计算机原理期末考试A卷,2010计算机组成原理期末考试a卷.doc

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信息学院本科生20092010学年第2学期计算机组成原理课程期末考试试卷(A卷)一、单项选择题(本题共30分,每小题15分)1冯诺伊曼计算机工作方式的基本特点是________。A.堆栈操作B.多指令流单数据流C.存储器按内容选择地址D.按地址访问并顺序执行指令2指令寄存器寄存的是_______。A.下一条要执行的指令B.已执行完了的指令C.正在执行的指令D.要转移的指令3在浮点数中,判断补码规格化形式的原则是________。A.尾数的符号位与第一数位不同B.尾数的符号位与第一数位相同C.尾数的第一位为1,数符任意D.阶符与数符不同4在串行进位的并行加法器中,影响加法器运算速度的关键因素是________。A.门电路的级延迟B.进位传递延迟C.各位全加器速度的不同D.元器件速度5设CX的CRC码为7位,其中4位为信息码,若生成多项式GXX3X1,则CX1101的CRC码为________。A.1101000B.1101001C.1101010D.11011006IEEE754标准64位浮点数格式中,符号位为1位,阶码为11位,尾数为52位,则它所能表示的最小规格化负数为_______。A.-(2-2-52)21023B.-(2-2-52)2+1023C.-12-1024D.-(1-2-52)2+20477一个四路组相联的CACHE共有64块,主存共有8192块,每块32个字,则按字节编址的主存地址中的主存字块标记和组地址分别为________位。A.13,5B.13,4C.9,4D.9,58浮点乘法判溢出的时刻是________。A.在没做乘法之前B.在阶码求和之后尾数相乘之前C.在尾数相乘之后阶码求和之前D.阶码求和之后尾数相乘并规格化之后9关于RISC技术的描述,正确的是____。A.采用RISC技术后,计算机的体系结构又恢复到早期的比较简单的情况B.为实现兼容,新设计的RISC是从原来的CISC系统的指令中挑选一部分实现的C.RISC的主要目的是减少指令数D.RISC设有乘、除法指令和浮点运算指令10计算机操作的最小时间单位是_________。A.机器周期B.指令周期C.存储周期D.时钟周期11在微程序控制器设计中,假定微命令采用最短字长编码,需产生N种微操作,则微命令控制字段要设置的位数是_____。A.B.C.D.2LOG1N2LOG1N2LOG2LOG1N12计算机中存放微指令的存储器包含在______中。A.主存储器B.CPUC.高速缓冲存储器D.外存储器13某计算机的内存系统采用一级CACHE、二级CACHE和主存三级分层结构。访问第1级时命中率为95%,访问第2级时命中率为50%,其余50%访问主存。假定访问一级CACHE需要1个时钟周期T,访问二级CACHE和主存分别需要10T和100T,则该三级存储系统的平均访问时间为_______。A.1TB.32TC.4TD.5T14已知一浮点向量加法流水线由阶码比较、对阶、尾数相加和规格化4段流水构成,每个段所需的时间(包括缓冲寄存器时间)分别为30NS、25NS、55NS和50NS,则其最大加速比约为______。A.29B.32C.53D.6415采用8体并行低位交叉存储器,设每个体的容量为32K16位,存取周期为400NS,在下列说法中正确的是_______。A.在400NS内,存储器可以向CPU提供27位二进制信息B.在400NS内,存储器可以向CPU提供28位二进制信息C.在100NS内,存储器可以向CPU提供27位二进制信息D.在100NS内,存储器可以向CPU提供28位二进制信息16假设某系统总线在一个总线周期中并行传输8字节信息,一个总线周期占用2个时钟周期,总线时钟频率为66MHZ,则在2111猝发式读取时的总线带宽为________。A.1056MB/SB.264MB/SC.4224MB/SD.528MB/S17下列叙述中_______是正确的。A.水平型微指令能充分利用数据通路的并行结构B.垂直型微指令能充分利用数据通路的并行结构C.采用微程序控制器的处理器称为微处理器D.在一个CPU周期中,可以并行执行的微操作称为互斥型微操作18在DMA方式中,DMA与CPU交替访问适合于_______。A.数据传输率很高的I/O设备实现成组数据的传送B.I/O设备的读写周期大于主存周期的情况C.CPU的工作周期比主存存取周期短的情况D.CPU的工作周期比主存存取周期长的情况19磁盘驱动器向盘片磁层记录数据时采用_______方式写入。A.并行B.串行C.并-串行D.串-并行20下列操作不是中断隐指令完成的是_____。A.保护程序断点B.寻址中断服务程序的入口地址C.开中断D.关中断二、(本题共20分)已知,。试按规格化浮点乘法规则,求。要求阶码用移码4位(含1位符号)51X28357Y264XY移,补表示,尾数用补码8位(含1位符号)表示。给出计算步骤和竖式,其中尾数乘积用BOOTH算法计算。三、(本题共15分)某程序对页面要求的序列为P1、P2、P3、P4、P1、P2、P5、P1、P2、P3、P4、P5,设开始时主存为空。要求用列表法计算(1)设主存容量为3个页面,求FIFO和LRU替换算法时各自的命中率是多少(2)当主存容量增加到4个页面时,两替换算法各自的命中率又是多少四、(本题共15分)假设CPU在中断周期用堆栈保存程序断点,而且进栈时指针减1,出栈时指针加1。分别写出组合逻辑控制和微程序控制在完成中断返回指令时,取指阶段和执行阶段所需的全部微操作命令及节拍安排。五、(本题共20分)已知地址总线为A15~A0,数据总线为D15~D0。用1片16K8BIT的SRAM芯片(地址从0000H开始)、2片8K8BIT的SRAM芯片(地址从4000H开始)、4片2K4BIT的SRAM芯片(地址从8000H开始),将上述芯片结成一个存储器,片选信号均为低电平有效,该存储器按字节编址,假设读写信号为。/RW(1)为各芯片分配地址空间;(2)说明各芯片需要多少条地址线;(3)写出各芯片的片选信号逻辑表达式;(4)画出存储器的逻辑电路框图。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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