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1.
针对“人机物”三元融合的万物智能互联时代需求,中国科学院计算技术研究所的学者提出了“信息高铁”高通量低熵算力网的设计构想,在基础设施层提供低熵有序的支持,从而显著提升性能与品质.但信息高铁构想尚缺乏实验数据支撑.本文量化定义了通量、良率、CPU熵,分别用于刻画系统的性能、品质、无序程度;构建了信息高铁原型系统;并与基于Kubernetes容器编排的云计算系统进行对比.通过北京-南京的广域实验,验证了信息高铁原型系统可数量级提升良率和通量,其正则化后的CPU熵降至K8s系统的50%以下.本文通过提供实验数据分析结果,初步验证了信息高铁的低熵高通量潜力. 相似文献
2.
针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法 (multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,DMSR)。构建数据的低维子空间,最大化低维空间与数据的标签空间之间的依赖性,使用希尔伯特-施密特独立性准则作为依赖性的计算依据,将数据从特征空间映射到该低维空间,设计一种交替优化的算法对稀疏回归模型进行求解,得到用于特征选择的投影矩阵。在多个不同类型的多标签数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于其它对比算法。 相似文献
3.
5.
针对基于局部熵进行加密图像视觉安全性评估存在块效应的局限性,引入图像的边缘特征,通过共有边缘来衡量加密图像与原始图像的边缘相似度,消除了块效应。由于局部熵对加密等级低的图像不敏感,边缘相似度对加密等级高的图像不敏感,将两个评估方法进行自适应融合,提出[SLEES](Local Entropy and Edge Similarity,[SLEES])指标。通过改变图像像素位置和图像像素值的加密方式处理图像和视频帧进行测试,实验结果表明,[SLEES]指标相比传统评估指标有更好的鲁棒性,评估范围更广。 相似文献
6.
传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练,且模型训练难以达到稳定。针对这些问题,结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络(C-Info-DCGAN)。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据,然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用,并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明,该方法能够加快模型训练收敛速度,并有效提高图像识别的准确率。 相似文献
7.
8.
为了提高矩形微槽热沉的散热性能,首先利用热阻网络模型对数值方法进行验证;然后分别对斜槽开度u为0.2 mm时不同形式的流道进行数值模拟,找到最优的开槽方式;再以双排叉槽的斜槽开度u为设计变量,以热阻与泵功率为优化目标分别利用多项式回归与径向基函数进行代理模型的构建,通过精度分析,利用多目标遗传算法对径向基函数模型进行寻优,最后利用熵权TOPSIS法进行优化方案的选取。结果表明:泵功率随着斜槽开度的增大而逐渐降低,而热阻随着斜槽开度的增大先减小后增大。优化后槽道的斜槽开度u为0.3213 mm,与不开斜槽的矩形直槽道相比热阻与泵功率分别降低了26.62%与19.62%。 相似文献
9.
10.
为了探究带有方形肋及双倾斜肋片细通道的流动换热及熵产特性,设计了2种带有方形肋及双倾斜肋片的组合细通道(MCDS-L, MCDS-R),然后采用数值模拟的方法分析其流动特性、传热特性和熵产特性,并将其分析结果同2种方形肋细通道(MCS-L, MCS-R)和一种双倾斜肋片细通道(MCD)进行对比。结果表明,在所研究的雷诺数范围内,组合通道的摩擦阻力系数基本一致且均高于其他3组通道(MCS-L, MCS-R, MCD) 。此外,组合通道的努塞尔数均高于其他3组通道,而熵产增大数均低于其他3组通道。其中,MCDS-L通道的努塞尔数最大,熵产增大数最低。表明MCDS-L通道的换热效果最佳,能量的综合利用程度最高。研究成果为微细通道热沉的设计提供参考。 相似文献