5 de Jun。de 2024 - 机器学习,深度学习,密码学,计算机和网络安全性,数据。采矿,生物信息学,实时系统,大型网络物理系统...
嵌入式和实时系统 (R42057)(CSE 和 IT 通用)、仿真建模 (R42058)(CSE 和 IT 通用)、计算机取证 (R42122)、机器学习 (R42123)、多媒体和应用程序开发 (R4205B)(CSE 和 IT 通用)
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可计划利用,RM和DM算法的最佳性,用于固定优先级任务的计划测试,响应时间较短,RM和DM算法的足够可调度性条件。单位3:在优先级驱动的系统[7小时]在优先级驱动的系统中安排上型和零星的工作:在优先型驱动的系统中安排零星和零星的作业:假设和方法,递延服务器,派发服务器,零星服务器,零星服务器,持续利用,恒定利用,总带翼,总带翼和加权公平的公平水平。单位4:资源和资源访问控制[7小时]资源和资源访问控制:资源争夺,资源访问控制,非临界批判性部分,基本优先级传播协议,基本优先限制协议,基于堆栈的基于堆栈,优先级限制协议,预先限制限制协议。Unit No 5: Multiprocessor scheduling, Resource Access Control, and Synchronization [7 Hours] Multiprocessor scheduling, Resource Access Control, and Synchronization: Model of multiprocessor & distributed systems, task assignment, multiprocessor Priority-ceiling protocol, Elements of Scheduling Algorithms for End-to-End Periodic Tasks- IPS protocols, PM protocols, MPM protocol.教科书:1。Jane W. S. Liu,“实时系统”,皮尔逊教育。2。C. M. Krishna和K. G. Shin,“实时系统”,McGraw Hill。参考书:1。Laplante,“实时系统设计和分析:工程师手册”,Phi。2。K. V. K. Prasad博士,“嵌入实时系统概念设计和编程”,Wiley India。
实时系统容易受到诸如故障和攻击的对抗性因素的影响,从而导致严重的后果。本文提出了一个最佳检查点方案,以增强实时系统中的故障弹性,从而解决了逻辑一致性和定时正确性。首先,我们根据其依赖项将消息传递过程分配到有向的无环图(DAG)中,从而确保检查点逻辑一致性。然后,我们识别DAG的临界路径,代表最长的顺序路径,并沿此路径分析最佳检查点策略,以最大程度地减少整体执行时间,包括检查点开销。故障检测后,系统将回到最近的有效检查点以进行恢复。我们的算法得出了最佳检查点计数和间隔,我们通过大量的模拟和案例研究评估其性能。结果表明,与模拟和案例研究中的无检查点系统相比,执行时间减少了99.97%和67.86%。此外,我们提出的策略优于先前的工作和基线方法,对于小规模任务,截止日期的成就率提高了31.41%和2.92%,大规模任务的截止日期率和78.53%和4.15%。
静态冗余分配不适用于在可变和动态环境中运行的硬实时系统(例如雷达跟踪、航空电子设备)。自适应容错 (AFT) 可以在时间和资源约束下确保关键模块具有足够的可靠性,方法是将尽可能多的冗余分配给不太重要的模块,从而优雅地减少它们的资源需求。在本文中,我们提出了一种支持实时系统中自适应容错的机制。通过为动态到达的计算选择合适的冗余策略来实现自适应,以确保所需的可靠性并最大限度地发挥容错潜力,同时确保满足最后期限。使用模拟 AWACS 预警机中雷达跟踪软件的实际工作负载来评估所提出的方法。结果表明,在满足时间约束的任务方面,我们的技术优于静态容错策略。此外,我们表明,这种以时间为中心的性能指标的增益不会将执行任务的容错性降低到预定义的最低水平以下。总体而言,评估表明,所提出的想法产生了一个在容错维度上动态提供 QOS 保证的系统。
本文档演示如何列出物料清单 (BOM) 的组件、查看单个组 BOM 的组件以及查看针对特定用途代码标识的所有物料 BOM 的数据。执行报告时,您可以选择要显示哪些信息列,例如:BOM 物料编号、IUID 相关指标、组件编号等。所使用的示例值仅用于演示;在实时系统中,您将使用与您的组织相关的数据。