李剑军副教授的论文“Temporal Consistency Maintenance upon Partitioned Multiprocessor Platforms”于2016年5月被IEEE Transaction on Computers （IEEE TC）期刊收录为regular论文，并被选为该期刊当月亮点论文。

如何有效分派更新事务至各处理器并在保证各处理器上事务集可调度性前提下降低处理器总负载是嵌入式多处理器实时数据库系统研究中的重要问题。有别于传统的多处理器实时任务调度，在实时数据库的更新事务调度中，事务的周期和截止期是未知的。因此，该问题相较于传统的实时任务分派与调度问题更为复杂。论文证明了最小化处理器负载的更新事务在多处理器上的分派问题是一个NP-Hard问题，即便是在事务集可调度性已经事先确定的情况下。针对各处理器采用静态优先级调度的更新事务分派问题，证明了事务集密度因子不超过1/2是事务集在静态优先级下时序一致可调度的充分条件。基于该充分条件，设计实现了一个启发式分派算法DBF来求解实时更新事务分派问题。实验结果表明，相比于传统的多处理器下的实时任务分派算法TCNF，TCFF，TCBF和WF，DBF算法不仅在可调度性上要优于它们，在减少处理器负载上表现也更为优越。