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1.
2.
移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)通过将计算任务卸载至边缘服务器,降低网络负荷,减少传输时延,提升用户服务体验。因此,MEC受到了广泛关注,并成为5G的关键技术。资源分配作为MEC的主要问题,在提升能量效率、缩短任务时延和节约成本方面具有非常重大的研究意义。首先,介绍了MEC的基本概念、参考架构和技术优势;然后,从技术层面和经济层面归纳总结了MEC中最新的资源分配和定价策略;最后,讨论了MEC资源分配和定价策略中可能存在的问题与挑战,并提出了一些可行的解决方案,为后续研究发展提供参考。 相似文献
3.
该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e33增加、刚度 下降,导致Al1-xScxN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al1-xScxN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。 相似文献
4.
以生物质纤维素气凝胶为新型模板合成了具有多级孔隙结构的三维(3D) TiO_2。研究发现,通过改变制备条件可有效调控纤维素气凝胶的多级结构,进而调控TiO_2的孔隙结构。以具有壁腔结构的纤维素气凝胶为模板制得的TiO_2保留了原来模板的结构,而以相互连接的纳米纤维气凝胶为模板制得的TiO_2则形成与原模板明显不同的孔隙结构。TiO_2晶粒大小受TiO_2前驱体浓度的影响,但不受模板孔隙结构的影响。制备的3D TiO_2具有高孔隙率与比表面积分别高达0. 690 cm3/g、102 m2/g;同时,制得的TiO_2具有高的光催化活性,可在55 min内使甲基橙的降解率超过95%,高于商业化的TiO_2纳米颗粒。 相似文献
5.
通过显微组织观察与力学性能测试研究了氮含量(0.08%~0.22%,质量分数)对HPD-1双相不锈钢硬度、拉伸性能、低温冲击性能及疲劳性能的影响。结果表明,氮含量变化可显著影响试验钢γ/α相比例,当氮含量由0.08%升高到0.22%,γ相含量由38.1%提高至56.5%。α相的硬度由273 HV10提高到343 HV10,γ相的硬度由238 HV10提高到299 HV10,试验钢强度明显提升。氮元素对两相比例和奥氏体相韧性的双重影响导致试验钢低温冲击性能呈先上升后下降的趋势;更高的氮含量抑制疲劳裂纹萌生与拓展,是影响HPD-1双相不锈钢室温疲劳性能的主要因素。撕裂棱是疲劳断口的显著特征。 相似文献
6.
针对108 m3聚合釜粘釜问题,采取了优化涂釜工艺、改造喷头、增大冲洗水压力、降低冲洗水温度等措施,使清釜周期从70釜延长为200釜以上。 相似文献
7.
近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。 相似文献
8.
9.
沉积相研究对控制储集砂体的空间展布有重要意义。为了对白25井区的沉积相类型进行有效的研究,在前人关于白25井区沉积相研究的基础上,结合白25井区的岩心资料、测录井资料,分析化验数据等相关资料后,认为白25井区上乌尔禾组发育的主要岩石相类型有:下部主要是红褐色、红色砂砾岩,发育块状构造;中部发育灰色、灰绿色砂砾岩,可见一定的粒序性,发育平行层理或交错层理。上部发育灰色、灰绿色砂岩以及泥岩,泥岩中可见水平层理。自下而上沉积物粒度逐渐变细,在垂向上反映了一个砂体不断向岸退积的沉积序列。白25井区上乌尔禾组发育的沉积相类型为扇三角洲,而不是冲积扇,可以识别出扇三角洲平原,扇三角洲前缘,前扇三角洲三个亚相以及扇面河道,水下分流河道等9个微相。 相似文献
10.
箭猪坡矿床是丹池成矿带南端的一个以铅锌锑为主的矿床,随着2012-2014年在箭猪坡矿床钻孔中石英脉型锡矿体的首次发现,打开了箭猪坡矿床新的找矿空间。新发现的锡矿体矿石矿物组合类型主要为锡石+闪锌矿+脆硫锑铅矿+黄铁矿+石英及锡石+脆硫锑铅矿+石英+方解石。箭猪坡矿床锡石呈自形-半自形粒状,锡石粒径多在0.1~0.2mm,少数0.02~0.05mm,分布在含硫化物的石英脉裂隙中。物相分析显示箭猪坡矿床锡主要赋存在锡石中,锡石物相占83.33%~100%。阴极发光(CL)图像显示箭猪坡矿床中的锡石经历了两期结晶作用:早期锡石(Ⅰ)和晚期锡石(Ⅱ),早期锡石CL荧光亮度较小,呈暗灰色至黑色;晚期CL荧光亮度较大,呈白色至浅灰色。锡石单矿物SnO2含量91.623%~96.288%,平均94.03%,杂质主要有Fe、W、In等,其中FeO含量0.02%~0.52%,WO3含量多在0.02~1.34%,In2O3含量在0.476%~0.954%,Sn与FeO、In2O3呈负相关,锡石中FeO、WO3、Ta2O5、Nb2O5、MnO含量指示箭猪坡锡形成于中低-中温热液环境,成矿热液来源于高度分异演化的花岗质岩浆。通过与大厂矿田西矿带上部脉状锡矿体的类比分析,具有相似的成矿条件及矿物组合,推测所揭露到的脉状锡矿(化)体相当于西矿带上部脉状锡矿(化)体,而下部的网脉状、似层状锡矿体尚未揭露到,由此预测箭猪坡矿床深部找矿空间及找矿潜力大。 相似文献