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1.
Aishwarya
Srivastava Siddhant Aggarwal Amy Apon Edward Duffy Ken Kennedy Andre Luckow Brandon Posey Marcin Ziolkowski 《Software》2020,50(6):868-898
We investigate the challenges of building an end-to-end cloud pipeline for real-time intelligent visual inspection system for use in automotive manufacturing. Current methods of visual detection in automotive assembly are highly labor intensive, and thus prone to errors. An automated process is sought that can operate within the real-time constraints of the assembly line and can reduce errors. Components of the cloud pipeline include capture of a large set of high-definition images from a camera setup at the assembly location, transfer and storage of the images as needed, execution of object detection, and notification to a human operator when a fault is detected. The end-to-end execution must complete within a fixed time frame before the next car arrives in the assembly line. In this article, we report the design, development, and experimental evaluation of the tradeoffs of performance, accuracy, and scalability for a cloud system. 相似文献
2.
以模拟生活污水为处理对象,三种不同填料为生物膜载体,运行 A、B、C三个SBBR,通过逐步降温(25、20、15、10、6和5℃)培养驯化处理低温污水的生物膜。运行251周期,三个反应器COD出水浓度均低于50 mg/L;B反应器对氨氮去除效果优于A和C。特别在低温5℃时,A、B和C三个反应器氨氮平均出水浓度分别为14.1、3.79和14.1 mg/L。高通量测序结果显示,5℃时,三个反应器中均以降解有机物的微生物为主;只有B反应器中驯化富集出了嗜冷硝化菌(Candidatus Nitrotoga);而其他有硝化作用的菌属在B反应器中的丰度也高于A和C反应器;不利于脱氮的类固氮菌(Elstera)在A和C反应器中丰度较高。此结果可从微生物角度解释三个反应器处理效果的差异性,表明B反应器处理低温污水有显著优势,其所用填料可结合低温菌进一步开发利用。 相似文献
3.
在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用"分治"策略,并将资源模拟成"流体"资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。 相似文献
4.
5.
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7.
通过对中国石油大连石化分公司Ⅱ套蒸馏装置扩能改造的设计实践,总结归纳了在老工艺装置上采用立体传质塔盘等新技术、新设备的应用成果。改造后的标定数据表明,改造后装置处理能力可达5.1Mt/a,常、减压系统主要产品质量满足设计要求,装置能耗在386.94—406.60MJ/t,低于设计值。 相似文献
8.
9.
The Effects of Filtered Channel Quality Feedback on Throughput of Proportional Fair Algorithm 总被引:1,自引:0,他引:1
1 IntroductionSchedulingalgorithmsarewidelystudiedforwirelesspacketdatasystems,whichgenerallyhavetwobasiccategories,oneisoptimizedforsystemthroughputandfairness[1~ 2 ] ,andtheotherisforthequalityofservice[3~6] .Forsystemswherepack etdataaretimedivisionmultiplexedacrossusersonthedownlink ,orfromBaseStation (BS)tomultipleMobileStations(MS) ,theBSusesschedulingalgo rithmstodecidewhichuseristransmittedto .ItisindicatedinRefs.[7,8]thatschedulingonlyoneus eratatimeisoptimalfromthepointofviewo… 相似文献
10.