南韩继村电镀厂废水治理

废水治理工程从改进电镀工艺，节水，堵漏着手，对废水的处理采用了综合重金属处理机，具有运行稳定，可靠，操作简单，易掌握和投资少等优点，处理后的废水达标排放。     

基于机器学习特性的数据中心能耗优化方法

随着互联网的发展,各种类型的数据呈爆炸式增长.通过机器学习的方法对大量数据进行实时或离线的分析,获取规律性信息,已成为各行业提升决策准确性的重要途径.因此,这些机器学习算法成为各个数据中心运行的主要应用.然而,随着数据规模的增大和数据中心面临的能耗问题的突出,如何实现这些算法的低功耗处理,已成为实现绿色数据中心亟待解决的关键问题之一.为了实现对这些机器算法的绿色计算,首先对运行在数据中心中的关键算法进行了深入的分析,并观察到在这些算法中存在大量的冗余计算.在此基础上,设计和实现了一种面向数据中心典型应用的低功耗调度策略.该算法通过对不同计算部分的输入数据进行匹配来判断计算过程中的冗余部分,并对算法进行调度.实验数据显示,对于数据中心的两种典型应用k-means和PageRank,该算法可以实现23%和17%的能耗节约.     

并行程序错误调试技术研究综述

随着多核设备的普及,主流软件系统的构建模式已经由单线程串行转为多线程的并行方式．然而,由于并行程序的不确定性,使得调试并行程序错误要比串行程序的错误困难很多．因此,如何高效地调试并行程序错误成为了亟待解决的问题．对并行错误调试技术做了全面的研究与分析．在此基础上,进一步讨论了不同调试技术的优劣,也对并行调试技术可能的发展方向进行展望．     

一种基于GPGPU的SIFT加速算法

SIFT是目前应用最广泛的基于局部特征的图像特征提取算法之一,针对其运行速度制约其应用范围的问题,提出在图像处理器(GPGPU)上设计并实现将算法各核心模块映射到GPGPU的计算单元并针对GPUPU特性进行优化的SIFT并行加速算法。测试结果表明,基于GPGPU的SIFT并行算法相比于原始串行版本达到了118.2倍的加速,吞吐量达到了76.86图片/s,相比于已有的技术获得了明显的性能提升。     

一种基于元数据的采样模拟技术优化

分析了目前主流采样模拟技术中定长样本的不足,提出了一种基于编译器元数据的采样模拟技术(BigLoopSP).首先利用编译器收集各种可能的周期行为的边界信息作为元数据.然后为了处理程序中大量存在的动态行为,基于编译器产生的元数据结合程序的动态行为进行周期行为的划分和采样点的选取.以此方案划分的变长候选样本能够在保证样本质量的前提下有效地减少所需特征样本的总数.因此比较于定长采样技术SimPoint,BigLoopSP在提高精确性的同时,进一步降低了模拟所需的时间(相对于SimPoint的平均加速比为2.63).     

共享主存多SIMD结构及编译技术研究

目前多媒体应用已经成为各种运算平台的主要应用类型。随着多媒体应用的多样性和复杂性,共享主存多SIMD结构逐渐成为主从多核结构中多媒体加速部件的首要选择。总结了目前共享主存多SIMD结构的特征,同时深入分析了共享主存多SIMD编译优化的主要问题以及相关编译技术。     

二进制代码安全分析综述

近几十年来,计算机硬件性能和软件规模技术已不同以往,其承载了人类社会生活生产的方方面面.计算机技术的飞速发展,也带来了人们对程序安全问题的关注.由于市面上存在着较多的遗留软件,这些软件无人维护且缺乏源代码支持,其安全性令人担忧,而二进制分析技术被用来解决该类软件问题.二进制分析技术根据其检测方式不同可分为:基于静态的二进制代码分析技术、基于动态的二进制代码分析技术和动静态混合的二进制代码分析技术.本文调研了近年来的二进制代码安全分析领域上相关研究,分别详细阐述了这3类技术中的主要方法,并对其关键技术进行详细介绍.     

模拟器采样工具设计与实现

采样技术作为一种高效的模拟器加速手段,目前已得到广泛的应用。但采样技术通常需要使用大量的数据分析算法,因此,如何方便快捷地集成采样技术所需的各种算法,不仅可以让采样技术更加简单易用,也能够提高对新采样技术的评估效率。设计并实现了针对采样技术的自动化工具,该工具可以让用户自己设计采样算法,并且能自动且高效地完成采样算法的分析。实验数据表明,该工具能自动且高效地完成采样算法的分析,同时具有运算速度快、可扩展性强等优点。     

基于特性分析的SURF加速方法研究

针对典型图像特征提取算法SURF速度偏慢的问题,深入分析该算法在运行时间、指令类型、内存访问、热点等方面的特性。在此基础上,运用重构判断逻辑、重构内存访问与数据组织形式、重构库函数实现等策略对SURF算法进行优化。并通过实验,分析各种优化策略对算法的加速作用。实验数据显示,这些优化策略可以在保证算法100%精确的前提下,有效地提高SURF算法的运行效率,最终达到2.75X的性能提升。     

固体火箭发动机可靠性增长试验规划初步研究

研究了固体火箭发动机产品总数一定情况下可靠性增长试验量的确定问题．提出了模型假设，以剩余产品成功数期望值最大作为目标函数，建立数学模型；然后，在初始故障数服从泊松分布时，推导了确定可靠性增长试验量的极大一极小准则，给出了产品研制后期故障数的替代分布．最后给出了一个应用实例，结果表明该准则有点保守，但较为稳健．