Using existing programming tools, writing high-performance image processing code requires sacrificing readability, portability, and modularity. We argue that this is a consequence of conflating what computations define the algorithm, with decisions about storage and the order of computation. We refer to these latter two concerns as the schedule, including choices of tiling, fusion, recomputation vs. storage, vectorization, and parallelism.

屏障覆盖在无线传感器网络中起着至关重要的作用。 势垒覆盖率的研究主要集中在最大化寿命和在各种传感模型下实现k势垒覆盖率的关键条件上。 当传感器沿着感兴趣区域的边界随机部署时，它们可能会形成多个不相交的障碍物覆盖物。 为了最大程度地延长隔离墙的使用寿命，需要安排这些隔离墙以避免出现安全问题（呼叫中断）。 在异构无线传感器网络中，给定一组具有生命周期的屏障覆盖，我们研究了使用无中断睡眠唤醒计划来找到生命周期最大化子集的问题。 我们首先证明，可以在多项式时间内判断给定的睡眠唤醒计划是否无违规，但是给定一组障碍覆盖物，确定是否存在无违规时间表是NP-Complete。 然后，我们证明找到有生命周期最大化的无违规时间表的问题等同于有向图中的最大节点加权路径问题，并设计了参数化算法。 实验结果表明，我们的算法明显优于文献中提出的启发式算法。

Rapid Development - Taming Wild Software Schedules.pdf