56、牙科学生压力水平评估与汽车软件受限分布研究

牙科学生压力水平评估与汽车软件受限分布研究

牙科学生压力水平评估

在牙科学生的学习过程中，诸多因素会导致他们承受显著的压力。这些学生需要在牙科护理的理论和外科手术方面接受训练，包括为患者进行治疗，以成为合格的牙科专业人员。在临床前阶段，他们还需应对实验室的要求，这需要大量的时间和手动技能。这些因素使得牙科学生面临巨大压力，增加了他们出现焦虑、抑郁和职业倦怠等心理问题的风险。

此外，医学院为外国学生提供的支持在类型和程度上差异很大，在许多情况下，所提供的支持不足以满足国际学生的需求。

从性别角度来看，全球范围内申请牙科学校并进入牙科行业的女性数量在增加。然而，男性和女性牙医在应对压力方面存在差异。有研究表明，男性牙医在马斯拉赫倦怠量表的去个性化维度上得分高于女性牙医。在美国进行的一项针对300名男性和300名女性的研究发现，医生与患者之间的互动是导致压力的最常见原因，男女皆是如此。但女性能够更准确、更早地察觉、感受和解决冲突情况，她们能更好地处理患者的“痛苦”，因此这对她们来说不是像男性那样强烈的压力源，男性往往在给患者带来身体不适的结果出现后才意识到问题。

从静态角度看，比较平均值或标准差的方法在比较和分离两组数据时是一种快速且相对可靠的方法，能立即得出结果。在统计推断中，对于一个总体参数、零假设、置信区间以及两个未知数据集和已知标准差的显著性检验，平均值比较方法似乎是一种合适的工具。然而，在这个过程中，我们会丢失很多重要信息，如极限值产生的原因，这可能是测量误差或特殊情况下的真实测量结果。因此，基于人工智能的其他分类器，如模糊集、专家系统或基于先进统计数据挖掘的机器学习工具的进一步研究将是有益的。

未来的研究需要考虑更精确的压力水平测量方法，以更好地了解牙科学生的经历，并相应地改善他们的学习环境。对国际学生的更广泛覆盖以及针对特定需求和应用干预措施有效性的进一步研究似乎至关重要。研究发现，波兰和台湾的女学生比男学生更容易面临压力情况，而且对学生来说，填写测试比研究的实践部分更有压力。

下面是牙科学生压力因素的总结表格：
|压力因素|详情|
| ---- | ---- |
|学习要求|理论和外科手术训练、实验室要求|
|性别差异|男性和女性在应对压力上表现不同|
|支持不足|医学院对外国学生支持不够|
|测量方法局限|平均值比较丢失重要信息|

汽车软件受限分布研究

近年来，嵌入式多核和众核系统的软件分布在汽车领域变得尤为重要。随着高级驾驶辅助系统、自动驾驶的需求增加，以及功能域和电子控制单元（ECU）的集中化和整合的架构变化，汽车领域不仅融合了实时、嵌入式、多处理器和混合关键系统等多个领域，还因设计决策、标准或演变的方法引入了更多的约束和要求。

汽车软件分布的基本问题是将可运行程序（原子函数）划分为任务，并将这些任务映射到车辆的处理单元上。具体来说，给定一组可运行程序和一组处理单元，目标是找到可运行程序到任务的分配（分区过程）和任务到处理单元的分配（映射）。这种两阶段方法具有多种优势，如分布灵活性、基于级别的配对或分离，以及考虑各种约束。

约束编程（CP）是一种适用于分区和映射的灵活范式。它允许通过使用大量需要满足的约束来自然地建模问题，具有逻辑、算术、集合、图或实值表达式等典型特征。CP求解器可以通过各种方式进行配置，以探索解决方案空间、优化给定目标，并解决建模的约束满足问题（CSP）。可以选择增量分配结合回溯搜索或完全分配结合随机搜索等算法来探索分区和映射的问题空间，通过传播来识别与定义的约束和分配值不一致的值组合，从而去除变量域中的无效值。

与其他方法相比，局部搜索方法通常遵循贪心结构，可能会错过最优值和有价值的解决方案空间部分，并且其适用性有限。与数学编程（如（混合）整数线性规划（M）ILP、二次规划或进化（遗传）算法（GA））相比，CP不仅涵盖了它们的大部分数学运算，还具有强大的范式来进一步约束组合问题空间，从而提高探索效率。

研究提出了汽车行业的各种约束，并将其应用于约束编程，以解决基于行业驱动的AMALTHEA模型的分区和映射问题。在软件分布过程中，考虑了广泛的汽车约束，如配对、分离、亲和力、时间（截止日期）、序列（优先级）、汽车安全完整性级别（ASIL）、分区和映射属性、平衡、硬件容量和通信成本等。据作者所知，考虑如此广泛的行业驱动约束的（接近）最优解决方案在相关工作中尚未被涵盖。

此外，还将CP技术与其他设计空间探索（DSE）方法（如MILP、GA和启发式方法）进行了比较，通过假设和工业模型分析了每种方法的优势和不足。比较结果为将DSE方法应用于高度受限的汽车软件分布问题提供了新的见解和评估，表明使用CP方法可以显著减少容易出错和低效的手动过程，部分优于其他DSE方法，并可能简化相应应用领域的软件开发和维护。

以下是不同软件分布方法的对比表格：
|方法|优势|不足|
| ---- | ---- | ---- |
|约束编程（CP）|自然建模、可配置求解、考虑广泛约束|/|
|局部搜索|/|可能错过最优值、适用性有限|
|（M）ILP|常用范式|大规模问题扩展性差|
|GA|大规模问题扩展性好|/|

下面是汽车软件分布流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[定义可运行程序和处理单元] --> B[分区：可运行程序到任务]
    B --> C[映射：任务到处理单元]
    C --> D[考虑约束和优化目标]
    D --> E[使用CP求解]
    E --> F[评估结果]
    F -->|满足要求| G[得出解决方案]
    F -->|不满足要求| B

牙科学生压力水平评估与汽车软件受限分布研究

汽车软件受限分布研究（续）

在研究汽车软件受限分布时，相关工作涉及多个应用领域，通过启发式方法、（M）ILP、遗传算法（GA）或约束编程（CP）来进行设计空间探索（DSE）。由于聚焦于汽车领域，嵌入式、实时、混合关键和高度互联系统的各种要求决定了DSE方法必须应对的特定情况。虽然航空电子、机器人或物流领域与汽车约束有一定相似性，但本研究使用的基于AUTOSAR的AMALTHEA模型与其他工作存在差异。

常见的优化目标包括执行时间、能源消耗、资源利用率、可靠性或解决方案质量等。本研究采用基于CP的方法，对不同模型进行多目标优化，同时考虑各种要求和约束，特别关注通信成本和资源利用率。

（M）ILP是处理分区和映射等挑战的常用范式，但在大规模问题上存在可扩展性问题。Laurent Perron指出，在工业运营研究项目的应用优化中，CP的作用超越了MILP。

一些研究表明，处理单元亲和力对应用性能、容错性或安全性有益，本研究通过算术约束确保解决方案包含给定的任务到处理单元的配对。Xiao等人的研究显示，对于具有优先级约束、混合关键、并行和嵌入式系统，满足可靠性目标和降低资源消耗具有挑战性。本研究使用的AMALTHEA模型与他们基于恒定故障率的可靠性目标不同，而是通过考虑各种约束（如亲和力、配对、分离、激活、安全级别等）来确保可靠性。

Thiruvady等人通过CP研究车辆的组件部署问题，与本研究的分区和映射问题类似，但他们仅考虑了三个主要约束（内存、共置和通信），覆盖的约束子集较少。Oliveira等人比较了（M）ILP和CP在作业车间调度问题（JSSP）上的表现，结果显示CP在许多情况下优于（M）ILP，且在一般情况下是优先选择，但GA方法未在该研究中应用于JSSP问题，也未与CP或ILP进行比较，且该JSSP未涵盖本研究的特定约束。

Limtanyakul等人将CP应用于汽车行业的测试调度，结果表明汽车领域具有CP可以充分利用的典型要求和约束，基于CP的DSE可能更有效率。此外，一些研究针对事件链延迟计算、争用分析、最坏情况执行/响应时间分析、标签映射等方面提出了解决方案，但均未涵盖本研究描述的广泛约束。

在系统模型方面，定义了将一组可运行程序 (R = {r_1, …, r_o}) 划分为任务（分区），以及将一组任务 (T = {τ_1, …, τ_m}) 映射到一组处理单元 (PU = {pu_1, …, pu_n}) 的模型实体，同时考虑大量约束。分区结果用 (RA = (r_{ai,j}) \in {0, 1}^{o×m}) 表示，映射结果用 (TA = (t_{aj,k}) \in {0, 1}^{m×n}) 表示，假设每个可运行程序和每个任务必须静态分配到一个目标。

任务 (τ_j) 由 (p_j) 个可运行程序组成，处理单元 (pu_k) 具有容量 (puc_k = f_k · ipc_k)，每个可运行程序与激活时间 (T_i) 和最坏情况执行时间 (c_i) 相关联，任务的指令成本 (IC_j) 由其包含的可运行程序的指令成本之和定义：
[IC_j = \sum_{r_i: r_{ai,j}=1} c_i]
任务的最坏情况执行时间 (C_{j,k}) 由 (IC_j) 得出，并取决于任务映射到的处理单元的容量 (puc_k)：
[C_{j,k} = \frac{IC_j · 1024}{T_j puc_k}]
假设任务的截止日期与其激活时间隐含相关，激活时间可以是周期性、间歇性、事件驱动、可变速率、相对周期性等，本研究主要考虑前两种。

下面是汽车软件分布相关参数的总结表格：
|参数|定义|
| ---- | ---- |
|可运行程序集合 (R)|包含 (o) 个可运行程序|
|任务集合 (T)|包含 (m) 个任务|
|处理单元集合 (PU)|包含 (n) 个处理单元|
|分区结果 (RA)| (o×m) 的矩阵，表示可运行程序到任务的分配|
|映射结果 (TA)| (m×n) 的矩阵，表示任务到处理单元的分配|
|任务 (τ_j) 的可运行程序数量 (p_j)|任务 (τ_j) 包含的可运行程序个数|
|处理单元 (pu_k) 的容量 (puc_k)| (f_k · ipc_k)，其中 (f_k) 为频率，(ipc_k) 为静态指令每周期值|
|可运行程序的激活时间 (T_i)|可运行程序 (r_i) 的激活时间|
|可运行程序的最坏情况执行时间 (c_i)|可运行程序 (r_i) 的最坏情况执行时间|
|任务的指令成本 (IC_j)|任务 (τ_j) 包含的可运行程序的指令成本之和|
|任务的最坏情况执行时间 (C_{j,k})|任务 (τ_j) 在处理单元 (pu_k) 上的最坏情况执行时间|

以下是汽车软件分布中参数计算的流程图：

graph LR
    A[定义可运行程序和任务信息] --> B[计算任务的指令成本 \(IC_j\)]
    B --> C[确定处理单元容量 \(puc_k\)]
    C --> D[计算任务的最坏情况执行时间 \(C_{j,k}\)]

综上所述，无论是牙科学生的压力水平评估还是汽车软件的受限分布研究，都具有重要的现实意义。在牙科学生压力研究中，我们看到了学生面临的多方面压力以及现有研究和支持的不足，未来需要更深入的研究和改善措施。在汽车软件分布研究中，约束编程为解决复杂的分区和映射问题提供了有效的方法，但仍需要不断探索和优化，以适应汽车行业不断变化的需求。