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公开(公告)号：CN106371887B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201610980621.X
申请日：2016-11-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开了一种MSVL语言的编译系统及方法，包括：MSVL前端和底层虚拟机后端；MSVL前端包括词法语法分析模块，预处理模块和中间代码生成模块；LLVM后端包括目标代码生成模块；所述MSVL语言的编译方法对MSVL中的简单语句用正则形的方法进行预处理，对复杂语句，分别对每个并发分量进行预处理，并对每个并发分量创建一个线程。本发明很好地解决了现有技术执行MSVL程序效率低，影响了程序验证和执行的效率的问题，提高了MSVL程序的执行和验证效率；根据程序本身复杂程度的不同，其执行速度可提高几十倍乃至上百倍；并且一次编译成功后程序可以反复执行，无需再次编译。
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公开(公告)号：CN103745057B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201410008483.X
申请日：2014-01-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种FPGA中进行电子设计自动化的逻辑单元装箱方法，主要解决现有技术装箱后电路时延过大，可配置逻辑单元CLB消耗过多的问题。其装箱过程是：将工艺映射，单元划分处理后的电路用有向无环图表示；通过电路中查询表LUT之间的连接方式对有向无环图中的时延信息进行初始化；通过广度优先遍历法计算每个节点的松散度，并结合每个节点对电路关键路径的影响计算出它的关键度；根据每个节点的关键度并结合查询表LUT的线网个数和可配置逻辑单元CLB中已使用的线网个数，计算每个查询表LUT的线网增益值，根据线网增益值对查询表LUT进行选择填装。本发明极大地降低了最终电路的时延，同时极大地减少了最终电路消耗的可配置逻辑单元CLB的数量。
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公开(公告)号：CN105471650A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510884861.5
申请日：2015-12-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种针对HP2P网络系统信誉评价方法，所述针对HP2P网络系统信誉评价方法通过分布式计算群内和群间的信誉度，再结合群内和群间得到全局信誉度；最后通过信誉度来判断恶意节点以及剔除恶意节点。本发明建立在HP2P网络上的信誉系统，包含分层的可信节点集计算算法，群间信誉度计算算法，和群内节点信誉度计算算法，通过三者的协调统一，计算出每个节点的全局信誉度，从而用于系统判断恶意节点。HP2PTRUST算法相较与EigenTrust算法大幅度加速了收敛速度，并且能够更有效的检测潜伏的恶意节点。此外，本发明能更好的检测潜伏恶意节点，拥有较低的误报和漏报率，能够显著的减少算法收敛所需的时间。
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公开(公告)号：CN105487873B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201510884819.3
申请日：2015-12-04
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种保证质量的快速软硬件划分方法，保留遗传算法的交叉运算和变异运算，并引入阴性选择算法的阴性选择过程和基于等位基因浓度来指导产生新个体的策略，采取一种新型的进化方法来加速进化的过程并保证个体的质量，从而克服传统遗传算法耗时长以及阴性选择算法结果随机性大、容易陷入局部最优的缺点。
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公开(公告)号：CN105488285A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510883669.4
申请日：2015-12-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种高效FPGA技术映射算法，将技术映射划分为逻辑优化与结构优化，逻辑优化部分采用AIG模型以及balance、rewrite以及refactor等技术对电路进行优化；结构优化部分采用DAG模型，分为划分产生、划分选择以及LUT映射三步，划分产生采用了动态规划的思想，快速为每一个节点产生所有k-可行划分；划分选择基于一种迭代次数可以自适应改变的迭代启发式思想，通过多次向前遍历与向后遍历的迭代，最终选择出延时和面积同时被优化的划分集合，与此同时，本发明修正了节点面积流计算公式，提高了划分选择的随机性；LUT映射将划分选择产生的划分结合映射成为LUT网络。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104503816A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410841253.1
申请日：2014-12-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 一种硬件语言VHDL到MSVL的自动转换系统，其能够将VHDL语言程序文件转换成MSVL语言程序文件，所述转换系统包括，文件分析模块、词法分析模块、语法分析模块、信息存储模块、翻译模块、翻译结果字符串连接模块。VHDL程序转换为MSVL程序后，模型构造与性质描述使用同一种语言，使得验证在同一逻辑框架下进行，方便地实现对VHDL语言程序间接的模型检测。在转换的过程中，通过制定不同语法结构的转换规则，并通过一些额外的辅助手段将VHDL程序转换为了语义等价的MSVL程序，这样就可以通过对等价的MSVL程序进行仿真、建模和验证，来确保源VHDL程序的正确性。
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公开(公告)号：CN103885771A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410075155.1
申请日：2014-03-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了一种基于局部最小化ROBDD及面积延迟优化的工艺映射的方法，通过ROBDD的域节点来产生部分备选划分，放松非关键路径上的节点延迟来优化面积的工艺映射方法；逻辑优化部分，采用了带共享的最小化Local？ROBDD的数据结构，利用ROBDD的域节点及操作提高了电路分解效率，避免了由于枚举所有备选划分而造成的时间和内存的浪费；结构优化部分，改进了经典算法Flowmap为电路中的每个节点进行延迟标记最小化的思想，关键路径上进行min-height？min-cost覆盖，非关键路径上进行min-cost覆盖。本发明避免了产生所有备选划分的低效性和延迟与面积相互制约的缺点，满足了现场可编程器件芯片对LUT输入个数的要求，且达到优化电路面积和延迟的目标。
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公开(公告)号：CN101364996A
公开(公告)日：2009-02-11
申请号：CN200810150435.9
申请日：2008-07-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种混合层次化P2P静态网络。它包括结构化的P2P上层网络和非结构化的P2P下层网络，该结构化的P2P网络是由k个虚拟结点组成的环状结构(3)，该非结构化P2P网络是由k个群结构组成的环状分布，每个群结构由m个超级结点和n个一般结点组成，每个群结构内的所有超级结点均设有路由表，这些路由表共同完成上层网络的中各虚拟结点之间的消息传递。下层网络的中的一般结点随机连接，超级结点相互连接，每个一般结点至少与一个超级结点连接。上层网络的每个虚拟结点对应一个群结构，每个群结构内的所有超级结点共同完成对应虚拟结点的维护及对群内一般结点的管理。本发明具有效率高和稳定性强的优点，可用于作为资源分布及网络查询的底层结构。
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公开(公告)号：CN119987947A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510117004.6
申请日：2025-01-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/455 , G06F8/61 , H04L41/0803
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提供了一种云原生操作系统实验平台搭建方法、装置和存储介质，应用于服务器集群上，服务器集群包括多个服务器，服务器包含多个预设信创处理器、以及搭载预设信创处理器对应的操作系统，获取服务器的配置要求。根据配置要求以及预设配置要求，在服务器上部署Kubernetes应用，构建Kubernetes集群。针对Kubernetes集群，通过Kubernetes扩展工具，在Kubernetes集群上创建运行多个Qemu虚拟机。由于预设信创处理器、操作系统、Kubernetes应用以及Qemu虚拟机支持同一预设指令集。在进行实验时，无需对预设信创处理器、操作系统、Kubernetes应用以及Qemu虚拟机之间的指令进行翻译，以此降低了操作系统实验平台在进行实验过程中的性能损失。
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公开(公告)号：CN105488285B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201510883669.4
申请日：2015-12-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/343
Abstract: 本发明公开了一种高效FPGA技术映射算法，将技术映射划分为逻辑优化与结构优化，逻辑优化部分采用AIG模型以及balance、rewrite以及refactor等技术对电路进行优化；结构优化部分采用DAG模型，分为划分产生、划分选择以及LUT映射三步，划分产生采用了动态规划的思想，快速为每一个节点产生所有k‑可行划分；划分选择基于一种迭代次数可以自适应改变的迭代启发式思想，通过多次向前遍历与向后遍历的迭代，最终选择出延时和面积同时被优化的划分集合，与此同时，本发明修正了节点面积流计算公式，提高了划分选择的随机性；LUT映射将划分选择产生的划分结合映射成为LUT网络。
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