移动边缘计算环境下的动态资源分配策略

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。     

基于“互联网+大数据”服装定制的精准营销研究

利用互联网平台和大数据技术将各行各业运营数据进行整合和信息挖掘以提升营销效率成为热点,而服装定制作为服装行业新的发展点,更需要应用互联网和大数据来提高其个性化和智能化营销服务。文章总结了服装定制互联网营销的发展现状和存在的问题,分析了大数据对服装定制行业营销的意义,设计出服装定制智慧营销平台技术架构,并对平台中定制客户画像、精准客户、流行趋势分析、智能推荐和服装搭配、线上线下数据融合等大数据营销技术进行了研究,最后提出了融合线上线下的客户服饰双向指导的服装定制营销案例。     

基于绘画时序的双层次笔画线条简化方法

虽然有电子画笔的帮助,将线条草图手动重画为干净的线条画依然耗费艺术家大量的时间,严重影响了创作效率.利用笔画的绘画时序,把简化模型从单一的空间关系提升到时间先后关系和笔画修改关系,提出一种双层次的笔画线条简化方法.在绘画过程中实时记录笔画线条的位置和顺序,根据空间信息和时序关系局部地进行线条初步聚类;然后通过修改关系图进行全局的线条类间修改关系分析,理解艺术家的绘画意图,最终合并得到简化结果.实验结果表明,文中方法能够充分利用绘画时序分析绘画意图,实现复杂线条草图的笔画线条自动简化,并通过效果对比展示了该方法的有效性和鲁棒性.     

模糊综合评价法在医生评价系统中的应用

本文以Java和模糊数学为基础并使用后台框架设计了医生综合评价系统。系统以easyUI为前端框架,后台在业务处理上使用spring、SpringMVC等框架,在数据处理上融合了模糊综合评价算法。整个系统逻辑严谨,结构稳定,数据处理科学,评价结果准确。     

瓷砖表面非常规尺寸瑕疵的检测

与普通目标检测任务不同, 瓷砖表面瑕疵检测的困难之处在于检测小尺寸和大长宽比等非常规尺寸的目标. 为了解决这两个问题, 本文提出了一种基于改进 Cascade R-CNN 的新型瓷砖表面瑕疵检测算法. 为了提高模型对小瑕疵的检测能力, 本文模型利用侧向连接结构进行上下层语义信息的融合, 使用可切换空洞率的空洞卷积来增加模型的感受野; 为了提高模型对于大长宽比瑕疵的检测能力, 本文模型在标准卷积上引入偏移域以更好提取目标特征信息. 此外, 本文模型调整 Cascade R-CNN 框架中预选锚框的大小和长宽比例. 实验结果表明, 在从瓷砖工厂收集的数据集上, 本文所提出算法的平均精度均值 (mean average precision, mAP) 达到了 73.5%, 比改进前的 Cascade R-CNN 模型提高了9.7%. 本文实验代码可从以下链接获取: https://github.com/mashibin/Ceramic-tile-defect-detection.     

基于增强动态稠密轨迹特征的布料材质识别

为了克服基于视频的布料材质识别中由于忽略了动态因素的影响导致材质识别准确率低的难点,利用布料仿真视频库,提出一种基于增强动态稠密轨迹特征的布料材质识别方法以有效识别布料的材质属性信息.首先利用材质合成方法构造64种不同材质的布料仿真视频数据库;然后利用构造的布料动态视频库,通过迁移预训练的VGG网络增强布料动态视频的各帧特征信息,并消除部分非动态特征;其次利用动态稠密轨迹特征描述布料视频的动态特征,以充分捕捉不同布料材质视频的动态信息;最后通过Fisher向量编码生成布料动态信息的特征数据库,并训练SVM分类器建立布料材质视频动态信息到材质属性参数的映射.利用构建的布料仿真视频库作为数据集进行实验的结果表明,该方法对64种不同布料材质视频的材质种类识别准确率达到73.83%.     

数据挖掘在医院智能审计与监管平台系统中的应用

审计是经济活动中非常重要的环节,它承担着审查监督、揭露经济犯罪等重要任务。然而在面对几何增长的数据量的时候,审计人员很难找到数据中隐藏的重要信息,影响自己的判断力。基于如此宏大的数据量,提出将数据仓库、数据挖掘及其算法应用到审计中,分析当前数据,对后期数据进行预测评估,为审计人员的决策提供数据支持。