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年老过程认知作业完成量与作业速度相互关系的研究 被引量:5
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作者 李德明 孙福立 +2 位作者 焦艳 严亦蔼 李贵芸 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 1993年第2期189-194,共6页
本工作应用自行设计的计算机逐级限速程序,研究了年老过程四项认知作业完成量与作业速度的相互关系。被试350人,46—75岁。研究结果表明:1、随着计算机所限时间的缩短,各项作业完成量均随年老下降迅速,作业完成量对于作业速度的依存关... 本工作应用自行设计的计算机逐级限速程序,研究了年老过程四项认知作业完成量与作业速度的相互关系。被试350人,46—75岁。研究结果表明:1、随着计算机所限时间的缩短,各项作业完成量均随年老下降迅速,作业完成量对于作业速度的依存关系随年老表现极为明显;2、在逐级限速条件下,四项认知作业完成量的年老敏感性顺序与作业速度的年老敏感性顺序基本相同,即是:符号数字、心算、计数和数字鉴别。 展开更多
关键词 作业完成 作业速度 认知过程
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阶段感知的跨域数据分析作业保障机制
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作者 吴波 许道强 +2 位作者 邹云峰 王甜甜 李鑫 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第23期78-85,共8页
为缓解边缘计算的不稳定性,设计了适用于跨域规模的任务复制与分配机制以保障作业各阶段的完成(Geo-distributed job Insurance Mechanism,GIM)。为满足并行任务执行特征和资源限制,先将问题形式化为MinMax多项式整数规划问题,再放松整... 为缓解边缘计算的不稳定性,设计了适用于跨域规模的任务复制与分配机制以保障作业各阶段的完成(Geo-distributed job Insurance Mechanism,GIM)。为满足并行任务执行特征和资源限制,先将问题形式化为MinMax多项式整数规划问题,再放松整数约束并采用feasible-point算法快速地收敛到最优解,最后基于高危任务优先原则对最优解进行取整,得到满足原问题约束的高质量任务复制与分配方案。模拟实验表明,在不同的系统负载下,相比于当前的冗余执行策略,GIM至少能够减少22%的作业平均完成时间。 展开更多
关键词 云计算 边缘计算 任务调度 保障机制 时延优化 作业完成时间
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培养内驱力三要点
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作者 岑晶 《农家致富》 2023年第9期62-62,共1页
内驱力是近年来教育界“热词”,指的是孩子的良好行为表现源于自发,而不需要外界过多刺激推动。对此,儿童教育专家表示,内驱力并非生来就有,而是与自主需求、胜任需求和归属需求密切相关。自主需求即指孩子能自己做主的自由。要注意的是... 内驱力是近年来教育界“热词”,指的是孩子的良好行为表现源于自发,而不需要外界过多刺激推动。对此,儿童教育专家表示,内驱力并非生来就有,而是与自主需求、胜任需求和归属需求密切相关。自主需求即指孩子能自己做主的自由。要注意的是,这里的自由并不是没有边界的“自由”,而是在一定范围内,给予孩子选择的权利。在日常教育中,不少父母会替孩子做决定,导致孩子没有控制感,凡事都被动接受,内驱力大大降低。比如写作业时,父母会时刻在一旁监督,不允许孩子有懈怠、犯错的机会。这种情况下,孩子会把完成作业当成父母的事,而非自己的事,很难产生内驱力。 展开更多
关键词 内驱力 行为表现 儿童教育专家 被动接受 三要点 完成作业 犯错 作业
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Hadoop集群环境下集成抢占式调度策略的本地性调度算法设计 被引量:2
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作者 王越峰 王溪波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期567-570,共4页
在Hadoop集群环境下本地性调度算法是提高数据本地性的算法。本地性调度算法的调度策略的本质是提高数据本地性,减少网络传输开销,避免阻塞。但是由于Map任务的完成时间不同,Reduce任务存在的等待现象影响了作业的平均完成时间,使得作... 在Hadoop集群环境下本地性调度算法是提高数据本地性的算法。本地性调度算法的调度策略的本质是提高数据本地性,减少网络传输开销,避免阻塞。但是由于Map任务的完成时间不同,Reduce任务存在的等待现象影响了作业的平均完成时间,使得作业的完成时间增加,进而引起系统的性能参数不佳。因此提出在保留原算法数据本地性要求的基础上集成可抢占式的调度方法。在Reduce任务等待时,挂起该任务并释放资源给其他Map任务,当Map任务完成到一定程度后,重新调度Reduce任务。基于上述调度策略设计了集成抢占式策略的本地性调度。为了对改进的算法进行验证,通过实验对本地性调度算法和集成抢占式本地性调度算法进行比较。实验结果表明,在相同数据上,集成抢占式本地性调度算法的平均完成时间有明显的降低。 展开更多
关键词 数据本地性 抢占式 作业平均完成时间
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Hadoop中改进的共享式存储设备设计 被引量:2
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作者 覃伟荣 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第5期1319-1325,共7页
针对将Hadoop迁移到虚拟化环境中不能充分发挥其性能优势这一问题,设计一种共享式存储设备StoreApp。StoreApp主机将映射任务生成的中间数据放到存储节点中,实现存储与计算相分离;设计HDFS预取算法来处理数据读取失准现象;StoreApp采用... 针对将Hadoop迁移到虚拟化环境中不能充分发挥其性能优势这一问题,设计一种共享式存储设备StoreApp。StoreApp主机将映射任务生成的中间数据放到存储节点中,实现存储与计算相分离;设计HDFS预取算法来处理数据读取失准现象;StoreApp采用一种集群规模自动调整技术确定不同作业的最优集群规模,通过动态改变每个主机上计算节点的数量实现作业完成时间的最小化。仿真结果表明,与传统的未将计算和存储相分离的Hadoop方案和典型的Themis方案相比,StoreApp可显著提升HDFS吞吐量并降低作业完成时间。 展开更多
关键词 HADOOP集群 共享式存储设备 最优集群规模 吞吐量 作业完成时间
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