TMS320C6X的SPLOOP技术

软件流水是一种实现循环迭代中指令级并行的指令调度技术。它可以克服多周期指令延迟对CPU处理性能的影响,保证循环核的运行效率最优。从C64X+开始,TMS320C6X系列DSP引入SPLOOP技术,软件上增加SPLOOP(D/W)、SPKERNEL等相关指令,硬件上增加软件流水缓存等专用模块,通过模调度软件流水模式,有效缩小了软件代码量,提升了执行代码效率。一般情况下,采用SPLOOP技术后机器编译输出的循环代码质量很高,编程人员无需再对代码进行进一步的手工优化。     

多媒体云计算下的大规模数据流调度方法研究

传统的多媒体数据流调度方法在云平台环境下,未考虑服务器信息调度的差异性,容易形成数据调度冲突,调度效率低。为了解决上述分析的问题,通过构建多媒体云计算下数据流调度平台,实现对多路大规模多媒体数据流的合理调度,利用多级分层结构将多媒体云计算下的多服务器大规模数据流调度过程划分成管理层面、控制层面以及数据层面,可确保将数据包均匀的分配给各个服务器,充分发挥云计算下的多服务器可并行处理的特性,增强数据流的调度质量。对调度平台的软件框架进行了详细的描述,依据该软件框架的多层次实现大规模数据流调度优化,分析了大规模数据流调度的具体实现过程,并给出大规模数据流调度平台软件代码的设计。实验结果表明,所提方法增强了多媒体云计算下的大规模数据流调度的并发性能,提高数据流调度质量。     

突发事件下应急物资多目标优化调度模型与算法研究：以新冠肺炎疫情为例

突发事件下应急物资调度具有高度不确定性与动态性,应急物资跨区域调度计划能否科学合理制定对应急救援的有效开展具有重要影响。以武汉市新冠肺炎疫情为例,考虑应急物资跨区域调配的时效差异、地域分散以及资金消耗等要素,建立多周期下包含软硬需求时间窗约束的多物资品种、运输方式的跨区域三级动态物资调度网络模型,并设计一种带变异操作的动态变惯性权重自适应粒子群算法(VDCWPSO),利用疫情算例验证该算法的有效性和可行性。研究结果表明,在保障应急物资供应时效性、公平性、经济性原则下,物资跨区域调度可以缓解资源严重短缺状况、提高医用物资利用率,研究可为突发事件下应急物资调度计划的制定与动态调整提供决策支持。     

“双减”背景下的初中数学单元作业设计——以“平行四边形复习课作业”为例

“双减”政策对教师的教学能力和作业设计能力提出了更高的要求.本文中以“平行四边形复习课作业”为例,立足课标,深挖教材,关注课堂,变式拓展,设计“2+2+1”分层作业,为数学教学减负增效,推进“双减”政策精准落地.     

货运列车的编组调度问题的研究

对于货运列车的编组调度问题,建立了以压缩中时和增加运量为双目标、多约束的0-1规划模型,采用逐步紧缩中时约束的方法得到了问题一的调度方案.在此基础上对装载特别物资的车辆施加更强的中时约束得到了问题二的调度方案.提出了列车匹配系数的概念并建立了列车最优配对原则,根据该原则对列车进行优化编组得到了问题三的调度方案.基于问题二的数据转换处理得到了问题四的调度方案.     

高等数学教学方案的研究与改革

1　指导思想与主要内容随着现代科学技术 ,特别是高新技术的迅猛发展 ,对现代科技人才的数学知识结构、能力、综合素养等方面都提出了更高的要求 ,而我国目前工科数学的数学体系绝大部分仍然沿袭以知识传授为主的传统教学模式 .这种传统的工科数学教育已经远远不能适应飞速发展的科学技术的需要 ,工科数学必须进行全方位的改革 .高等数学是工科大学生的一门十分重要的基础理论课程 ,而传统的教学方案 ,重知识的传输 ,轻能力的培养 ;重技巧的训练 ,轻数学思想的学习 ;重理论教学 ,轻数学应用的训练 .由此培养的学生很难适应时代和社会发展的…     

基于离线调度的电泳式类纸显示屏多通道刷新研究

类纸显示屏由于其所具有的自然性,已经被认为是在未来的普适计算环境中一种不可或缺的显示材料。文章针对类纸屏控制器的多通道刷新原理进行分析,提出了一种基于离线调度的多通道刷新调度方法。通过数学证明,该方法在保证显示顺序依赖的前提下,可以对队列中的多刷新任务实现在获得最优显示时间下的并行刷新任务划分。     

初二学生物理进阶学习要论

物理是初二年级才开始的科目,很多的物理老师都碰到这样的事情;初二上学期很多的家长都表示物理学习是很困难的,要和老师配合好,让学生学好物理.在随后的时间里,家长看到了学生的物理作业,物理成绩也很放心,班级学生物理学习的优秀率很高.然而到了初二下半学期,情况发生了明显的变化,相当多的学生觉得物理真的是难学了,很多家长们也紧张起来,因为发现学生的物理成绩大多有了明显的下滑,有的学生严重的甚至出现了学习障碍.     

道路交通网络节点分配优化策略研究进展

为了进一步提高城市道路交通网络的通行效率,粒子群优化和神经网络等多种智能优化算法受到越来越多的关注。近年来,深度学习技术的普及与应用大幅提升了城市交通网络的节点识别效率,而交通网络的节点调度又扩展了深度学习技术的应用。文中详细分析了交通节点调度所面临的关键问题,归纳并总结了相关网络节点分配的研究现状。在此基础上,深入研讨了城市交通网络节点调度与深度学习的应用前景,并对交通网络节点分配优化策略的未来研究方向进行了展望。     

卫星广播调度的鲁棒生长方法

本文提出基于果蝇刚毛分化自组织机理的卫星广播调度新方法，该方法生长出了这种问题的优化解。为增加自组织计算的鲁棒性引入了随机竞争排序技术，对不同大小问题的计算测试表明该方法能快速一致地产生有好的结果。