問題タブ [temporal]

私は、CLIPS のような時間的推論を行うことができるルールベースのシステム (フォワードチェーン) を探しています。つまり、次の形式のフレーズです。

条件が 10 秒以上アクティブになっている場合... 条件 2 がアクティブになってから 10 秒以内に条件 1 がアクティブになった場合... 10 秒の間に n 個を超えるイベントが発生した場合... 最初に条件 1、次に条件 2、次に条件 3 の間隔が 2 秒を超えない場合.. .

これは警報システム用です。私は ac または python ライブラリ、または python に簡単に接続できるものを好みます。

この議論を見つけましたが、あまり役に立ちませんでした: 空間的および時間的推論のためのルール エンジン?

テンポラル データベースで移動平均を適用するにはどうすればよいですか。私のデータには気温が含まれており、15 レコードごとに移動平均を適用したいと考えています。

サイズが無限に大きくならない時間ベースの辞書ハッシュテーブルを作成する必要があります。

「時間ベース」とは、時間 X に辞書を追加する場合、アイテムが X+Y 時間に存在しないようにすることを具体的に意味します。Y はタイムアウト期間です。

時間を辞書に保存するか、キーまたは値の構造体として保存します。

環境：

使用しているライブラリによって呼び出される「コールバック」を取得すると、4 つの情報 (時間、キー、値、操作タイプ) が得られます。

operationType は start または end にすることができます (他にもありますが、問題ではありません)。

したがって、X 後の Y 期間内に終了する場合は、この有用な情報を喜んで使用します。そうでなければ、私はそれを捨てることができます。

質問：

これは基本的に、Y間隔ごとに辞書をクリーンアップするタイマースレッドであり、メインスレッドはコールバックからこの辞書に何かを追加し続けますか?

Dictionary を使用してタイマーを使用せずにこれを行うと、「結合」できる要素を削除しても、無限に成長するように見えました。

また、このようなことを行うある種の .NET ライブラリはありますか?

不変条件に違反した場合に、アルゴリズムによって返される反例の長さが最小になるように、Kripke 構造に対する不変条件をチェックするための (疑似コード) アルゴリズムは何ですか?

動物の動きの角度を分析したい。1秒あたり10回の記録がある追跡データがあります。記録ごとのデータは、動物の位置（x、y）、前の記録に対する角度と距離で構成され、さらに速度と加速度が含まれます。動物が特定の角度を作っている間の速度を分析したいのですが、私のデータの時間分解能が非常に高いため、各ターンはいくつかの微細な角度で構成されています。

この問題を回避する方法は2つあると思いましたが、どちらもRでそのようなことを実現する方法がわからないので、助けていただければ幸いです。

1つ目：時間分解能を特定の要因で下げる。ただし、これには、データの重要な部分が失われる可能性があるという欠点があります。それにもかかわらず、たとえばデータセットの3回目または10回目の記録ごとに自動的にサブサンプリングするにはどうすればよいですか？

2番目：まっすぐな動きをいわゆる「フライト」に変換することによって。急性のターンで区切られた、ほぼ同じ方向のステップのルールベースの集約（図を参照）。2点間の飛行は、その飛行の主方向からの垂直距離がx（任意に設定できる値）より大きくなると終了します。私が持っているxy座標の位置データを使ってそれを行う方法を誰かが知っていますか？

Nios_2_r2c プロセッサのデータ キャッシュをバイパスするために、いくつかのコードを削除し、いくつかのコードを追加する必要がある次の C ソース ファイルがあります。これを行う方法がわかりません。

ファイル: switch.c

ファイル: ledr.c

I / Oの読み取りと書き込みを使用してインラインアセンブリで取得しました：

ファイル: switch.c

ファイル: ledr.c

関連する質問： これ

大きくなる可能性がある空間グリッドを使用しています (10^6 ノード) またはさらに大きくなる可能性があります。定期的に変位操作を実行する必要があります (ノードから別のノードへのパーティクルなど)。私は情報学のクラックではありませんが、まだ十分ではありませんが、キャッシュ ラインと空間的局所性の概念を理解し始めています。したがって、2D配列を使用する方が好ましいかどうかをさまよっていました(もしそうなら、どちらですか?今はブーストを避けたいと思いますが、後でリンクするかもしれません)、たとえば次のように変位にインデックスを付けます:

配列[i][j] -> 配列[i-1][j+2]

または、1D 配列で、NX が「同等の」列数の場合:

配列[i*NX+j] -> 配列[(i-1)*NX+j+2]

1 回の反復で 100 万回近く実行され、100 万回近くの反復も行われることがわかっています。

私はこれでテストをしました

結果は奇妙です。

1. どれだけ時間がa_single_chain_computationかかっても、読み込みの遅延は隠されません。
2. さらに、計算を追加すると、追加の合計時間が長くなります。(単一v = _mm_mul_ps(v, v)のプリフェッチでは、約 0.60 - 0.57 = 0.03 秒節約できます。16v = _mm_mul_ps(v, v)では、約 1.1 - 0.75 = 0.35 秒節約できます。なぜですか?)
3. 非一時的なロード/ストアは、プリフェッチの有無にかかわらずパフォーマンスを低下させます。(ロードの部分はわかるけど、なんでストアも？)