留住时间的“机器“——可录DVD机市场预热

DVD发展到今天,在功能上可以拓展的空间并不多,价格也比1年前降低了一半.DVD制造商要想继续赚取利润,在传统DVD机中增加可录功能是一个不错的选择.事实上,人们对高质量影音享受的追求从没有停止过--从录像机到VCD机再到DVD机,从双声道到环绕声再到5声道.现在,人们对于仅仅可以播放高画质和高音质的DVD机已经不满.大家希望在自己加班时而不错过一场精彩的球赛,在下班路上塞车时而不错过新闻连播和天气预报,在参加无聊而又不得不参加的聚会时可以不错过一直看着的连续剧.这种想法促进了科技的进步.于是,可以留住时间的“机器“--大容量可录DVD机--出现了.……     

留住声音的机器

今天我们还能听到一些古人的说话声,特别是一些伟人的声音,这要感谢爱迪生发明的留声机。历史上有些发明并不是刻意研究出来的,而是偶然抓住了灵感,但却改变了世界,留声机就是这样的发明。     

机器带准备时间的平行机分批排序

首次研究了机器带准备时间的平行机上的分批排序问题,这里的目标函数为极小化工件的最大完工时间,这类问题是NP-难的.我们根据FBLPT算法、Multifit算法和LPT算法,分别对机器是同型机和同类机的两种情形设计出两个近似算法,并证明它们的最差性能比分别不超过(2-1B)[97 (12)k]和53(2-1B).     

"贵族"手中的新宠--倍受青睐的DVD摄像机

乍暖还寒，春风拂面。在万物复苏的春天，带上一款高性能的摄像机到郊外踏青，是一件多么惬意的事情。那么．选购一台什么样的摄像机呢?模拟格式的S—VHS—C甚至Hi 8都已是昔日黄花。随着电子技术的发展，家用DV数码摄像机的价格已降到寻常百姓能接受的水平。而DVD摄像机的出现，让人们又有了新的追求目标。然而，DVD摄像机那高昂的价格使其在短期内只能是在“贵族”的手中把玩。     

机器带准备时间的平行机排序问题的并行阈值算法

针对带准备时间的最小机器完工时间最大化排序问题,结合原始阈值算法、对偶阈值算法并加以修正,提出并行层次阈值算法,证明了三台机器情况下当参数ε＝1/4时,此线性时间算法的最坏情况界为3/4.这是到目前为止最坏情况界最小且时间复杂性为线性时间的算法.进一步通过计算实验,表明并行阈值算法对于3台至50台机器、5至50 000个工件数量的规模下,具备很高效率.     

带机器准备时间的同类机在线与半在线排序问题

研究带机器准备时间的m台同类机(uniform machines)在线和半在线排序问题，目标函数为极小化最大机器(工件)完工时间。对于在线情形，证明了LS算法的最坏情况为ρ=｛（1 √5）/2，m=2,1 √2m-2/2,m≥3，并且当m=2，LS算法是最好的近似算法；当m=2，3，…，6时界是紧的，特别地，当s1=s2=…=sm-1,sm≥l时，证明了LS算法的最坏情况界为ρ=｛（1 √5）/2，m=2,3-4/m 1,m≥3，而且界是紧的；对于已知加工时间递减的半在线排序问题，证明了LS算法的最坏情况界为2—2/(m 1)。     

考虑作业释放时间和机器数量变化的同型机调度问题

文章研究了机器数量变化对最大完工时间影响的同型机调度问题,其作业带有释放时间。基于改进的McNaughton规则,提出了一种多项式时间算法,进而证明了该算法能求得问题的最优解和最优机器数目m~*,同时给出了机器影响的上下界。最后,结合算例及其计算结果,并通过实验验证了该算法的有效性。     

考虑缓存预热时间的多核调度系统验证

随着多核架构在实时系统中的应用,多核实时调度已成为研究热点.在多核全局调度中,任务在多核间迁移通常会引起缓存预热.在严格实时调度中,这部分时间可能导致任务错过截止时间.为此基于调度理论的测试方法比较悲观,在作可调度性判定时,引入模型检测.考虑缓存预热时间的抽象模型仅局限在双核,提出一种建模方法,能够在更多核的条件下,验证调度系统的正确性和可调度性.     

"可托管服务"现身中国电信运营市场

江苏电信与思科公司牵手的“中小企业信息化及通信解决方案合作计划”，在国内电信市场试水“可托管服务”．为江苏省将近40万家民营中小企业开启了一条康庄大道——这意味着它们再也不必为构建和维护复杂的IT网络中心而发愁了![编者按]     

带机器准备时间的两台机器半在线排序

研究了两台机器的两个半在线排序问题.当机器为有准备时间的同类机时,总加工时间已知;当机器为有准备时间同型机时,最大加工时间已知.对这两个问题,给出了各自的半在线算法,证明了他们的竞争比分别至少为b 1/2b 1和2/3,其中b,为机器速度,b1=1,1＜b2=b.     

机器具有不可用时间间隔的两机流水车间调度问题求解性质

在实际制造环境中,机器由于随机故障或进行预防性维护等,在某些时间段内处于不可用状态,为此,该文研究了任意一台机器具有不可用时间间隔的两机流水车间调度问题,给出了使用Johnson算法得到问题最优解的条件,分析了将Johnson算法作为问题启发式算法的最坏性能比范围。该文研究结果为探索机器具有不可用时间间隔的两机流水车间调度问题的最优算法提供了理论依据。     

考虑投放期、交货期和机器准备时间的平行机问题改进遗传算法

针对考虑工件投放期、交货期和机器准备时间的平行机问题，分别以最小化最大机器完工时间和最小化工件总延期惩罚费用为优化目标，建立相应的平行机问题模型，提出一种求解该问题的改进遗传算法。该算法中采用了基于工件和机器的多参数级联编码，染色体由工件子串和机器子串连接而成；提出了机器的加工能力、加工能力指数和冗余机器集的概念及相应的初始种群生成方法；对工件子串采用部分映射交叉，而对机器子串不作交叉运算；在变异算子中，提出基于机器负荷的启发式变异算子。     

机器带有不可用区间的可拒绝平行机排序问题（英文）

主要研究了机器带有拒绝和不可用区间的可拒绝排序问题.针对这一问题的两种情形进行研究.一方面,考虑了每台机器有一个不可用区间,且目标函数是极小化总完工时间与拒绝费用之和的平行机排序问题.另一方面,考虑了工件的实际加工时间是开始时间的按比例函数的平行机排序问题,并且每台机器在一段特定的区间内不可用.当然,可以通过支付拒绝惩罚费用而拒绝加工工件,这一问题的目标是极小化总加权完工时间与拒绝费用之和.对于以上两个问题,分别给出了时间复杂性为O(nm(∏mi=1Si)(P_n)~m)和O(n∏mi=1(S_i-t_0)∏mi=1T_i(A_n)~m)的伪多项式时间动态规划算法.     

"向后看的乌托邦"--论晚清作家的时间想象

晚清的乌托邦小说在时间构形上通常表现为"将来过去时"、"将来完成时"和"将来进行时"等三种不同面相。小说文本对每种时间流程的具体安排和叙事操作往往取决于作家内心深层的时间想像和民族国家关怀。而晚清作家的乌托邦叙事因为无法祛除对过去和现在的焦虑以及对未来的超常要求,所以往往表现为一种"向后看的乌托邦"。     

基于时间卷积网络的机器阅读理解

针对目前机器阅读理解任务中缺乏有效的上下文信息融合方式和丢失文本的整体信息等情况,提出基于时间卷积网络的机器阅读理解模型.首先将文本的单词转化成词向量并加入词性特征;接着通过时间卷积网络获取问题和文章的上下文表示;之后采用注意力机制来计算出问题感知的文章表示;最后由循环神经网络模拟推理过程得到多步预测结果,并用加权和的方式来综合结果得到答案.实验使用了SQuAD2.0数据集,在EM和F1值上相比基准实验分别提升了6.6%和8.1%,证明了该方法的有效性.     

企业留住人才的法宝--知识管理

20世纪中叶以来,随着知识和技术因素在经济增长中的作用日益突出,作为知识载体的人在经济活动中的地位和作用比以往任何时候都来得突出和重要。企业的竞争已经变成人才的竞争。2001年12月10日,我国正式入世,这种竞争在中华大地将更为激烈。我国企业的人才将会受到国际人才市场的前所未有的强烈冲击,同时企业的人力资源管理也正面临严峻的挑战。因此,研究怎样将人力资源与知识资源加以     

可修机器服务模型的费用分析

机器服务模型是排队论的经典问题之一.Takacs(1962)给出了这个模型的有关排队论指标.曹晋华在服务设备失效可修的前提下,将它作为排队模型和可靠性模型相结合的模型,进一步得到了该系统的各种可靠性数量指标(《数学研究与评论》1985年第4期).在朱翼隽论证了一相为指数分布,另一相为一般分布可修相位的最简闭路模型与M/G/l/N系统等价(《数理统计与应用概率》待发表),和史定华关于可修M/G(E_k/H)/l系统若干结果(《运筹学杂志》,1989年第1期)的基础上,进一步给出了工作相位是有限顾客的指数分布平行窗口相位,而维修相位为M/G(E_k/H)/l带有限等待位置情况的闭路系统的循环时间、失效分析及其费用分析。     

机器具有不可用时间间隔的两机无等待流水车间调度问题的求解性质

研究工件具有无等待约束,并且只有一台机器具有不可用时间间隔的两机流水车间调度问题.文中给出使用GGA算法得到问题最优解的条件,并证明问题的复杂性,分析将GGA算法作为问题启发式算法的最坏性能比范围.     

单台机器模糊加工时间排序问题的遗传算法

根据三角形模糊数的特性,在对总加工时间模糊度有约束的条件下,构造出NP-困难的1 |fuzzy| min n∑i=1Ci排序模型的遗传算法.并采用算例进行了仿真实验,验证算法的有效性.同时重点研究了设计的分段线性适应度函数的适用性.实例计算表明,通过调节适应度函数中的惩罚系数α和β,可以兼顾种群的多样性和促使搜索效率的提高.该算法的实际应用可行,且具有良好的收敛性和较高的搜索效率.