基于改进人口模型的微博话题趋势预测

趋势预测问题是当前社会计算中的研究热点,但微博平台的话题趋势预测还处在探索阶段。在分析、抽取和定义事件趋势的影响因素的基础上,改进了人口模型使其适用于微博趋势预测,然后将改进的人口模型映射在神经网络上,并利用遗传优化的神经网络对事件的趋势进行预测。实验证明,该方法对于预测网络中长期酝酿的事件发展趋势效果明显,能够有效地预测事件的爆发点和发帖量,而且适用于小样本预测问题。     

基于模拟关系的编译优化实现正确性验证方法

编译器中通常采用各种优化方法来提高目标代码的质量,为了实现较好的效果,一些编译优化算法通常十分复杂,很容易给可靠性和安全性带来隐患.现有的编译器缺陷大部分是由优化阶段引起的.传统的编译优化正确性研究大部分只关注优化算法的正确性,但是只有该算法被正确的实现了才能确保实际运行的优化过程是正确的.本文提出一种基于模拟关系的方法来验证编译优化实现的正确性.在每次优化结束后,我们通过建立优化前代码和优化后代码之间的模拟关系生成优化正确应满足的逻辑条件,然后验证逻辑条件是否成立从而判定编译优化的实现是否正确性.以优化编译中的常量折叠优化和变量替换的验证作为示例显示了本方法的有效性和可靠性.     

一种多核系统可靠性加强的任务调度方法

 多核系统已经被广泛应用于各行各业,其稳定性和可靠性也越来越受到人们的关注.在分析了现有芯片可靠性模型的基础上,增加温度和工作负载对多核芯片可靠性的影响,建立了对多核系统的可靠性评估模型.该模型以处理器为依托,从指令到任务,逐层构建可靠性评估指标,以便于定量分析影响多核系统可靠性的因素.同时,以该模型为指导,设计了一种面向多核系统可靠性的任务调度方法,该方法通过对评估指标值的计算,选择评估指标值尽可能高的调度策略对多核系统中的任务进行调度,以减少由于芯片本身可靠性而导致的错误.通过模拟实验可以看出,该任务调度算法能有效减少系统的出错率45%左右,为系统的稳定运行提供了可靠的保证.