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1. ODTrans: 适用于云数据存储系统的容错的事务协议

程序;李红燕;王腾蛟;杨冬青

北京大学学报（自然科学版） DOI: 10.13209/j.0479-8023.2015.011

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2. H.264/AVC编码器中运动估计的低代价VLSI实现

王腾,王新安,谢峥,胡子一

北京大学学报（自然科学版）

摘要（622）

PDF（pc）（4155KB）（738）

通过对运动估计算法进行优化, 提出一种应用新型存储结构的流水线实现结构。通过采用合适的搜索策略、高效的率失真优化代价计算和插值部件、创新的存储结构及优化的数据流调度, 实现具有低硬件代价和存储访问的快速运动估计。该设计在SMIC 130 nm工艺下综合, 时钟频率可达到167 MHz, 消耗181.7 K逻辑门和13.8 KB存储, 相比同类设计具有更高的硬件效率。该设计集成在一个H.264/AVC编码器中进行FPGA原型验证和VLSI实现。 SMIC 65 nm工艺下, 整个芯片面积为1.74 mm×1.74 mm, 工作频率为350 MHz, 可以支持实时高清(1080P@60fps)编码。

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3. 用于无线传感网的低功耗集成电路技术

胡子一,周?灏,陈岚,张旭,王腾,谢峥

北京大学学报（自然科学版）

摘要（637）

PDF（pc）（3937KB）（348）

在传统集成电路(IC)的低功耗设计方法基础上, 提出3种低功耗技术, 并实现无线传感网传感器节点,作为实例验证。在系统级, 提出联合编译技术的优化策略以及为无线传感网提供特殊低功耗模式的硬件架构。在电路级, 基于集成电路算子设计方法学, 考虑到在算法映射阶段时钟布局, 提出时钟算子。以上技术均通过一个无线传感网传感器节点的低功耗设计实例来验证。测试结果显示, 使用新提出的3种方法, 在深度睡眠模式下, 传感器节点芯片功耗为167μW, 板级功耗可以达到1.035 mW。

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4. 一种基于UVM面向RISC CPU的可重用功能验证平台

谢峥,王腾,雍珊珊,陈旭,苏吉婷,王新安

北京大学学报（自然科学版）

摘要（931）

PDF（pc）（1649KB）（1243）

以UVM验证方法学和UVM1.1标准库为基础建立验证环境, 按照面向方面的模式分离功能、时序和结构属性, 设计参考模型, 在事务级利用知识库自动产生高功能覆盖率效果的测试用例。面向RISC CPU的功能验证实现领域重用, 以PKU-DSPII为例建立完整的验证平台。实验结果表明, 可重用性得到大幅提升, 且测试用例的覆盖率效果提升约7%。

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5. 面向医疗电子应用的16位RISC MCU设计与实现

王腾,谢峥,赵月明,王新安,胡子一,张旭

北京大学学报（自然科学版）

摘要（620）

PDF（pc）（3633KB）（359）

通过医疗电子的应用需求分析, 提出一款具有专用指令集的微处理器结构: PKU-DSPII。该结构采用多级存储并内嵌直接存储访问控制器, 包含多种系统控制模块且接口丰富, 支持3种启动模式并可进行系统自动升级。PKU-DSPII采用CSMC 0.18 μm工艺和LQFP封装实现, 芯片面积为3.2 mm×3.2 mm, 在100 MHz工作频率下实测功耗为96.9 mW。

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6. CmDSP: 一种可配置媒体数字信号处理器

胡子一,赵勇, 王新安,王腾,谢峥,黄如,张兴

北京大学学报（自然科学版）

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7. 基于实体识别的在线主题检测方法

付艳,杨冬青,唐世渭,伍伟,王腾蛟,高军

北京大学学报（自然科学版）

摘要（833）

为提高在线主题的检测效率，作者提出了一种基于实体识别技术的在线主题检测方法，利用新闻报道中的命名实体快速判断新到达报道与历史主题的关系，从而减少对报道间文本相似度的计算。实验结果显示，本文提出的方法能够在不牺牲检测准确率的基础上，显著提高在线主题检测的效率。

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8. ArithRegion——一种压缩XML的索引结构

包小源,唐世渭,吴泠,杨冬青,宋再生,王腾蛟

北京大学学报（自然科学版）

摘要（618）

XML在数据交换中的应用越来越广泛，但由于标记引入而使其空间膨胀较大，对传输及存储资源耗费严重。压缩后的XML数据容量明显减少，但怎样基于压缩后的XML数据直接进行高效的查询处理，当前研究工作较少。以反向算术压缩为基本压缩算法，提出针对XML数据库中压缩XML文件的索引结构ArithRegion，基于该索引结构，可高效处理形如//element₁/element₂/…/elment_m的查询。

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9. 移动环境中的最大移动序列模式挖掘

马帅, 唐世渭, 杨冬青, 王腾蛟, 高军

北京大学学报（自然科学版）

摘要（662）

在移动通信环境中,移动序列模式挖掘对于有效的提高位置管理的服务质量具有重大的意义。移动序列模式挖掘和传统的序列模式挖掘是不同的,首先,前者需要考虑更多的时间因素;其次,移动序列模式中的项之间是连续的,因为关心移动用户的下一次移动情况。本文提出了一种挖掘移动序列模式的新技术:聚类的思想引入到移动序列模式挖掘来处理移动历史的时间离散化,并且提出了一个高效的PrefixTree算法来挖掘移动序列。性能研究表明,PrefixTree算法优于PrefixSpan-2算法。

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