面向生物信息学计算的网格工作流系统

针对生物信息学网格计算需求,提出了一种网格工作流管理系统模型,系统以Web方式为用户提供服务,通过与软件模块的交互实现良好的可定制的人机交互界面,使得不熟悉网格计算和工作流系统的人也可以快捷直观地操作使用.该系统能够自动地对工作流任务进行调度,然后通过网格中间件进行执行,并对任务进行监控和管理.论述了该系统的框架和实现原理,通过一个生物信息学计算实例说明工作流的定义、描述和使用流程;并且,通过与中国教育科研网格公共支撑平台CGSP工作流系统的对比,说明了该系统在可视化、便捷性上更符合生物信息学计算需求的特点.     

基于抽象语法描述的中间表示技术

中间表示技术是高质量可重定目标编译器开发中的关键技术。针对嵌入式软件危机 ,提出了一种基于抽象语法描述的中间表示技术 AIR。AIR以代数数据类型为主体 ,并用面向对象特征对其进行扩展。在这种中间表示技术中 ,通过使用不受限制的高级中间表示 ,可充分利用现有的前端。通过这种语法能对现有中间表示提供自然编码的抽象中间表示 ,提高了编译成份的可复用性和互操作性 ,简化了编译基础设施的建构 ,进一步实现了高质量编译器的快速开发     

用关联规则方法挖掘保险业务数据中的投资风险规则

如何找出保险业务数据中有关投保和理赔的规律是保险公司能否提高盈利的至关重要的问题。关联规则发现是数据挖掘技术的一种简单又很实用的方法。文章首先介绍了关联规则的定义以及关联规则的 4个属性 :可信度、支持度、期望可信度和作用度。然后讲述了如何用 SGI公司的数据挖掘工具 Mineset在保险业务数据中发现关联规则 ,从而得出一些对保险公司起指导作用的控制投资风险的规则。关联规则还可广泛用于银行、电信、商业等其它领域     

OpenMP中隐式数据并行编译策略

为了实现OpenMPFortranAPI2.0中通过WORKSHARE语句提供的对隐式数据并行的支持,提出了计算划分原则、计算划分算法以及实现方案。还给出了针对编译中产生的冗余同步以及相容的DO循环等情况的优化技术。将实现方案与EFC(Intel产品编译器)进行了对比测试。结果表明,该并行编译策略有效地实现了对隐式数据并行的支持。所述优化技术能够提高并行程序执行效率:消除冗余同步对于负载不平衡的情况所提高的效率与各线程最小总等待时间成正比;合并循环体能提高7%左右的效率。     

指令调度和寄存器分配的集成算法

指令调度对于充分发挥现代高性能RISC(reducedinstructionsetcomputer)处理器的指令级并行处理能力至关重要。基于扩展的装入延时体系结构模型,提出了在代码生成过程中针对表达式树的森林的局部寄存器分配和局部指令调度的集成算法。此算法以DLS(delayed-loadschedulingalgorithm)算法为基础,在保持了使用寄存器少,算法复杂度低的特点的同时,还为适应新的模型和提高效率做了以下扩展:1)通过记录变量内存值的改变信息,设置调度缓冲区解决了多表达式树指令调度的数据相关性问题;2)将调度范围由单个表达式树扩展到森林更有效地减少指令延时;3)通过对调度生成的指令序列的局部调整来处理store延时,有效地减少了由于共享资源而引起的互锁。     

面向对象编译类库构造

通过对编译系统进行面向对象分析,探讨了基于类库的编译器构造方法.在抽取语言文法基本结构的基础上,构造了可复用的编译基本类.编译基本类模型以语法单元为单位,集编译过程中词法分析、语法分析、语义处理、优化和执行等操作与一体,打破了传统编译器中各个编译阶段的空间分割.在基于类库构造的编译器中,对符号表做了类化处理并采用了动态的多级结构,同时将语言语法和语义的处理相分离.提高了编译成份的可扩展性、可复用性和可维护性.     

技术交易中介启示录

一批批身怀绝技、专利的能人涌入深圳,希冀在这片土地上营造科技文明的殿堂;众多的深圳企业在不断寻找新的投资项目。于是,深圳有了技术交易中介,意在二者之间架起互通的桥梁。然而,发展结果却大大出乎人们当初的预料——     

Improvement and Parallelism of k-Means Clustering Algorithm

The k-means clustering algorithm is one of the most commonly used algorithms for clustering analysis. The traditional k-means algorithm is, however, inefficient while working on large numbers of data sets and improving the algorithm efficiency remains a problem. This paper focuses on the efficiency issues of cluster algorithms. A refined initial cluster centers method is designed to reduce the number of iterative procedures in the algorithm. A parallel k-means algorithm is also studied for the problem of the operation limitation of a single processor machine when given huge data sets. The analytical results demonstrate that these improvements can greatly enhance the efficiency of the k-means algorithm, i.e., allow the grouping of a large number of data sets more accurately and more quickly. The analysis has theoretical and practical importance for work on the improvement and parallelism of cluster algorithms.     

嵌入式CPU软硬件协同开发中的操作系统设计

为了满足高性能嵌入式CPU软硬件协同开发的需要,提出一个嵌入式Linux操作系统设计方案,在真正的硬件完成之前利用虚拟原型系统进行软硬件集成测试。该方案基于开放源代码软件,采用精简配置的Linux Kernel,以u-Clibc和Busybox为主构成根文件系统,特别选择加入必要的基准测试程序。该系统成功应用于清华大学THUMP系列CPU开发,保证了验证的完备性,提高了验证效率,为CPU的性能优化提供了有力的支持。实验结果表明:该方案满足了验证目的和虚拟环境对操作系统设计提出的严格要求,同时为目标CPU未来运行系统提供了基础。     

毛遂自荐之后——“众业”投资高新技术纪实

最近,在深圳的金融界出现了一件新鲜事:深圳众业城市信用社主动向急需资金的四项高新技术项目贷款2000万元,这一行动使该信用社成为深圳唯一一家不靠行政命令而发放科技贷款的金融机构。 在4月的贷款签字仪式上,深圳市科技局局长郝春民谈到了这笔贷款的由来:大约在一、二个月前,众业城市信用社决定将向高新技术产业贷款放在经营的重要位置,他们向市政府一位领导谈了这一经营方针,并要求推荐好项目。这位领导人一听十分高兴,马上将他们介绍到市科技局,从此,两家开始实质性的接触。 可以说,众业城市信用社在科技局受到了热烈欢迎