摘要：反馈集问题(feedback set problem)是计算机科学中研究最为广泛和深入的图上NP完全问题之一,其在并发计算、大规模集成电路、编码设计、软件验证、社交网络分析等领域均存在重要的应用.子集反馈集问题(subset feedback set problem)是反馈集问题的一种更一般化的形式,更加具有普适性和实用性.近年来,这2个问题在计算复杂性上的分类工作已逐步完善,在算法领域也已出现许多重要的突破.相关研究工作分为2个部分进行介绍.第1部分详尽地介绍了反馈集和子集反馈集各种不同版本的问题,梳理了它们之间的一些重要关系,并介绍了这些问题在一般图上的计算复杂性.第2部分系统性地介绍了反馈集和子集反馈集问题在一些重要子图类上的计算复杂性,包括度有界的图类、平面图类、竞赛图图类、相交图类、禁止图图类和二部图图类.最后对反馈集和子集反馈集问题的研究现状进行分析和总结,概括了目前主流的研究趋势.

摘要：针对汽车疲劳驾驶导致交通事故频发的问题,设计实现了一种基于人脸特征识别的汽车疲劳驾驶预警系统。该系统首先通过摄像头采集驾驶员面部图像数据,再利用深度学习中的卷积神经网络进行人脸特征提取,获取包含眨眼频率、打哈欠次数、头部姿态等关键特征参数。在此基础上,建立了多维度的疲劳评估模型,该模型通过分析连续视频帧中面部特征的动态变化规律,实现了对驾驶疲劳状态的实时监测和预警。为提高系统性能,对传统卷积神经网络结构进行了优化,增加了注意力机制模块,同时采用了长短时记忆网络(LSTM)来捕捉驾驶员面部特征的时序变化特性。实验结果表明,该系统在不同光照和驾驶环境下的疲劳检测准确率达到95.3%,平均响应时间低于0.5秒,具有较强的实用性和可靠性,能够有效降低疲劳驾驶带来的安全风险。In response to the problem of frequent traffic accidents caused by car fatigue driving, a car fatigue driving warning system based on facial feature recognition has been designed and implemented. The system first collects facial image data of the driver through a camera, and then uses convolutional neural networks in deep learning to extract facial features, including key feature parameters such as blink frequency, yawning frequency, and head posture. On this basis, a multidimensional fatigue assessment model was established, which achieved real-time monitoring and warning of driving fatigue status by analyzing the dynamic changes of facial features in continuous video frames. To improve system performance, the traditional convolutional neural network structure was optimized by adding an attention mechanism module, and a long short-term memory network (LSTM) was used to capture the temporal variation characteristics of driver facial features. The experimental results show that the fatigue detection accuracy of the system reaches 95.3% under different lighting and driving environments, with an average response time of less than 0.5 seconds. It has strong practicality and reliability, and can effectively reduce the safety risks caused by fatigue driving.

摘要：以软件复用、支持分布式功能开发为主要目标的汽车电子下一代架构规定了ECU软件架构和新的开发过程,其中运行时环境是实现上述目标的关键。在研究下一代架构虚拟功能总线通信语义的基础上,结合应用部署的需求,提炼出下一代架构运行时环境的通信问题,即如何统一管理和支持构件在ECU内和ECU间的通信,设计出通信算法。实验结果表明,设计的通信算法能实现虚拟功能总线的全部通信语义。

摘要：为了降低实时垃圾搜集器(GC)系统的内存需求,提出一种将局部标记清除算法和引用计数算法相结合的混杂GC策略.通过对非循环垃圾采用引用计数算法渐进式回收,对循环垃圾采用局部标记清除算法渐进式回收,从而可在一个GC循环中及时回收部分循环垃圾以供系统重用;将混杂GC作为单独任务参与并发调度,以保证实时任务的时限要求.理论分析和仿真实验表明,与现有算法相比,该策略可以进一步降低嵌入式实时系统的内存需求.

摘要：网格节点从大型主机扩展到小型智能设备,并要求支持语义和基于知识的互操作。该文提出一个适应这些发展趋势的两层网格节点中间件,其网格基础中间件增强本地操作系统,网格服务中间件支持复杂的网格应用。由于传统操作系统设计中的一些典型前提不适应网格的观点,将网格基础中间件设计为虚拟机监督程序、节点管理程序、策略管理程序和多个面向虚拟组织的虚拟机。讨论了网格服务中间件设计中把服务与主体技术结合的方法。

摘要：由于文本自身的一些特点,相对于其他的媒体,在文本中嵌入数字水印更加困难.这造成了当前文本数字水印技术的发展远远落后于其他数字水印技术.提出了一种新的基于图论的文本数字水印技术,通过适当改变字符或字符串的拓扑结构,设计出语义上相同的字符或字符串的多种字形,并将这些字形映射为图论中的"图",对"图"或者"图"的特征量进行恰当的编码,利用这些编码来表示数字水印;描述了水印嵌入、检测方法的数学模型;给出了鲁棒性和视觉影响试验方法与结果;提出了文本数字水印系统通用去除攻击准则,并分析了这种水印的抗攻击性能与方法.通过实验与分析可知,该文本数字水印技术具有水印容量大、鲁棒性强、视觉影响小、抗攻击能力强的特点.使用这种技术,在字符中嵌入水印对于汉语、韩语等象形文字具有一定的优势,而英语、法语等字母文字适于在字符串中嵌入水印.

摘要：提出了一种基于Web数据库系统设计、实现和性能调优的新方法,该方法包括由RDBMS配置优化、应用模式设计优化和编程优化。通过内存、分段、磁盘参数和时间相关参数的优化可以设置一个好的RDBMS运行环境。在编程时,通过减少与后台连接和断开操作、建立和使用索引、多用存储过程和优化SQL语句可以优化系统性能。在应用设计时,通过优化应用逻辑和降低规范化可以大大地改善系统性能。

摘要：面向支持电压岛的NoC平台,定义了可靠性约束下的能量感知NoC映射问题,提出一种基于禁忌搜索的优化方法.设计了一种新的能效变化率驱动的启发式算法,嵌套于NoC设计空间的搜索过程中,在IP核映射解的基础上实现各电压岛的电压映射.实验结果表明,本文算法可显著降低NoC能耗,并高效地确保NoC通信的可靠性要求.

摘要：研究了基于无线应用协议安全构架的WTLS、WIM、WPKI、WMLScript 4个组成部分及安全构架体系的基本组成部分。分析了端到端的安全模型的三种实现方式,并比较其安全性。阐述了无线传输安全协议的服务类型、运行流程,采用消息事件机制设计WTLS状态机,并在移动终端上设计且实现了WTLS。

摘要：介绍了工作流技术和工作流参考模型,讨论了该参考模型的重要组成部分及其功能特点,提出了工作流管理系统互操作的四种典型设计模式。在参考模型和典型设计模式的指导下,详细分析了工作流互操作性的分类与实现技术以及目前工作流互操作性存在的问题,从而在一定程度上解决了工作流管理系统的互操作性。