CISC2001 Lab Project Statistics

Aarch64汇编程序设计与测试任务

Java Python CISC2001 Lab Project Assignment

Nov, 2024

1 Reminder

Deadline: Before the final exam

2    Assembly Programming Project

2.1    Task Description

Design, code and test/debug an Aarch64 assembly program that performs the following:

1.  Read in a line of character which contains from 1 to 100 bytes;

2. The characters/bytes represent UTF-8 encoding of Unicode Character;

3.  Count the number of Unicode characters in the input stream;

4. The result of the count should return as the exit code of the program with the following code:

1 ...

2 // Read i n the string with syscall to read (fd , ∗ buffer , len )

3 mov x0 , #0      // f d for stdin

4 ld r x1 , =buffe r // load the address of buffer to x1

5 mov x2 , #200      // number of character to be read

6 mov w8 , #63      // syscall# for read

7 s vc #0      // invoke the syscall

8

9 // after the call , the number of byte read i n should stored i n x0

10 // and the input bytes are store i n buffer

11 // This i s the part that you should work on your magic

12

13 // i . e . , count the number of Unicode character i n the buffer

14 // After that , assumed that the result was found and stored i n x1

15 mov x0 , x1      // save the result a s exit code i n x0

16 mov w8 , #93      // service # for exit

17 s vc #0

Note: Since UTF-8 is a variable-length encoding scheme, the number of Unicode characters will not be the same as the number of bytes in the input string.

2.2 Testing

• To test your program, you can

1. download the test-tools.zip file in the attachment files;

2.  copy the file to your emulator in the same directory as your source file, using the scp command; (path-1 means the path of test-tools.zip under emulator (windows/macOS))

1 scp  −P  8022    path−1    ubuntu@localhost :/home/ubuntu/

3. run the following

1 unzip   test −tools . zip

2 chmod  +x   tester . sh

3 ./ tester . sh  yourprogram

Where yourprogram is the name of your assembly program. For the first two instructions, you only need t CISC2001 Lab Project AssignmentStatistics o run them once.  After that, each time you modify your source code, you only need to run the last instruction to test your updated program.

• If the unzip program is not available in your system, you need to first install it with:

1 sudo  apt   install   unzip

• Note:

The test-tools.zip is now the final version.  It has all the 9 seen test cases.  When grading your assignment, an additional unseen test case will be added to the test system.

For some of the test data, you can see the actual content if you open them in a text editor. Just keep in mind that there is an invisible ”\n” at the end of each data file.  So, the number of characters in the data should be one more than what you see inside the file.

2.3    Requirements

• The project should be completed by at most two students in a group;

• Write the complete information about your group members at the beginning of your source as remarks:

1 //  Group  Members :

2 //   1.  A−B0−1357−9  Chan  Tai  Man

3 //   2.  A−B0−2468−0  Lie  Kai  Ian

•  Submissions that fail to achieve any one of the following will receive 0 marks:

The submission must be made on or before the deadline;

The submission must be the source code file of the assembled language program;  (i.e.: filename.s)

The program must be free of syntax error and must be able to be assembled and linked successfully by the test system;

The program must pass at least one of the test cases in the test system;

• Marking

Please fully document your code;

Your final mark is directly proportional to the number of test cases that your program can pass;

2.4    Files to be submitted

•  Source code file (i.e.: filename.s);

• Project report (including screenshots of experimental results.)         

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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