基于优化目的的人机界面知识化表示方法

对一种新的人机界面操作和交互行为的知识化表示方法进行了介绍和分析。以语义网络为基础,通过对人在界面操作中的知识作业过程及交互行为进行分析研究,建立了一种带距离标识的基于面向对象的语义网络的界面知识化表示方法,提供了人机界面特征集定义、推理规则和交互描述模型。该表示方法从界面语义模型和心理语义模型的角度描述了交互,能够正确地描述人机界面的语义知识特征。并以手机短信界面为例说明了该方法的有效性和必要性。     

探析老年用品的人机界面设计

产品界面是人与物互相作用的区域,以人的使用需求为设计初衷。而老年人是具有特殊使用需求的人群之一,所以应给予老年用品界面设计更人机、更人性的内容。通过对老年用品现状的分析,提出适合老年用品的界面设计原则。     

高性能应用软件并行优化策略的研究

多核时代的来临对现有的应用软件提出了严重挑战,串行代码难以充分发挥硬件资源的性能;软件的并行优化成为亟待解决的重要问题。本文综合了 MPI,OpenMP,众核编程模型 CUDA 三个编程模型进行研究,讨论了适用于不同软件并行优化的方法,提出了适用于企业级应用的软件并行优化策略,最后总结和展望了软件并行优化的挑战和前景。     

自优化查询处理器的研究与实现

自主管理是目前数据库系统亟需解决的重要问题之一,解决数据库系统自主管理的核心是使得系统能够自动调度资源,以达到系统运行优化的目标。提出并实现了一个自优化查询处理器模型SMO,该模型能够对实际查询结果进行分析,自动调整统计信息,从而准确估计查询开销,提供更优执行计划,增强系统的稳定性。     

基于增量学习和阈值优化的自适应信息过滤研究

为了适应实时在线的网络信息过滤需求,提出了一种新的自适应过滤模型。在系统的初始化阶段,运用增量学习方法对附加的少量伪相关文档进行学习,采用改进的文档词频方法来抽取特征词,以此扩展需求模板,提高模板准确度。在系统测试阶段,以系统效能指标最优为目标,提出了将概率模型和文档正例分布统计方法相结合来实现阈值优化的新算法。     

电子商务系统的性能优化方案研究

本文首先介绍了当前电子商务系统在实际应用中所遇到的涉及远程传输、资源分配、系统响应等多方面的性能问题,然后基于工程信息管理系统的实际应用分析如何从多个环节寻求提升系统性能的方法,并得出实现提升电子商务系统运行性能的优化解决方案。     

分布式反馈优化研究现状与发展

对于多自主体系统,分布式反馈优化研究各个自主体如何利用自身状态及局部梯度信息的实时反馈值以及自主体之间的实时信息交换使整个多自主体系统的输出趋近于某个总体优化指标的最优值点.在特定情况下,分布式反馈优化可以简化为分布式优化或集中式反馈优化,基于此介绍分布式反馈优化的研究现状与发展.利用文献调查法和归纳推理法,首先介绍分布式反馈优化的研究背景与意义以及相关领域发展现状;然后分析分布式反馈优化的基本难点,从线性系统和非线性系统两方面综述分布式反馈优化的研究现状;最后展望未来发展方向.     

网络性能优化方法的研究

本文以 ＮＯＶＥＬＬ网络为例,分析了影响网络系统的主要因素,探讨了提高性能的方法。     

虚拟机网络性能优化研究

在大数据时代背景下,随着信息技术的创新发展与应用,人们对虚拟机网络性能提出了更高的要求,加强虚拟机网络性能优化的研究,增强用户体验效果成为虚拟机发展的必然趋势.基于此,以虚拟机网络性能优化为研究对象,从虚拟机网络性能测评指标出发,依托云计算机技术,进行虚拟机硬件与软件层面的优化.测试表明所设计的虚拟机优化方案可有效提升虚拟机网络性能.     

基于PPR模型的稀疏矩阵向量乘及卷积性能优化研究

稀疏矩阵向量乘和卷积作为高性能计算的两大计算核心, 是非规则和规则访存的典型代表.目前已经做了许多针对性的优化工作, 但是对于大量运行着不同指令集和拥有不同计算和访存性能的机器, 仍然无法判定在特定的体系结构下导致性能效率无法被完全释放的主要原因及性能瓶颈, 同时也很难准确预测出程序在特定机器上可达到的最佳性能.通过使用性能模型方法, 建模程序在真实机器上的运行细节, 可以得出更加精确的性能预测, 并且根据模型输出的反馈信息提出针对性的优化指导.提出了PPR(probability-process-ram)模型, 并在一个通用处理器上建模程序内指令执行和数据传输开销, 其中包括使用模型预测各种指令数量及内存层次之间的数据传输大小去分析程序各个阶段的性能瓶颈, 并且根据模型反馈的信息提出优化方案以及优化后的性能期望.最终使用PPR建模和优化2个计算核心, 同时也比较了与常用的Roofline和ECM模型的区别.     

Oracle 10g性能优化技术

本文对Oracle 10g性能调整的新特性进行了研究,讨论了在数据库实例级别上如何优化内存结构、如何利用等待类和等待事件的统计数据诊断性能瓶颈及优化数据库性能的关键技术;最后,阐述了基于成本的优化器模型以及扩展的SQL跟踪优化技术。     

基于动态调整的多目标粒子群优化算法

为了改善多目标粒子群优化算法生成的最终Pareto前端的多样性和收敛性,提出了一种针对多目标粒子群算法进化状态的检测机制.通过对外部Pareto解集的更新情况进行检测,进而评估算法的进化状态,获取反馈信息来动态调整进化策略,使得算法在进化过程中兼顾近似Pareto前端的多样性和收敛性.最后,在ZDT系列测试函数中,将本文算法与其他4种对等算法比较,证明了本文算法生成的最终Pareto前端在多样性和收敛性上均有显著的优势.     

基于Oracle数据库性能优化的研究

介绍了客户遇到日常性能问题时可以用来调整优化的方法和工具,以及如何利用智能优化器提高Oracle的性能。     

Spark性能优化技术研究综述

近年来,随着大数据时代的到来,大数据处理平台发展迅速,产生了诸如Hadoop,Spark,Storm等优秀的大数据处理平台,其中Spark最为突出。随着Spark在国内外的广泛应用,其许多性能问题尚待解决。由于Spark底层 的执行机制极为复杂,用户很难找到其性能瓶颈,更不要说进一步的优化。针对以上问题, 从开发原则优化、内存优化、配置参数优化、调度优化、Shuffle过程优化5个方面对 目前国内外的Spark优化技术进行总结和分析。最后,总结了目前Spark优化技术新的核心问题,并提出了未来的主要研究方向。     

人机界面自适应机制的设计和实现

当前，自适应界面已成为人机界面研究的一个方向。首先介绍了有关自适应界面的一些基本概念，并在此基础上提出了一个人机界面的自适应机制。对该机制的系统结构、实现技术进行了广泛的讨论，该机制已被应用于集成化ＣＡＤ／ＣＡＰＰ／ＣＡＭ系统－ＧＳ－ＩＣＣＣ的研制工作中。同时介绍了该机制的一些实现细节。ＧＳ－ＩＣＣＣ的自适应机制已在Ｘ－Ｗｉｎｄｏｗｓ／Ｍｏｔｉｆ环境下实现，并被证明其在提高人机交互有效性上具有良发     

汽油调和优化软件的人机界面及辅助系统的开发

对一个只有执行程序而没有源程序的软件重新建立人机界面是比较困难的，本文对这样一个引进汽油样品调和优化软件进行了二次开发，应用ＢｏｌａｎｄＣ＾＋＋和ＶｉｓｕａｌＢＡｓｉｃ工具建立基于ＷＩＮＤＯＷ环境的友好的中文界面，并对软件进行了扩展，增加了辛烷值计算和数据文件管理等辅助系统。     

MIS中数据库性能优化的研究

介绍了在Oracle环境下实现数据库性能优化的策略,并结合开发MIS的经验,探讨了应用程序优化、内存优化、I／O优化等问题。     

反馈式编译优化在转移预测中的研究

处理器性能的发挥常常受到转移指令的限制,所以转移预测的成功与否对于处理器的性能影响至关重要。反馈式编译优化是一种基于程序当前和以前运行时的趋势来改变程序以后执行动作的技术,能够提供给编译器一些有用的优化信息。本文针对ALPHA中的结构特点,利用反馈式编译优化技术,提高了ALPHA中的转移预测命中率,实验结果表明,加速比效果较为明显。     

FGOALS性能优化技术研究

中国科学院大气物理研究所气候系统模式FGOALS是一个灵活的全球"海洋-大气-陆面-海冰"完全耦合的、"非通量订正"的环流模式。通过对FGOALS的性能分析数据,研究提高数据访问局部性、增加程序向量化率、消除冗余计算以及并行通信优化等优化方法。实验结果表明,优化后模式在神威高性能计算机系统上部分核心函数性能加速1.2-1.8倍,部分通信函数性能加速3-3.3倍。