摘要：基于模型诊断(MBD)方法在不同的环境中有越来越多的用途,包括软件故障定位、电子表格的调试、Web服务和硬件设计,以及生物系统的分析等.受这些不同用途的启发,近年来MBD算法改进成效显著.然而,对体系庞大、结构复杂的系统,需要对现有方法进一步改进.由于求解诊断解在计算上具有挑战性,因此相继提出了一些通过压缩模型的MBD算法来提高诊断效率,如基于统治的多观测压缩模型(dominated-based compacted model with multiple observations,D-CMMO)算法.对于给定多个观测值且注入1个以上错误需要大量时间的诊断问题,提出了一个新的诊断模型CCM(cardinality-constrained compacted model)来解决.基于基数约束的压缩模型算法使用2种方法对求解过程进行优化:首先,利用系统观测的故障输出和故障组件数量之间的约束关系来限制目标解的范围;其次,通过对假设集采用单次入队方法,进而有效提升MaxSAT(maximum satisfiability)求解器的性能.此外,在ISCAS85和ITC99基准测试用例上的实验结果表明,与目前最新的MBD求解方法D-CMMO相比,上述2种优化方法有效缩小了MBD问题的求解范围,降低MaxSAT求解器搜索目标解的难度,进而能在更短的时间内返回一个诊断解.在平均状况下,CCM方法相比D-CMMO方法求解效率分别提升64.5%和92.8%.

摘要：综述超大规模集成电路(VLSI)布图规划方法,探讨布图规划在集成电路设计中的重要性,以及其对芯片面积、互连线长和设计周期的影响.首先,回顾集成电路技术的发展历程,强调布图规划在确定模块位置、尺寸和旋转角度中的作用.其次,详细介绍4类主要的VLSI布图规划方法:直观构造方法、分析法、迭代法和基于机器学习的方法.再次,讨论两个VLSI设计领域中常用的基准数据集MCNC和GSRC对测试和评估布图设计方法的重要性.最后,总结布图规划领域的研究进展,并指出未来的研究方向.

摘要：针对无人机视角下的目标存在多尺度、目标小、被遮挡与背景复杂等问题,提出了一种基于动态样本注意力尺度序列的YOLOv8改进算法BDAD-YOLO。通过引入BiFormer的思想来改造原模型骨干结构,提高模型对关键信息的关注度,更好地保留目标细粒度细节信息。由于目标存在大小、位置等多变性,传统卷积并不能很好地处理这一情况,因此基于DCN(deformable convolutional network)的思想,设计了一种可以增强对小目标特征提取的C2_DCf模块,从而进一步提高颈部网络中小目标层对特征信息的融合。提出一种基于动态样本的注意力尺度序列融合框架AFD(attention-scale sequence fusion framework based on dynamic samples),使用轻量化动态点采样并通过融合不同尺度的特征图来增强网络提取多尺度信息的能力。使用WIoU损失函数,改善小目标低质量数据对梯度的不利影响,以加快网络收敛速度。实验结果表明,在VisDrone数据集中的val集与test集上平均精度(mAP@0.5)分别提升了4.6个百分点、3.7个百分点,在DOTA数据集上平均精度(mAP@0.5)提升了2.4个百分点,证明了改进算法的有效性和普适性。

摘要：针对安全强化学习实现过程中,基于屏蔽的实现方式可能受制于没有合适的备用策略可供使用,导致判断出危险也不能阻止系统离开安全状态,结合知识的实现方式虽然能通过提取概念特征,用结构化的知识对指定状态给予安全指导,但有时知识蕴含的指导可能并不是最优的策略,甚至可能不如智能体探索习得策略的问题,提出一个本体指导下的安全强化学习最优化策略,实现风险识别规避、动作生成最优化.基于该理论设计和实现了一个在无人机避障场景下的仿真系统,并使用5种不同的强化学习算法进行效果验证.实验结果表明,基于本体指导的安全强化学习最优化策略能在屏蔽风险动作的基础上,实现智能体备用策略选取,比传统强化学习方法性能更优.

摘要：XML作为半结构化数据模型的代表,其文档较大,存储动态有序树时需要较多空间成为其明显的缺点,对XML文档进行二进制的编码压缩可以有效地减少存储空间.提出了一种不仅可以对有序树进行空间高效存储,又可以实现有序树的动态化操作的封装包结构.此结构通过将有序树的二进制编码段分段处理的方法,减少了修改量.并通过三重定位的方法快速选定要修改的封装包.针对有序树动态化后出现的节点意义丢失的问题,提出了对树进行辅助描述的高效节点序号表,通过节点序号表可以记录每个节点的内容及意义,进而补充了二进制编码只能表示树结构的缺点.并通过建立有效的序号修改表对其进行快速高效的更新.通过设计对动态树的各种常用操作,并计算出各种操作的空间及时间复杂度,表明了通过此结构可以实现动态有序树的空间高效存储.

摘要：针对车载网关中异构网络及多种类设备间与互联网的通信问题,设计并实现了一种新的基于Linux虚拟设备的车载异构网络互联模型。该模型利用Linux中的模块动态加载特性及虚拟网络设备来实现多种类设备间的统一化和互联通信。逻辑上,在TCP/IP协议栈和实设备驱动层之间设计了一个虚拟网络设备层,所有的数据在系统内核与实设备通信的时候均通过虚拟网络设备层,而虚拟网络设备则提供统一的socket层接口,使得上层应用服务的设计和实现更为简单。实验测试表明,该模型可以完成异构网络间的通信,尤其是与Internet的通信。

摘要：分散搜索算法是近年来快速兴起的一种基于种群的进化计算方法,与遗传算法不同的是,它对高质量解和多样性解并存的小数据集使用多种系统子方法和有限次随机过程来获取全局最优解或满意解.基于分散搜索的柔性框架,使用均匀设计来改进以往连续分散搜索算法中的多样性产生方法,将BLX-α算子加以相应改造作为解合并方法,提出了一种基于均匀设计和改造BLX-α算子的新型分散搜索算法(URBSS)来解决非线性连续优化问题.通过8个广为使用的测试函数进行了仿真实验,实验结果表明在与其他连续优化方法的比较中,URBSS能够准确快速地搜索到全局最优解,具有很好的收敛速度和全局优化能力.

摘要：面向对象的软件设计改进是增强系统的可扩展性、使之适应可能的需求变化的一种有效手段.提出一种基于CBR(casebasedreasoning)和微体系结构反模式的设计改进方法.该方法形式化地定义了在微体系结构层中不灵活的设计结构和相应的重构方案的描述方法,研究了它们在事例库中的组织和索引机制.根据基于事例的推理技术的4R过程,提出了类图、顺序图、质量要素和语义约束的相似性度量方法,描述了在给定设计中识别反模式及其实例,并在此基础上,用高质量的设计方案进行替代的几种算法.以该方法为依据,进一步介绍了设计改进支撑系统——CBDIT(CBRbaseddesignimprovingtool)的体系结构的设计.

摘要：分析了现有的入侵检测方法,设计了基于自适应谐振理论的网络入侵检测系统(ARTNIDS).它采用了一种全新的行为表示方法,即根据网络数据包结构定义网络行为特征变量;利用改进的自适应谐振理论算法,提高了学习效率,使丢包率由15%左右降低到10%以下,实现了无监督和在线实时学习;提出的类似Hamming距离的检测算法,使误报率低于10%.依上述方法构造的原型系统经实验证明能高效地检测出局域网内的入侵行为.

摘要：针对现阶段大规模流数据在线处理的广泛需求,本文提出了弹性在线MapReduce流数据处理模型及相关的动态拓扑结构协议。该模型兼容现有MapReduce模型,采用内存计算模式,并具有动态的作业拓扑结构,支持大规模流数据处理作业在运行过程中的弹性调整,从而满足流数据的时效性、动态性和突发性等特殊要求。在弹性在线MapReduce模型的基础上建立了流数据处理作业动态拓扑结构管理机制,设计了作业在线初始化协议和在线调整协议。为进一步提高系统灵活性和整合资源,提出了作业间的操作共享概念,设计了作业共享协议。通过协议分析,本文提出的在线初始化协议、在线动态调整协议及作业共享协议的最大复杂度均为O(n);在数据流量发生突发性变化时,系统具有良好的可伸缩性。