,按该方法设计实现的内核可以稳定地运行在虚拟机上。