低功耗的可重构数据Cache设计

在嵌入式处理器中,Cache功耗所占的比重越来越大。提出了一种可重构的低功耗数据Cache,能够利用程序运行过程中的空间和时间局部性以及高频数据值局部性来节省功耗。Mibench和Mediabench的仿真结果表明,对于多媒体应用为主的测试程序,采用基于高频值的可重构低功耗数据Cache与普通Cache相比,平均能量消耗降低34.45%,平均能量延迟乘积降低27.50%。

基于高频极值数据的波动率建模与预测

本文系统性地研究了三种类别的高频极值数据下波动率的建模与预测,即分别基于高频收盘价数据、高频高低价数据、以及高频"开高低收"数据,讨论并完善了相应的连续价格假设下的估计量和跳跃价格假设下的估计量的理论性质,并将基于高频极值数据的各类估计方法统一地扩展为相应的动态预测模型,通过对上证指数及其他几种主要指数的高频数据进行实证分析,揭示出充分地利用高频极值数据信息可以显著地提高波动率的模型拟合效果和样本外动态预测能力.