《高技术通讯》（CN：11-2770/N）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。

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• 基于传感器的实时路径搜索研究及应用

  当管网发生事故时,及时确定人员逃生路径是应急疏散的重要环节。通过分析事故灾害对人员疏散的影响,采用猴群算法在所建立的节点监测矩阵中并行搜索,得到不同时刻的多个传感器布局,再根据位置集合覆盖(LSCP)模型,进行综合分析确定最佳传感器布置方案,建立传感器网络。以传感器采集的实时数据为权值,结合灾害动态蔓延过程,采用A^*变权算法进行实...

  作者：鞠志伟; 徐华; 杨瀚申 刊期： 2019年第01期

• 链表结构反馈预取机制

  详细分析了已有针对链表结构(LDS)的预取方法,并分析了预取深度对预取性能的影响,同时分析了链表结构中单个生产者访存指令对应多个消费者访存指令的情况,并指出了现有链表结构预取器的不足。提出了针对链表结构的反馈预取机制,在原来预取器的基础上把预取命令查询处理器Cache的结果反馈给预取引擎,预取引擎根据反馈结果决定进一步预取操作。如...

  作者：张乾龙; 侯锐; 杨思博; 张立新 刊期： 2019年第01期

• 基于多输出神经网络的舆情分析指标拟合及优化研究

  通过互联网媒介数据构建出完整的互联网舆情指标体系,是进行舆情预测及评估、网络空间治理的基础。然而,由于数据冲突、数据不完整、计算误差、标注失误等诸多问题,严重降低某些指标的可信度。本文根据可信度高低将舆情指标划分为两类,综合多变量数据拟合、主成分分析(PCA)、多输出神经网络等技术,以及基于数据类型的指标评价方法,能够由高可信...

  作者：陈娟; 王功明; 徐翼龙; 王海威 刊期： 2019年第01期

• 低面积低功耗的机器学习运算单元设计

  随着机器学习(ML)算法的日益流行,研究人员提出了很多专用于机器学习算法的加速器。然而,这些加速器会被其特定用途的狭窄范围所限制。另外,尽管芯片制造工艺有所提高,但是待处理问题规模的急剧增大依然加剧了这些机器学习加速器的低效程度。针对这种现象,本文研究了4种流行的机器学习算法——k-近邻算法(k-NN),k-均值算法(k-Means),支持向量机(...

  作者：周聖元; 杜子东; 刘道福; 支天; 陈云霁 刊期： 2019年第01期

• 基于服务能力模型的微服务弹性资源供给机制

  针对实时性要求高、服务请求响应时间敏感的应用场景,为解决在满足服务请求响应时间要求的基础上减少资源使用量的难题,本文提出了基于服务能力模型的弹性资源供给算法(SCMARP)。为建立准确的服务能力模型,提出了基于非线性回归的服务能力模型。在资源弹性供给阶段,SCMARP算法根据当前服务请求负载、服务请求范式和已建立的服务能力模型,提前按...

  作者：刘晓东; 赵晓芳; 陈雅静; 陈继红 刊期： 2019年第01期