基于Cache时隙冲突图的面向能耗SPM动态优化

为降低嵌入式系统的能耗,该文提出一种基于Cache和SPM共存架构的优化方法. 根据Cache时隙冲突图对数据Cache的行为进行建模,然后采用整数非线性规划算法,将每个时隙中引起Cache缺失的数据页选出,并采用虚存管理机制将其重映射到SPM中. 为了降低SPM动态分配的代价,提出一种具有紧耦合DMA的SPM控制器,可在不中断CPU的情况下进行数据页的搬运与地址重映射. 这种方法可以对整个数据段进行优化,包括全局数据、堆和栈,并在不降低系统性能的前提下获得平均24.83%的能耗收益.     

基于改进二进制蛇优化算法的配电网故障定位

分布式电源(Distributed Generations,DGs)大规模接入给配电系统带来更多不确定性、随机性,系统运行方式更复杂,传统故障定位方法难以适应新型电力系统构建。本文提出一种基于改进二进制蛇优化算法（Improved Binary Snake Optimization,IBSO）的新型故障区段定位方法。利用SPM混沌映射生成高质量的随机数序列,以提高算法种群中个体的随机性,并引入了遗传算法的动态变异策略,根据不同的搜索状态和进化阶段来调整变异率和变异方式,提高算法的灵活性和准确性。通过仿真证明,该方法适用于在含有分布式电源的配电网中定位单一和多重故障区段,相比蛇优化算法、传统二进制粒子群算法以及遗传算法在收敛性、快速性和准确性方面更优。     

老油田滚动开发的创新思路和实践

该文以南海东部陆丰油田FSOU单点系泊系统升级改造及移位项目为例，介绍了陆丰油田群为适应油田滚动开发需求，适时对油田布局进行调整。该措施不仅解决了新油田对老油田老设施的依赖，提高了整个油田生产安全保障性，也减少油田间油液长途输送的能耗。同时，通过对输送通道的扩容，解决了原有输送通道输送能力不足的问题，破解了依托老油田滚动开发的制约瓶颈。     

高温高压下磺化泥浆分解的气相组分研究

采用气相色谱-质谱(GC/MS)联用技术分析测定塔里木油田所用磺化泥浆在井下高温高压条件下分解出的气相中所含气体成分,研究所分解出的气体对钻杆材料的影响情况。结果表明:分离出的15个色谱峰中,鉴定出了12种物质,并用峰面积归一法确定各物质相对含量。在已确定的组分中,氮气含量最多,占被测总量的36.76;烷烃类含量次之,占被测总量36,主要成分为十三烷、十六烷、十八烷及烷烃同行异构体。还有少量的空气、CO2、硫醇、酮、苯、二甲基硫等物质。CO2对钻杆造成严重的氧化腐蚀,硫物质类对钻杆也具一定程度的腐蚀。     

移动电磁传播环境中Hata模型与SPM模型转换研究

研究了移动电磁传播环境中的模型转换技术,阐述了Hata模型和SPM模型的转换关系,并根据工程实例进行了具体说明。     

单分子科学前沿—监测、操纵与表征

单分子监测与操纵（Single-Molecule Observation and Manipulation）综合利用光学工具、荧光标记和扫描探针显微技术对单分子进行成像和监测。过去在观测大分子行为时,必须设法使样本中反应同步进行,以获取相对准确的分布信息。而单分子监测与操纵技术的出现,使得研究生理环境下的实时反应中大分子的构型、分布和反应进程成为可能,并为进一步解释DNA转录、RNA聚合、动力蛋白和蛋白质折叠机理等一系列过程提供了有力的研究手段。使用扫描隧道显微镜（Scanning Tunneling Microscope,STM）,可以更为深刻地观察分子的量子电动力学行为,理解分子水平上力学作用、电磁作用及化学作用的相互影响,并以此为基础设计极其高效的纳米器件。对上述三个领域（光学工具、荧光标记、扫描探针显微技术）做了简要介绍,并重点阐述其在生物大分子研究中的具体应用。     

SBS抑制技术对长距离CATV传输的CSO的影响

在EDFA级联放大的长距离CATV系统中,常采用附加相位调制法来抑制光纤中非线性SBS效应,从理论上研究了附加相位调制法在长距离1 550 nm波长对CATV系统CSO的影响.该文采用微扰迭代法求解薛定谔方程推导得出的采用附加相位调制后的系统CSO解析表达.通过对理论研究结果的仿真分析,发现通过调节附加相位调制度或改变相位调制频率,可以在很大程度上改善系统的CSO性能,实现超长距离CATV传输.     

色散和非线性效应的数值研究

从非线性Schr—dinger方程出发，运用分步傅里叶法，数值模拟色散和非线性效应的作用，结果表明：群速度色散(GVD)和自相位调制(SPM)同时起作用时能够实现光脉冲压缩及光孤子传输。     

基于核拉普拉斯稀疏编码的图像分类

使用稀疏编码解决计算机视觉问题可以取得良好的效果.然而,以往的稀疏编码都是在原始特征空间进行.受核方法可以获得特征的高维非线性映射的启发,扩展了拉普拉斯稀疏编码(LSc),提出了核拉普拉斯稀疏编码(KLSc),它可以降低特征量化误差,增强稀疏编码的性能.在3个标准数据集上的实验结果表明,所提出的基于KLSc的图像分类算法具有良好的分类效果,分类正确率优于LSc.     

基于微扰法的高斯粗糙面透射波散射截面研究

运用经典的微扰法研究了高斯粗糙面透射波散射截面，给出了不同极化透射波散射截面的表达式；数值计算并讨论了入射波极化状态、入射角与散射角、粗糙面介电参数及粗糙度等参量对透射波散射截面的影响；同时，对数值结果的物理意义进行了分析和讨论。