嵌入式设备在调度多核多任务时,由于引入的处理器数量增多,导致调度效率低,以及能耗大等问题。基于此,提出基于实时动态电压频率调整(Dynamic voltage and frequency scaling,DVFS)的嵌入式多核多任务调度算法。构建嵌入式多核多任务能...
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嵌入式设备在调度多核多任务时,由于引入的处理器数量增多,导致调度效率低,以及能耗大等问题。基于此,提出基于实时动态电压频率调整(Dynamic voltage and frequency scaling,DVFS)的嵌入式多核多任务调度算法。构建嵌入式多核多任务能耗模型,得到不同情况下设备的能量消耗情况;建立多核多任务调度数学模型,在策略集合中找到合适的调度策略,保持时间值始终为最小;利用多核多任务调度算法机制,通过计算嵌入式设备中各个处理核的潜在负载能力,找出与预期负载最接近的处理核,并将任务分配到该任务核中,实现多核多任务的合理调度。实验结果表明,所提方法的调度效率高,且能量消耗低于3.5mW。
为使题注生成模型生成流畅、连贯和信息丰富的特定信息题注,在Transformer架构的基础上提出了Transformer Chart to Text(TransChartText)模型。通过筛选各种科研论文和新闻文章网站,制作了基于图表的题注描述数据集,该数据集的英语题...
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为使题注生成模型生成流畅、连贯和信息丰富的特定信息题注,在Transformer架构的基础上提出了Transformer Chart to Text(TransChartText)模型。通过筛选各种科研论文和新闻文章网站,制作了基于图表的题注描述数据集,该数据集的英语题注描述涵盖了丰富的数据类别和逻辑推理。引入数据变量替换图表数据值,有效提高了模型生成题注的内容选择,促使模型生成了连贯的题注内容。为进一步增强模型学习词与词之间位置关系的能力并降低错误词序频率,模型分别对编码器和解码器引入空间位置嵌入编码和集束搜索算法。实验结果表明,TransChartText模型在内容选择(CS)、内容排序(CO)、ROUGE、BLEU指标上取得了更好的分数,生成了高质量的基于图表的英语题注。
为保持水下传感网络节点之间的能量平衡,提出一种多目标优化机会路由MOO-BA(multi-objective optimization opportunistic routing based on bat algorithm)。MOO-BA路由充分考虑节点剩余能量、深度,通过动态寿命估计(dynamic life esti...
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为保持水下传感网络节点之间的能量平衡,提出一种多目标优化机会路由MOO-BA(multi-objective optimization opportunistic routing based on bat algorithm)。MOO-BA路由充分考虑节点剩余能量、深度,通过动态寿命估计(dynamic life estimate)选择下一跳节点;使用改进的蝙蝠算法BA(bat algorithm),进一步优化初始路径,通过引入优化因子,提高算法收敛精度,达到算法全局搜索能力和局部搜索能力的平衡。仿真结果表明,该协议能够有效均衡能耗,降低端到端延迟,延长网络的生存周期。
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