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云计算为大数据处理提供了一种强大而高效的解决方案.在此模式下,数据管理者(Data Manager,DM)可以租用多个数据中心以实时处理地理分散的数据.然而,由于数据产生的动态性以及资源价格的波动性,将数据迁移至哪些数据中心并提供合适的计算资源来处理它们成为DM低成本处理多源数据的一大问题.本文首先将以上问题转换成联合随机优化问题,然后利用李雅普诺夫(Lyapunov)优化框架将原问题分解成两个独立的子问题进行求解,最后基于求解结果设计在线算法.理论分析表明,所提算法可不断趋近线下最优解并能够保证数据处理时延.在WorldCup98和Youtube数据集上的实验验证了理论分析结果的正确性以及本方法的优越性. 相似文献
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为了将动态场景中运动目标与扰动背景线性不可分的问题转换为线性可分问题,提出了负对数非线性核变换方法.该方法通过引入视觉注意机制构建视觉显著性时空域模型,以像素邻域加权条件信息作为分类特征,增强目标与背景的线性可分性,提高动态场景运动目标检测精度.最后结合图像分块建模策略,实现了动态场景中运动目标的高效、实时检测. 相似文献
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2009年以来,青村镇金王镀锌厂相继投入300多万元资金开展企业清洁生产审核工作,在上海市奉贤区近20家电镀企业中首家通过专业电镀厂申报清洁生产企业审核。该厂从产品设计、原材料选择、工艺改革、技术进步和生产管理等环节着手,从源头抓起,加大对生产设备和“三废”处理设施的改造力度,优化工艺流程,减少资源浪费,做到节能、降耗、减污、增效。最近,该厂已正式被评定为奉贤区电镀行业首家专业电镀清洁生产企业。 相似文献
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肖文华 《重庆科技学院学报(自然科学版)》2009,11(1)
数学期望是随机变量的重要数字特征之一.通过几个实例探讨了离散型随机变量在风险决策民事纠纷、疾病普查、博彩游戏等方面的应用. 相似文献
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下白垩统下沟组沟零段(K1g0)、沟一段(K1g1)为酒泉盆地青西凹陷窟窿山构造带的主力产层,为明确其沉积特征及有利储层分布,利用岩心、测井、地震及分析化验等资料,开展了高分辨率层序地层划分、物源分析、沉积微相展布研究,阐述了储层特征及主控因素,基于储层综合评价划分了储层类型,并运用深度学习非线性反演技术预测了有利储层分布。结果表明:酒泉盆地青西凹陷窟窿山构造带下沟组K1g0—K1g1自下而上可划分为4个中期基准面旋回(MSC1—MSC4)和8个短期基准面旋回(SSC1—SSC8);窟窿山构造带下沟组K1g0—K1g1以退积型扇三角洲为主,发育西部、南部、东部3个物源,扇三角洲在K1g0和K1g1中下部均发育程度高,展布范围广;裂缝是改善储层物性的重要因素,与次生孔隙共同构成主要的储集空间,可划分为孔隙型储层、孔隙-裂缝型储层和致密型储层。利用深度学习非线性反演技术预测有利储层面积14.7 km2。该研究成果可为窟窿山构造带下白垩统油气勘探提供借鉴。 相似文献