计算节点采用约束规划方法对分割产生的子问题分别进行建模和求解，实现最大团问题的并行化处理。引入时间预测模型，设计基于任务运行时间预测模型的并行图划分方法，从而有效解决计算节点的负载均衡问题。实验结果表明，与基于BMC图划

传统粒度支持向量机（GSVM模型可以有效提高攴持向量机（SⅥM的学习效率，但因其对初始粒划参数比较敏感，粒中心的选取比较粗糙，会损失一定的泛化能力。提出一种基于近邻传输的粒度支持向量机学习算法

、参与数量、感知区域类型等带来的挑战。基于此，该文利用城市中公交载体的轨迹可预测、活动覆盖范围大、乘客节点自主聚集且交互时间有保证等优势，提出了一种基于公交系统的任务差异化分发方法。首先，利用泰森多边形的划

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设计的整体视划设计规模的初步估计，大致应该选择哪一层次的设计时序的宏观规划频率和时钟结构;可能的关键路径，着重优化模块的进一步细化，考虑可重用性等的规划：可以考虑基本单元，比如加法、乘法器和寄存器等