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1.
在信息高度集成的数字时代,数字技术将引领城乡人居环境变革。建筑行业需要借助计算机处理数据的能力,结合数据分析,更加科学、高效地规划、设计和建设未来城市。数值模拟、算法优化与工作流是三种主要的数字技术实现途径。文章分析它们在数据流程演进中应用于城市空间数据的技术潜力,并通过对城市开敞空间围合度与城市风热环境、住区外部空间的活动需求与场地物理环境、新冠病毒传播时空交互效应三个案例进行总结论述,说明数字技术驱动下的工作流能够高效分析和管理数字时代背景下多端口的海量空间数据,是未来建筑学科进行复杂问题研究的重要数字技术实现途径。 相似文献
2.
随着应用程序计算需求的快速增长,异构计算资源不断地增多,任务调度成为云计算领域中重要的研究问题。任务调度负责将用户任务匹配给合适的虚拟计算资源,算法的优劣将直接影响响应时间、最大完工时间、能耗、成本、资源利用率等一系列与用户和云服务供应商经济利益密切相关的性能指标大小。针对独立任务和科学工作流这两类云环境主流任务,结合不同云环境特征对任务调度算法研究进展进行综述和讨论。回顾梳理已有的任务调度类型、调度机制及其优缺点;归纳单云环境和混合云、多云及联盟云等跨云环境下任务调度特征,并对部分相关典型文献的使用方法、优化目标、优缺点等方面进行阐述,在此基础上讨论各个环境下任务调度研究现状;进一步对各类环境下文献使用的调度优化方法进行梳理,明确其使用范围;总结并指出需要对计算数据密集型应用在跨云环境下的任务调度研究进行重点关注。 相似文献
5.
6.
电动轮汽车是露天采矿重要的运输设备,该设备的每次大修都花费大量资金、且每次大修时间也较长。因此减少设备大修次数,提高设备大修的经济效率是电动轮管理者都关心的的问题。有效延长设备大修周期,是十分必要的。文中着重论述电动轮汽车延长首次大修周期的合理性和有针对性的首次大修。 相似文献
7.
为了解决云计算中截止期限约束下的工作流调度代价优化问题,提出一种基于局部关键路径和截止期限分配的工作流任务调度算法。为了满足期限约束,并最小化执行代价,算法将工作流任务的调度过程划分为两个阶段:期限分配阶段和调度资源选择阶段。期限分配阶段定义工作流的局部关键路径,并以递归的方式在局部关键路径上的任务间进行子期限分配;调度资源选择阶段在满足任务子期限的同时,为每个任务选择执行代价最低的资源进行任务调度,以实现调度代价优化。分析算法的时间复杂度,并通过一个算例对算法的实现思路进行了详细阐述。通过科学工作流结构的仿真实验,证明了算法不仅可以满足截止期限约束,而且可以降低工作流任务的执行代价。 相似文献
8.
9.
为解决当前电网营销服务网点投资分析效率低、局限于主观经验或只局限于客观数据评价的问题,提出了一种综合AHP-Entropy和模糊综合评价法的综合评价方法,针对电网营销服务网点投资合理性的综合评价目标,设计了一整套评价指标体系,运用AHP-Entropy主客观结合的方式求取指标权重,建立了一套适合于电网营销服务网点投资合理性评价的多目标模糊数学模型。该模型可为营销服务网点投资合理性评价提供有效的支持,且能够对营销服务网点撤并方案提供有效的辅助支撑。 相似文献
10.
随着云计算技术的成熟,越来越多的数据分析任务被放在云计算平台中处理。而面向数据分析应用的机器学习算法的超参数优化是一个非常耗时且耗费资源的过程。超参数优化执行的成本开销是用户关注的一个重要因素之一。目前,针对超参数优化的研究大部分以学习模型性能为目标,考虑成本开销的研究工作较少。由此研究了基于当前的超参数优化方法,在不改变学习模型性能(如准确率、查准率、召回率等)的基础上,使得超参数优化执行尽可能快的同时成本开销尽可能低。首先,生成一个包含多个并行分支的超参数优化工作流,每个分支上的所有任务都运行在同一台服务器上。然后通过有色装箱算法来决策这些分支所包含的任务。实验结果表明所提算法可以在保证执行时间的前提下减少成本开销。 相似文献