具有高通量特征的大数据应用已成为目前数据中心的主流应用,这些应用在传统处理器平台上的运行效率不高,原因之一是任务调度的低效。针对高通量应用的一些典型特征以及现有任务窃取算法的不足,该文提出一种程序行为和环境感知的任务调度机制,通过软硬件结合实现了处理器核的分区管理和任务的分级调度,减小了不同应用之间因争用共享资源对性能产生的不利影响,同时利用线程相似度高的特点提高指令缓存的命中率,从而提升系统的整体吞吐率。初步的模拟评估表明:该算法在混合负载情况下性能明显优于现有算法的,在测试的混合负载中平均优于现有算法

大数据分析即服务（Big Data Analytics-as-a-Service， BDAaaS）是基于云平台提供数据分析服务的新型业务模式，很多企业基于其业务特点愿意牺牲精确度换取更快且费用更低的查询结果，对此，BDAaaS可用数据分割等技术提供近似查询服务。用户对近似查询服务的响应速度要求高，这导致服务水平协议（Service Agreement Level， SLA）中对服务响应的约束也更严格，BDAaaS面临更大的违约赔付风险。在服务响应速度要求高、计算资源有限、部分子任务具备顺序依赖关系的前提下，对于近似查询服务中的云任务调度问题，首先构建了面向收益优化的近似查询任务调度模型。其次，为解决模型中不同子任务的顺序依赖难题，提出了一种基于遗传算法与强化学习相融合的优化算法；该算法利用遗传算法求解带依赖关系的组合优化问题，强化学习在求解过程中动态调整遗传算法的关键参数，用于在SLA赔付风险下保证调度效率与质量。最后，以仿真实验模拟不同场景来验证所提算法的求解效果与性能，结果表明该算法可在计算资源有限的条件下，获得SLA违约率更低且收益更高的任务调度方案，从而确保用户满意度和BDAaaS运营商的收益水平。

印制电路板钻孔任务因随机到达和工艺要求而难以调度。考虑该问题的NP难性质,提出基于优先规则和智能算法的短视策略。该策略采用事件驱动的再调度机制,在任务到达和任务完工时触发优化算法对当前未开工任务进行决策。为了高效求解每个决策时刻的优化问题,构建了嵌入局部优势定理的模拟退火和变邻域搜索算法,其初始解由优先规则获得。通过计算实验,在不同调度环境下对比两种智能算法与经典优先规则的表现。实验结果表明,智能算法在多数目标下的优化效果较优先规则可提升20%以上,变邻域搜索的优化效果略好于模拟退火,但是模拟退火的计算效率高一倍。

文章在以往研究文献和企业工作实际的基础上,建立了企业员工绩效评价体系,并对各项指标进行了具体解释;采用AHP方法对目标层—准则层—指标层之间的权系统进行了确定,并对员工绩效进行了评分;构建了员工绩效的BP神经网络处理器,将AHP处理结果作为目标输出进行网络训练与调整,结论表明该处理器能够很好的进行员工绩效评价。

英特尔公司７５ＭＨｚ处理器上市本刊讯英特尔公司最近推出奔腾处理器家族的第五位成员──一种用于毛记本式电脑的７５ＭＨｚ处理器：使用这种处理器为笔记本电脑也开始上市。它表示，用户从桌面系统转移到笔记本系统而不会影响性能和生产率。对用户来说．购买装有奔腾微...

在全面分析Web3.0及分众分类的基本特征的基础上,针对Web3.0的的核心理念和目前分众分类存在的局限性,从微内容的自由整合与过滤、微内容的标准化与结构化、标注的规范控制、标签的基本属性、标签分类与聚类、标签间的关联、标签与本体的结合等方面探讨面向Web3.0的分众分类未来研究方向,最终实现分众分类体系的优化。

现实的Jobshop生产环境中的生产日历和班次等把设备资源的有效工作时间段分割成离散状态。为了降低调度在确定工序开始和结束时间时的计算复杂性,提出了一种时间映射算法。通过该算法实现了离散作业时间到整数连续区间和整数连续区间到离散作业时间的快速转换;并以遗传调度算法为例,研究了时间映射算法与调度算法的融合技术,实现了在连续整数区间上的调度。研究结果表明,相比未采用时间映射算法的调度算法,采用时间映射算法能大幅降低调度在确定工序开始和结束时间上的计算复杂性,计算时间降幅达到39.7%,从而提高了调度的计算效率。

出土陶器作为考古学文化的重要标识物，对其进行知识揭示和有效利用，对于展现中华文明起源和发展脉络、承载社会记忆、构建文化认同具有重要意义。着眼于考古文化研究中的现实问题，本文提出出土陶器器形的知识匹配方法，对促进相关领域知识重用和共享、解决人文学者在研究过程中的信息冗余和知识迷航等问题均有重要作用。首先，本文通过对出土陶器与考古学文化的关联路径的分析，明确了针对出土陶器器形的知识匹配方法在替代传统人文研究中的隐性知识关联环节的可行性和现实意义。其次，通过知识结构解析和知识向量表示，展示了针对出土陶器器形进行知识组织的方式和效果；针对陶器器形，从属种和整部两种维度分别提出不同的相似度计算方法，以及对陶器器形知识匹配程度进行量化评分的具体方法。最后，以从察吾呼遗址、焉不拉克遗址和莫呼查汗遗址中抽选的20座墓葬的出土陶器器形数据为例，验证上述方法在史前文化分期研究问题上的作用。研究结果表明，20个目标墓葬的分期结果与考古学界综合出土陶器类型和墓葬形制得出的矫正分期结果的吻合度达84.21%，这充分证明了本文方法的可行性和有效性。

【目的】DNA制备是大规模基因型筛选和分子标记辅助选种的重要前提,本研究采用一种1.2 m L八联排管代替单个离心管,探索一种操作简便、节约时间、成本低的桃DNA快速提取方法,以满足高通量遗传研究的需求,提高工作效率。【方法】以普通生长型桃(standard type,ST)‘中油桃8号’为母本,温度敏感半矮生型桃(temperature-sensitive semi-dwarf in Prunus persica,Pp Tssd)‘09-1-112’为父本,杂交获得F1代分离群体500株实生苗为载体,包括温度敏感半矮生型246株,普通生长型254株,建立一种高通量、低成本桃DNA提取方法。利用1.2 m L八联排管结合八通道移液器,简化提取步骤,提取桃幼嫩叶片中的基因组DNA;通过紫外分光光度计和琼脂糖凝胶电泳对所提取的DNA浓度、纯度和完整性进行检测。基于高分辨率熔解曲线(high resolution melting,HRM),采用96孔板对温度敏感半矮生型桃和普通生长型桃共500个F1分离后代单株进行PCR扩增和基因分型,区分TSSDtssd基因型与tssdtssd基因型。基于双亲表型与基因型一致,开发In Del位点,PCR扩增后,采用SDS-PAGE在F1群体中进行验证,确定利用分离的DNA是否正确区分不同基因型。【结果】分离的DNA经紫外分光光度计检测,浓度范围约为25—200 ng·μL-1,OD260nm/OD280nm约为1.81—1.98,DNA纯度较高;琼脂糖凝胶电泳条带清晰、单一,DNA完整度较高。参考桃基因组(Version 2.0),根据双亲深度测序数据,开发获得SNP标记SNP_Pp03_3758620,应用于高分辨率熔解曲线基因分型,发现温度敏感半矮生型和普通生长型呈现明显不同的峰型,证明提取的DNA模板可应用于HRM基因分型。基于双亲基因型与表型一致,开发In Del标记In Del_Pp03_3829009,聚丙烯酰胺凝胶电泳的验证结果显示PCR扩增具有较高的强度,获得与目的片段大小一致的特异性条带,且在两种不同生长型单株中具有明显的多态性,表明PCR扩增稳定,提取的DNA可用于基于In Del标记的多态性分析。使用该提取方法,每人每天可以完成1 000个样品的DNA提取,成本较低,且不会对幼苗早期生长造成影响。【结论】建立了一种简便、有效、低成本的桃基因组DNA提取方法,可以满足基因分型、品种鉴定及遗传分析等分子生物学研究,实现了大批量不同样本基因组DNA的同时提取,具有较高应用价值。

随着分享经济的发展,众筹模式对于图书馆建设的重要性日益突出。当前,国内外图书馆纷纷借助互联网平台开展众筹项目,创新图书馆服务,完善图书馆建设。文章以英国图书馆众筹项目为调研对象,以Kickstarter网站调查为主,辅以电话、邮件咨询,对图书馆众筹项目的发起人、项目内容、众筹金额、项目种类、众筹时限、参与人数、项目更新、项目回报等因素进行统计,分析英国图书馆众筹的建设情况,并探索英国图书馆众筹模式的关键因素与特点,以期指导国内图书馆建设。

伴随分享经济的迅速发展,众筹模式应用于各行各业,并产生了重要影响,图书馆也不例外。当前,国内外图书馆纷纷将图书馆建设与众筹相结合,创新图书馆服务。文章通过网上浏览、邮件咨询、文献查阅等多种调研方式,系统地对中美图书馆众筹建设项目的发起者、建设模式、项目内容、资金筹集、回报方式、社交媒体宣传等方面进行了调查与比较分析,以探寻我国图书馆众筹项目存在的问题,并结合美国图书馆众筹建设现状,提出国内图书馆应从加大项目宣传力度、吸引更多人参与、支持西部图书馆众筹项目建设、丰富图书馆建设内容和方式等建议,以指导图书馆建

在多租户的云数据中心,由于网络资源的共享,最小带宽保障已经成为保障云应用性能的重要方法之一.高效的云中虚拟网络划分能够有助于容纳更多的虚拟集群,提高数据中心资源利用率.为此面向用户的网络带宽保障需求,提出了一种基于回溯的虚拟集群调度算法.针对典型的树形数据中心网络拓扑,首先逐层判定网络拓扑中每棵子树内部是否存在调度解,随后基于回溯的算法在子树内部递归搜索具体的放置方案,从而避免已有研究中存在的假性成功分配或者错误地拒绝请求的问题.实验表明,基于回溯的精确搜索能够有助于接受更多的虚拟集群请求,相对于已有算法,请求拒绝率降低了10%,有利于提高数据中心的资源利用率.

工业企业,特别是高耗能行业,不仅要满足交货期和缩小生产周期的要求,而且不断优化能源配置,降低能耗。研究一类新的以延迟和能源消耗的加权最小为目标的生产调度问题。首先,描述问题并分析问题的复杂性。其次,建立混合整数线性规划模型。进一步,我们提出求解该问题的分支定界算法。最后,通过数值实验和数值试验,验证算法的有效性和高效性。

研究了一个多订单环境下的生产计划与调度集成优化问题,以实现准时生产为目标,综合考虑产品装配结构约束的订单任务计划与订单产品零部件的加工调度,采用直接面向客户订单的工序调度模式建立了计划和调度的综合优化整数规划模型。设计了带精英策略的蚁群算法作为该数学模型的求解方法,并通过对比试验为该算法选取最佳的搜索参数。实例仿真结果表明,所建模型的正确性以及蚁群算法求解该问题的可行性和有效性。

模具产品的定制化特征使得大量模具企业采用项目管理的方法进行生产管理。针对大量并行项目、新项目随机到达、有限资源能力以及大量随机事件干扰导致难以获得模具项目调度最优解的问题,提出以简单高效的经典优先规则近似求解。为了评价不同经典优先规则的优劣,选取了15种适用于模具项目调度问题的规则,以随机生成的算例为实验数据设计了对应的仿真实验,并以项目群累积拖期天数、累积拖期成本以及累积拖期项目数作为评价指标。实验结果表明不同项目环境下对应不同决策目标的最优规则差异较大,所得结论不仅对于合理选择优先规则进行模具项目调度