Chapter 1 Computer Abstractions and Technology

计算机类型、性能及运算相关练习
本文详细解答了关于计算机抽象和技术的习题,涵盖了个人电脑、服务器、超级计算机、嵌入式计算机的特性;编译过程;内存层次结构;性能指标计算;处理器性能比较;动态和静态功率计算;并行计算效率;半导体制造成本和良品率等多个方面的内容。

1.13 Exercises

1.1

在这里插入图片描述
Personal computers(PCs) emphasize delivery of good performance to single users at low cost and usually execute third-party software.

Servers are the modern form of what were once much larger computers,and are usually accessed only via a network.

Supercomputers are that a class of computers with the highest performance and cost.

Embedded computers are the largest class of computers and span the widest range of applications and performance.

1.2

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
a. performance via pipelining
b.dependability via redundancy
c. use abstraction to simplify design
d. make the common case fast
e. performance via prediction
f. design for Moore’s Law
g. performance via parallelism
h. hierarchy of memories

1.3

在这里插入图片描述
High-level language program ------(Compiler)-------> Assembly language program ------(Assembler)------> Binary machine language program

1.4

在这里插入图片描述
a. 1280 * 1024 * 8 * 3 / 8 = 3932160 bytes
b. (3932160 * 8) / (100 * 2^20) = 0.3 s

1.5

在这里插入图片描述
a.
Execution time = Instruction count * CPI / clock rate
result = Instruction count / Execution time = clock rate / CPI
result1 = 3 / 1.5 = 2
result2 = 2.5 / 1.0 = 2.5
result3 = 4.0 / 2.2 = 1.82
so processor B has the highest performance expressed in instructions per second.

b.
cycles1 = 10 * 3 * 10^9 = 3.0E10, instructions1 = cycles1 / 1.5
cycles2 = 10 * 2.5 * 10^9 = 2.5E10, instru

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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