摘要：精确评估系统芯片(System-on-a-Chip)在各种不同工作状态下的功耗需要仿真不同的向量集。评估过程中很大一部分计算花费在时钟树功耗上。通过对芯片功能的分析,可以将时钟树功耗单独提取并加以计算,然后只需要每次计算出芯片其它部分在各种工作状态下的功耗,即可得到系统的总功耗。在“中科SoC”设计中的实践可以看出,该方法同传统方法相比可以节省10%以上的计算时间和大约13%的磁盘存储空间,而功耗估计偏差不到0.1%。

摘要：说话人生成是视觉生成领域的热门研究方向,旨在根据输入的多模态信息生成逼真的说话人视频。说话人生成在影视传媒、游戏动漫和互联网相关产业中具有广阔的应用前景,同时也可以为唇读识别、伪造鉴别和数字人生成等任务的研究提供数据支持。现阶段主流的说话人生成方法已经能够实现包含个性化属性、视听同步的说话人视频生成,但还未能达到虚拟现实、人机交互和元宇宙等新兴应用场景的要求。因此,研究说话人生成对于推动相关产业发展具有重要意义。对说话人生成的研究现状进行梳理与总结,首先阐述了说话人生成的研究背景和相关技术,然后根据方法分类介绍了近年来主流的说话人生成方法,整理了相关研究中常用的视听数据集和评价指标,最后总结现有方法存在的问题,分析了说话人生成未来潜在的研究方向。

摘要：在传统的中心化数据交易系统中,电力数据类的敏感数据存在因可复制而易被滥用等问题.为此,设计了基于区块链技术的电力数据资产化及交易系统.利用区块链技术的密码算法、多中心对等架构、分布式多方共识协议,使参与记录数据交易信息的多方实体仅需通过对区块链技术的信赖建立多方信任关系.该系统以超级账本项目的Fabric联盟链为框架,借助区块链的技术特性实现了电力数据交易业务的安全、透明、可追溯、不可篡改,并加入了监管机制.该系统实现了应用层Web服务的开发,便于使用.对该系统在一台设备上模拟多节点部署进行测试,结果表明,该系统在前后端级联后运行正常,满足设计需求,维护成本低,安全性提升.相较于传统数据交易系统,基于区块链的电力数据资产化及交易系统展现了综合的功能和安全优势.

摘要：本文讨论了石油产品设计活动的类型、思维特性和类比在石油产品设计中的重要作用,给出了石油产品设计系统的形式模型及其问题求解策略。

摘要：目前ＣＡＤ系统多是面向单个设计者，而实际的设计工作往往由多个设计者协同完成．ＣＡＤ系统应该支持多个设计者协同工作以提高工作效率．作者采用在现有的ＣＡＤ系统中加入支持设计者协同工作的模块的方法．利用这种方法将ＢＩＣＡＤ中的结构建模模块ＭＯＤＥＬ修改为ＣＷＭＯＤＥＬ，它可支持多个设计者协同工作并能缩短设计周期．实践证明这种方案是可行的．

摘要：为解决智能电网系统中能量管理系统(energy management system,EMS)数据指数级增长带来的海量数据存储和快速访问问题,提出一种基于分布式键值对存储EMS数据的方法,将结构化与非结构化数据统一按照键值对形式进行表达,并分布存储于集群中。以该方法为基础,设计并实现了一种新的EMS数据库平台,该平台是混合数据库平台,支持关系库与非关系型数据库一体化访问,同时针对EMS的查询特征进行了系统优化,采用混合索引策略提升多维与高维数据的查询性能。实验结果表明:与传统EMS数据库管理系统相比,新的EMS数据库平台能够满足EMS海量多业务数据的一体化存储需求,支持高效并发访问,具有良好的扩展性和容错能力。另外,该系统可以在商用计算机上运行,能够有效地降低系统成本。

摘要：传统的面向服务计算模式通常是包含中央控制结点的集中控制结构,多 Agent 理论和技术提供了另一种角度看待服务计算.本文将 Web 看成一种主动服务实体,即服务 Agent,服务计算模式演变为一种非集中式的、分布式结构.服务 Agent 主动发现需求并在需求吸引下聚集,通过功能本体和自动机制设计,得到需求解决方案.形成需求解决方案后,协作方案选择可以被归结为二部图上的0-1整数规划,这是一个 NP 完全问题.本文给出一种多 A-gent 协商框架,服务请求方和各服务 Agent 通过有限次协商交互最终达成协议,该协议选定服务 Agent 解决需求的一种协作方案.通过模拟对协商框架进行验证.

摘要：开发了一个适用于石油产品添加剂配方设计基于范例的推理器FORMULA。FORMU-LA支持基于索引的范例检索,支持面向结构的映射及相应的类比转换机制。FORMULA是用Turbo C(2.0 version)在微机上实现的。FORMULA为建立基于范例学习的石油产品设计系统提供了一种性能良好的推理器。

摘要：数据中心主机负载预测对于数据中心的资源调度和节能具有重要意义,但是目前缺乏一个通用模型以准确预测所有类型数据中心的主机负载情况。为了使主机负载预测模型具有一定的自适应性,提出一种基于深度循环神经网络编码器-解码器的多步在线预测模型。通过线上实时采集的能耗数据进行在线训练,同时设计一个在线监控模块,对模型的预测准确性进行实时监控和调整,使得该模型在不同数据中心中均能获得较准确的预测值。利用Google开源的时长为29天的数据中心主机负载数据集进行实验,结果表明,该模型的预测准确性接近离线训练,其预测性能优于ESN和LSTM模型。

摘要：数据可视化技术离不开专业图卡数据可视化（Data Visualization）技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域。数据可视化概念首先来自科学计算可视化（Visualization in Scientific Computing），科学家们不仅需要通过图形图像来分析由计算机算出的数据，