μ C/OS-Ⅱ的任务切换问题的探讨

μC/OS-Ⅱ是由Jean J.Labrosse编写的一种免费公开源代码的嵌入式多任务实时操作系统,它完全是占先式的、基于优先级的实时内核。μC/OS-Ⅱ的主体用标准的ANSIC语言写成,可移植性极强,和微处理器硬件相关的那部分是用汇编语言写的。汇编语言写的部分已经压到最低限度,使得μC/OS-Ⅱ便于移植到其他微处理器上。文章着重介绍了μC/OS-Ⅱ在任务级任务切换和中断级的任务切换时的原理并对它们进行了深入的比较。     

全学科统筹视角下高校期刊资源的保障优先级计量研究

[目的 /意义]构建一种全学科视角下计量期刊资源保障优先顺序的方法,以解决期刊资源在多个学科中重复交叉支撑时,高校图书馆如何有效统筹保障的问题,为高校学科资源的协同建设和发展提供重要思路.[方法/过程]在已有的量化单一学科领域内期刊资源保障优先级方法的基础上,引入学科目标馆藏级别,通过专家意见法赋予各学科不同级别的保障...     

考虑客户优先级的托盘共用调度优化

为帮助托盘运营者合理地调度托盘,降本增效,满足客户需求,讨论考虑客户优先级的托盘调度问题。通过客户的订单量和时间要求判断客户优先级,以便为客户提供优质服务。以总调度成本最小为目标,考虑供给、需求、库存和运输能力等,建立托盘调度模型,并使用粒子群算法求解。通过算例验证了模型的有效性。考虑客户优先级的托盘调度模型更加符合实际情况。     

基于OPNET的优先级轮询网络的仿真

文章主要对区分优先级的轮询控制协议进行了仿真,利用网络仿真软件OPNET对在虚拟办公室局域网下,对两级优先级轮询网络进行的仿真比较,通过对比不同优先级情况下的网络延时验证了优先级轮询网络的可行性,两级优先级轮询网络中高优先级业务的时延得到区分,低优先级业务也比原系统有更好的效率,从整体上比原系统得到优化。     

动态优先级服务请求队列管理模型性能分析

本文针对适用于多等级用户的动态优先级服务请求排队模型,在可行性和性能两方面分别进行了可行性仿真实验和性能测试仿真。在可行性仿真实验中,实验数据说明了服务响应延迟随服务请求优先级的提高而缩短的变化趋势,证明了模型的可行性。在性能测试仿真实验中,主要讨论了服务请求优先级设置对服务响应延迟的影响,为模型的实际应用和参数设置提供了依据和参考。     

新型FC逻辑架构中ASM通信设计

光纤通道匿名用户消息协议(FC-AE-ASM)在航空电子环境子系统的互联通信方面应用广泛,该协议采用的停止等待协议不仅占用处理器资源,还影响数据发送效率。该研究从FC硬件结构和逻辑架构上进行改进,在ASM通信上进行大队列模式优化管理设计,使同类型消息共享缓冲。方案对比及工程实践结果表明,该设计能够增加支持的消息数量,减少逻辑的资源使用量,同时满足实际使用需求。     

基于Petri网的水墨扩散算法设计与实现

Petri网是一种用来描述分布式系统的模型,不仅可描述系统结构,也能模拟系统运行。为提高计算机仿真水墨扩散真实性,提出基于Petri网的水墨扩散算法,建立水墨扩散仿真模型,并在宣纸模型上模拟水墨扩散动态效果。首先根据水墨粒子扩散条件等因素分析水墨扩散的不同情况;然后建立优先级函数,为每个托肯添加属性,根据托肯属性判断其优先级序列并映射到水墨扩散模型中,即为水墨粒子扩散优先级序列。实验结果表明,该算法可增强水墨扩散随机性,实现水墨在宣纸上真实的晕染效果,且通过模型模拟可提前设计水墨作品布局规划,预测作品最终实现效果,有效避免作品绘制过程中可能发生的问题。     

基于模糊模型的GUI软件测试用例优先排序方法

针对GUI软件测试过程中,测试用例优先排序的问题,提出了一种基于多个因素分配权值的优先排序方法.该方法使用模糊逻辑模型,并根据事件类型、事件交互以及基于参数值交互覆盖的标准三个因素来分配优先级.实验结果证明,该方法能有效地进行GUI软件测试用例的优先排序.     

基于IPv6的QoS机制的探讨

IPv6是用于建立可靠的、可管理的、安全和高效的IP网络的一个长期解决方案,文章介绍了通过IPv6流标记和优先级两个字段来更好地进行网络服务质量QoS控制,并探讨了QoS机制和控制策略。     

发文趋势与引文趋势融合的学科研究主题优先级排序——以我国情报学学科主题为例

[目的/意义]主题排序不仅是信息检索、信息组织研究的基础性问题，也是图书馆学科服务的重要工作，对学科领域研究主题进行有效排序能够帮助科研人员和科研管理部门有效把握学科领域的研究态势，准确定位科研方向，快速做出科研决策。[方法/过程]基于趋势分析提出一种学科研究主题优先级排序算法。首先，在主题提取的基础上，根据发文趋势和引文趋势将每个研究主题按研究等级分为贫乏主题、热点主题、冷点主题、过热主题4个子类。然后，分别对各子类下的主题词进行优先级排序。[结果/结论]在情报学领域的实验表明：本文提出的优先级排序算法能够全方位、细粒度、深层次地展示学科领域研究主题的发展等级，该方法可为从时间维度实现动态情报分析提供新的视角。