1. 功能 使用Verilog实现多级流水MIPS处理器并配有分支预测器，实现主频约400MHz。之后使用MyHDL(based on Python)编写单周期MIPS处理器实现。 2. 本人任务 该项目由本人独立完成。

1. 功能 编写exec_noload()函数，使得加载程序时不会拷贝elf信息，构造缺页条件，在初次运行时便会触发缺页中断。 重写page_fault_handler()函数，在进行内核状态检查和越界检查后，判断缺页位置是在交换设备、text段、data段或是栈段，若是在交换设备中调用swap_in()将页面换进；若是在text或data段，先调用page_malloc()为页面分配内存后，调用copy_page_from_file()函数将页面从文件拷贝至内存；若是在栈段，则直接申请一个无名页。 swap管理是针对每个进程的，进程初始化时会申请一页作为swap的虚拟pde，pde地址会被记录在task.swap_cr3中，而pte则是动态建立的，这样就做到了swap设备中的页面管理和内存中的页面管理一致。其中pde表项20位pte表物理地址和12位叶子个数组成，pte表项由20位swap下标和12位标识组成。 对于全局需要调度的页面我们维护一个Page的链表page_sche_list，对于进程我们维护三种类型的Page链表swapped_pages、unsched_pages和sched_pages，即在swap中的页面、无需换出调度的页面和需要换出的调度的页面。 在缺页处理的过程中涉及到对页面内存的申请，若出现out of memory的情况，则需要调用oom()进行处理，在oom()我们尝试实验了三种不同的页面调度算法：FIFO、CLOCK和优化的CLOCK算法。 2. 本人任务 与他人合作完成，工作量约占40%。

1. 项目开发目的和背景 本项目开发目的旨在通过新一代人工智能技术，开发数字病理图像辅助诊断系统，一方面帮助病理医生高效、准确地进行病理学诊断，减轻病理医生负担；另一方面可以推荐智能化辅助诊断革新，同时该系统还可以用于医学生的培养教育，解决国家的痛点问题。 随着人们生活水平的提高、人均寿命的增长，恶性肿瘤，俗称癌症，已成为人类生命健康的主要威胁之一。根据2021年世卫组织统计，恶性肿瘤已成为全球第二大死因。我国是癌症大国，新增病例数为457万，位居全球第一。 病理检查作为癌症诊断的金标准，在癌症的诊断和雨后分析中起到了至关重要的作用，随成像技术的发展，基于苏木精-伊红(H&E)染色的全视野病理切片分析成为了数字病理图像领域的重要分析手段，然后病理图像尺寸大，分辨率高的特征更容易造成病理医生的视觉疲劳，且每位病理医生每天可能需处理成百上千张病理图像，在这种情况下，病理医生诊断的准确性会受到一定影响。目前我国病理学科发展难以满足精准医学的要求，病理医生的数量仍有较大缺口。出于以上问题，新一代人工智能技术为解决数字病理图像分析的难题提供了新的途径。数据驱动的深度学习技术，可在一定数据标注上训练模型，具有和医生相当甚至超越医生的准确性。 2. 项目功能概要 该项目主要分为服务器端和客户端两部分。服务器端负责对数据进行训练，生成模型并下发到客户端；客户端负责使用训练好的模型针对输入图片给出预测结果，并将收集到的新数据和经病理医生修正后的结果脱敏并上传至服务器端。 3. 本人工作 该项目由本人独立完成，承担所有工作。