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工业互联网业务呈现出小规模、确定性的特征,通常运行在大规模、异构的网络环境中,业务的调度与功能链的编排难以与异构承载网资源匹配.基于此该文提出非工作保持型的多节点联合调度模型,首先采用全路径时间协调算法,将功能链从空间维度的拓扑编排扩展至时空维度;其次,针对网络节点中的同步调度问题,提出了基于紧急度的流调度算法来平滑时延抖动,进一步,将时间触发调度延拓到大规模、异构且非同步的承载网中,提出了虚拟到达队列编排算法,利用业务同步机制替代时间同步,保障了业务确定的可达性需求.仿真实验表明该文所提算法可提升业务的可达性,保障其满足及时性、准时性、协同性需求. 相似文献
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几何造型主要研究在计算机环境下几何模型的表示与设计,其是计算机辅助设计、工程和制造领
域中重要的基础研究方向。当前工业制造中几何模型表示的标准是非均匀有理 B 样条(NURBS)。然而,由于张量
积拓扑结构,NURBS 在表示复杂几何模型时具有难以克服的局限性。T 样条是一种新型兼容 NURBS 的自由曲面
造型表示技术。由于克服了 NURBS 的多个重要的局限,T 样条自提出后引起了学术界和工业界的极大关注。为
了使国内外同行对 T 样条的发展历程和研究现状有一个较为全面的了解,对其进行系统综述。在广泛文献调研的
基础上,对 T 样条的定义、基础算法,以及在计算机辅助设计、工程和制造中的应用进行归纳总结和详细分析,
重点分析了这些算法的基本思想和原理,比较了其优点和不足。由于工业界对几何表示的精度和效率的要求越来
越高,导致 T 样条的研究仍然不完善,还存在大量亟待解决的问题和可能的发展方向。 相似文献
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液化气(LPG)订单量受气温、节假日等外生变量的影响,为实现对不同类型变量的建模,保证预测的准确性与时效性,提出一种基于注意力-时序卷积网络(Attention-TCN)的液化气订单量预测模型。该模型将分类变量通过嵌入转换为低维向量,与数值变量一同作为时序卷积网络(TCN)模型的输入,并添加了通道注意力以提高准确率。基于真实的液化气订单量数据,对长短期记忆(LSTM)网络、TCN与Attention-TCN模型进行了对比,实验结果表明,相较于LSTM模型,Attention-TCN模型所需的训练时间减少了40%以上,预测结果的均方根误差、平均绝对值误差与平均百分比误差分别降低了5.40%、5.46%与4.74%,在所测试的三个模型中表现最佳。所提出的Attention-TCN模型具有训练耗时短、预测精度高、预测时效性好等特点。 相似文献
945.
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近年来移动互联网、工业互联网的快速发展,引发媒体计算与服务的一个新的趋势:以视频为代表的多媒体数据的产生、处理和分发越来越多地趋向网络边缘。复杂应用环境下,用户行为、系统资源的不确定性成为网络视频服务面临的重大挑战。如何引入人工智能与机器学习的方法,利用网络边缘的计算、存储和网络资源实现视频内容分发随需而动,从而支撑更低延迟、更高带宽需求的网络视频服务,逐渐成为新的研究和应用热点。该综述分析了基于边缘计算的视频分发所面临的挑战,提出了通过边缘计算的网络、存储和计算能力来进行视频内容分发的框架,并在此框架下给出了边缘缓存及替换、边缘内容预取、边缘内容收集和边缘计算迁移等视频分发的优化策略设计。 相似文献
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孕妇产后大出血是造成全球孕妇死亡的重要因素之一,在我国位居孕妇死亡原因首位,然而对产后出血的提前判定一直以来都是医学上一个难题.电子病历的普及,以及机器学习和深度学习技术的发展,为预知孕妇产后大出血提供了基于大数据的解决办法.本文提出利用孕妇的电子病历数据,构建基于LSTM和XGBoost的混合模型来预测孕妇产后大出血.实验结果表明,利用基于LSTM和XGBoost的混合模型对孕妇产后大出血进行预测是可行的,能够为医生判断孕妇产后出血情况提供参考,为孕妇分娩时是否需要备血方案提供决策支持,对降低产后大出血致死率具有积极意义. 相似文献
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该文基于Fluent软件,采用VOF模型中的明渠波浪边界条件,建立生成二维Stokes波浪的数值波浪水槽,并与解析解进行对比验证了生成波浪的准确性。基于此研究二维Stokes波浪与单块浮冰相互作用的特性,分析波浪作用下浮冰的运动和受力特点,以及波浪传播特性。在此基础上,研究二维Stokes波浪与多块浮冰相互作用,将波浪下多块浮冰与单块浮冰的响应进行对比分析,获得多浮冰的耦合效应。 相似文献
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950.