能够提供更强计算能力的多核处理器将在安全关键系统中得到广泛应用,但是由于现代处理器所使用的流水线、乱序执行、动态分支预测、Cache等性能提高机制以及多核之间的资源共享,使得系统的最坏执行时间分析变得非常困难.为此,国际学术...能够提供更强计算能力的多核处理器将在安全关键系统中得到广泛应用,但是由于现代处理器所使用的流水线、乱序执行、动态分支预测、Cache等性能提高机制以及多核之间的资源共享,使得系统的最坏执行时间分析变得非常困难.为此,国际学术界提出时间可预测系统设计的思想,以降低系统的最坏执行时间分析难度.已有研究主要关注硬件层次及其编译方法的调整和优化,而较少关注软件层次,即,时间可预测多线程代码的构造方法以及到多核硬件平台的映射.提出一种基于同步语言模型驱动的时间可预测多线程代码生成方法,并对代码生成器的语义保持进行证明;提出一种基于AADL(architecture analysis and design language)的时间可预测多核体系结构模型,作为研究的目标平台;最后,给出多线程代码到多核体系结构模型的映射方法,并给出系统性质的分析框架.展开更多
目的探讨季节性自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型在流感样病例(influenza like illness,ILI)发病趋势预测中的可行性。方法收集保定市流感监测哨点医院2014年第1周—2020年第52周每周流...目的探讨季节性自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型在流感样病例(influenza like illness,ILI)发病趋势预测中的可行性。方法收集保定市流感监测哨点医院2014年第1周—2020年第52周每周流感样病例就诊比例(consultation rate of influenza like illness,ILI%)资料,运用R语言进行时间序列分析并建立预测模型。结果保定市2014年第1周—2020年第18周ILI%时间序列不平稳,先缓慢上升,随后呈"V"形变动,并且具有明显的季节性。本次研究采用2014年第1周—2020年第18周的ILI%对数转换的序列建模,最适预测模型为ARIMA(1,1,0)(0,1,1)_(52),在残差Box-Pierce检验结果中,6阶延迟为χ^(2)=5.4204,P>0.05;12阶延迟为χ^(2)=10.109,P>0.05,残差为白噪声序列。利用2020年第19—52周的ILI%对数转换值进行预测,实际值均在预测值的95%置信区间(95%confidence interval,95%CI)内。结论SARIMA模型可用于保定市ILI短期发病趋势的预测。展开更多
文摘能够提供更强计算能力的多核处理器将在安全关键系统中得到广泛应用,但是由于现代处理器所使用的流水线、乱序执行、动态分支预测、Cache等性能提高机制以及多核之间的资源共享,使得系统的最坏执行时间分析变得非常困难.为此,国际学术界提出时间可预测系统设计的思想,以降低系统的最坏执行时间分析难度.已有研究主要关注硬件层次及其编译方法的调整和优化,而较少关注软件层次,即,时间可预测多线程代码的构造方法以及到多核硬件平台的映射.提出一种基于同步语言模型驱动的时间可预测多线程代码生成方法,并对代码生成器的语义保持进行证明;提出一种基于AADL(architecture analysis and design language)的时间可预测多核体系结构模型,作为研究的目标平台;最后,给出多线程代码到多核体系结构模型的映射方法,并给出系统性质的分析框架.
文摘目的探讨季节性自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型在流感样病例(influenza like illness,ILI)发病趋势预测中的可行性。方法收集保定市流感监测哨点医院2014年第1周—2020年第52周每周流感样病例就诊比例(consultation rate of influenza like illness,ILI%)资料,运用R语言进行时间序列分析并建立预测模型。结果保定市2014年第1周—2020年第18周ILI%时间序列不平稳,先缓慢上升,随后呈"V"形变动,并且具有明显的季节性。本次研究采用2014年第1周—2020年第18周的ILI%对数转换的序列建模,最适预测模型为ARIMA(1,1,0)(0,1,1)_(52),在残差Box-Pierce检验结果中,6阶延迟为χ^(2)=5.4204,P>0.05;12阶延迟为χ^(2)=10.109,P>0.05,残差为白噪声序列。利用2020年第19—52周的ILI%对数转换值进行预测,实际值均在预测值的95%置信区间(95%confidence interval,95%CI)内。结论SARIMA模型可用于保定市ILI短期发病趋势的预测。
