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1.
为准确分析飞行器气动载荷的实际变化规律,降低舱门、舱体类结构部件所受到的冲击载荷作用,设计基于分布式架构及PAC技术的风洞测试及控制系统。在Hadoop集群安装环境中,设置HBase加载模块,借助压电传感器结构与压力控制子回路,实现对加热器供气管路的指向性连接,完成风洞测试控制系统分布式架构集群的建立,解决飞行器舱门及舱体结构的气动载荷获取问题。以驱动性程序作为软件控制基础,将所有待处理的传感器信息及测试数据显示至相同控制界面中,实现对风洞测试控制信号的准确分析,完成基于PAC技术的风洞测试自适应控制研究。仿真实验表明,不断增大压电传感器所承受的气动载荷总量,在风洞测试控制系统的支持下,舱门、舱体所受的实际冲击载荷作用均下降至4000GB左右,能够满足缓解飞行器气动载荷压力的测试初衷。  相似文献   
2.
无服务器(Serverless)计算正成为部署云应用程序的一种具有广阔发展前景的范式。其实现了一种真正的现收现付的计费方式,并且不会浪费资源。开发人员无需担心计算平台的底层细节,只需在处理请求或事件时付费,从而降低了开发人员的门槛。无服务器模式的转变虽然带来了机遇,但也带来了平台函数冷启动延迟、资源利用不足等问题。为此,文中对无服务器计算平台的资源调度技术做了深入的调查和分析,重点阐述了面向资源利用、响应时间延迟以及多目标优化的无服务器平台资源调度的技术原理和相关研究现状,并在此基础上分析总结并指明了无服务器平台资源调度未来的主要研究方向:即面向不同应用类型负载的调度优化、响应时间与资源利用率的折衷调度、虚拟机与无服务器平台的联合调度以及无服务器资源调度的混合算法。  相似文献   
3.
面向边缘计算应用的宽度孪生网络   总被引:1,自引:0,他引:1  
李逸楷  张通  陈俊龙 《自动化学报》2020,46(10):2060-2071
边缘计算是将计算、存储、通信等任务分配到网络边缘的计算模式. 它强调在用户终端附近执行数据处理过程, 以达到降低延迟, 减少能耗, 保护用户隐私等目的. 然而网络边缘的计算、存储、能源资源有限, 这给边缘计算应用的推广带来了新的挑战. 随着边缘智能的兴起, 人们更希望将边缘计算应用与人工智能技术结合起来, 为我们的生活带来更多的便利. 许多人工智能方法, 如传统的深度学习方法, 需要消耗大量的计算、存储资源, 并且伴随着巨大的时间开销. 这不利于强调低延迟的边缘计算应用的推广. 为了解决这个问题, 我们提出将宽度学习系统(Broad learning system, BLS)等浅层网络方法应用到边缘计算应用领域, 并且设计了一种宽度孪生网络算法. 我们将宽度学习系统与孪生网络结合起来用于解决分类问题. 实验结果表明我们的方法能够在取得与传统深度学习方法相似精度的情况下降低时间和资源开销, 从而更好地提高边缘计算应用的性能.  相似文献   
4.
为了解决未来核心网络中大容量、低延时视频业务的服务质量保证问题,以视频会议业务为例,在基于软件定义网络的核心网络框架下,将视频会议请求解析为多个资源请求,以时间槽为单位进行带宽资源的提前预约,提出一种可降带宽的资源预约算法. 在进行动态资源预约时,若发现在某个时间比例内链路不满足视频业务带宽需要,则采用降带宽的方式进行处理,以避免视频业务在某个较短时间段内因带宽不满足需求而导致预约失败. 仿真实验结果表明:相比不采用降带宽的动态资源算法,该算法能够有效提高视频业务资源预约的成功率,参会方个数越多,时间槽越小,成功率的提升越大.  相似文献   
5.
针对传统的视频抠像算法交互频繁、计算复杂度高等问题,利用从Kinect获得的深度图信息、彩色信息以及视频中运动信息,提出基于Kinect的自动视频抠像算法。采用改进的三帧间差分法检测视频中的感兴趣区域(ROI),根据深度图信息改进自动种子增长区域算法,估算粗略的前景掩膜;通过数学形态学和逻辑操作去除粗前景区域的杂点,自动生成大致的三分图;采用改进的Shared Matting算法,得到精确的视频抠像。实验结果表明,该算法避免了人工交互,精度高且速度快。  相似文献   
6.
针对部分数据帧有完全优先权发送的计算机网络数据服务系统存在的网络拥塞风险问题,提出了一种非强占有限优先权M/G/1排队系统模型的方法。该系统模型引入控制完全优先权的参数n,使得数据帧的完全优先权变成有限优先权,考虑了不同优先级队伍之间的公平性,降低了计算机网络数据服务系统拥塞的风险,使得网络系统在有限优先权下有较好的稳定性。在模型研究中,运用全概率拆解方法获得各级队伍平均等待时间、平均逗留时间和平均队长的理论结果。对模型采用Matlab 2010a软件实验仿真,实验得到的各级队伍平均等待时间和理论平均等待时间的平均绝对误差为0.951%。实验中,有限优先权条件下各级顾客的平均等待时间比值显著小于完全优先权条件下各级顾客的平均等待时间比值。实验结果表明对非强占有限优先权M/G/1排队系统模型研究的理论结果是正确的,该模型具有更稳定的系统特性。  相似文献   
7.
经典的TextRank算法在文档的自动摘要提取时往往只考虑了句子节点间的相似性,而忽略了文档的篇章结构及句子的上下文信息。针对这些问题,结合中文文本的结构特点,提出一种改进后的iTextRank算法,通过将标题、段落、特殊句子、句子位置和长度等信息引入到TextRank网络图的构造中,给出改进后的句子相似度计算方法及权重调整因子,并将其应用于中文文本的自动摘要提取,同时分析了算法的时间复杂度。最后,实验证明iTextRank比经典的TextRank方法具有更高的准确率和更低的召回率。  相似文献   
8.
本文研究了一类饱和非有理系统状态反馈镇定问题.通过线性分式表示技术,这类非有理系统可以转化为带有两个非线性回路的线性时不变(linear time-invariant,LTI)系统.假设非有理函数项分别满足局部扇形区间不等式以及局部Lipschitz条件,提出了两种基于LMI条件的镇定方法.最后,举例证明了所提出方法的有效性.  相似文献   
9.
海量的在线面试视频数据为智能面试评价提供了重要的数据基础.随着目前全球疫情的蔓延,网络在线面试的需求程度上升,对智能面试评价工具的需求也随之上升.结构化面试中,面试官需要依据评价标准,观察面试者所做的回答,并形成面试者人格特性、沟通技能以及领导力等方面的画像评估,以此判断面试者的特质是否与应聘职位相匹配.其中人格特性评估是公司间广泛使用的一种评估方法,因为人格特性影响着人们的语言表达、人际交往等多个方面,是辅助面试官决策该面试者是否符合其应聘岗位需求的重要参考.基于此,提出了基于循环神经网络长短期记忆(long short term memory,LSTM)以及关键词-问题注意力机制的多层次(hierarchical keyword-question attention LSTM,HKQA-LSTM)细粒度面试评价方法,旨在针对面试者的不同人格特性维度进行打分,并据此得到综合面试得分.首先,通过引入关键词注意力机制有效筛选出面试对话中与人格特性密切相关的重要词句;然后,在此基础上采用了关键词-问题层次注意力机制和2阶段的模型学习机制,充分结合面试者表述文本的多尺度上下文特征,对人格特性进行准确预测;最后通过融合人格特性得到具有较高解释性的面试综合评价结果.基于真实面试场景数据的实验结果表明,该方法能有效地评价面试者的不同人格特性得分,并准确地预测面试者总体得分.  相似文献   
10.
内容中心网络(Content-Centric Networking,CCN)作为一种新型的网络架构,将通信从基于IP地址的端到端的模式转变为基于内容的模式,成为未来网络最有发展潜力的网络架构之一。CCN网络请求者获得所需内容不用考虑内容存在何处,该网络的优势在于可以在路由器中缓存已请求过的内容。然而,内容、请求者以及发布者三者的隐私保护对于CCN网络是一个新的挑战。提出一种基于多层加密机制的内容中心网络隐私保护策略,在发挥CCN网络缓存优势的情况下,能够防止非法兴趣包请求,同时减轻了路由器以及请求者需要存储大量密钥的负担,提高网络的安全性。  相似文献   
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