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基于多媒体图形终端的协同工作   总被引:4,自引:0,他引:4  
多媒体X终端是以多媒体化的X Window系统为界面的网络终端。多媒体X客户程序可以在网络主机(高性能工作站)上运行,而在该终端上输出各种媒体,其性能可与直接使用主机相媲美。基于多媒体X终端CACW体系结构充分利用了X终端的网络透明性,将需要大量通讯的用户模块集中到一台高性能的主机上,从而大大提高了多媒体协同工作系统的性能,避免了传统的协同工人系统中由于带宽的限制,无法达到很高的多媒体性能的问题。  相似文献
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虚拟声音会议环境中的应用共享   总被引:3,自引:0,他引:3  
应用共享系统是一种CSCW系统工具,它可以将单用户应用程序在多人的网络环境中协同地使用。在应用共享系统中需要提供各艇户间方便,直接的交互方式。  相似文献
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分布式虚拟环境中基于神经网络的实时预测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
寿黎但  史烈  石教英 《软件学报》1999,10(8):785-789
在分布式虚拟环境中,性能的瓶颈是为维护主机间实体行为的一致性而进行的通信.该文针对虚拟场景中的难预测对象建立其状态向量的神经网络模型,使用了基于函数型连接的神经网络对其行为进行实时预测.首先介绍了函数型连接的原理和特点;其次,在对传统的DR算法进行描述后提出了基于神经网络预测的自适应DR算法;然后给出了基于该算法的网络软件结构;最后对一个特例进行了实验,实验结果表明该算法可以很好地工作.  相似文献
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运用现代控制论中的最优预测理论,对同步CSCW系统中的对象行为进行Kalman预测,并通过这种方法来限制系统的带宽,同时给出了一个使用最优预测算法的,低带宽网的CSCW网络软件平台(ConWork)的设计方法及其实现,并提供了定量测试的数据,该系统运行以太网环境中。  相似文献
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数据库负载管理、性能调优中,开销预测模型是提高其效率的关键技术。首先,由于数据库系统的复杂性和计算机资源的竞争,很难精确地估计不同操作的开销。其次,由于查询计划结构的复杂性,现有研究更多使用笼统的查询信息,而很少利用查询计划中操作层面的信息,并依据这些信息来获得开销模型。另外,现有的研究大多没有真正预测查询的执行时间,而是预测了类似查询优化器中开销模型生成的开销。为了减少负载管理的复杂性,本文提出了基于循环神经网络的精细模型来预测查询开销,以查询计划中的操作行为和其实际运行时间作为特征提取的来源。特别地,考虑到查询计划结构的复杂性,本文采用一种特殊的循环神经网络,长短期记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)。给一个特定的查询计划,在该计划实际执行之前,模型就能产生其预测的执行时间。这会比现有数据库的查询优化器产生的开销预估结果(任意单位)更具有参考性;也优于需要在执行开始之后才能预测的查询进度指示器。本文提出的这种创新方法来预测查询执行时间,可以用于解决数据库负载管理中的关键问题。通过实验验证,模型的正确率高于71%,一定程度上证明了方法的可行性。  相似文献
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