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车辆边缘计算(VEC)将移动边缘计算(MEC)与车联网(IoV)技术相结合,将车载任务下沉至网络边缘,以此解决车辆终端计算能力有限问题。为了克服任务数量骤增的车载任务调度难题并提供一个低时延服务环境,首先依据所选的5大特征参数的动态关联变化准则,使用改进型层次分析法(AHP)将车载任务划分为3类主要任务,基于3种卸载决策进行资源分配联合建模;随后,利用调度算法和罚函数来消除建模的约束条件,所获的代价值为之后的深度学习算法提供输入;最后,提出一种基于深度学习的分布式卸载网络算法来有效降低VEC系统的能耗与时延。仿真实验结果表明,所提卸载方案相较传统深度学习卸载方案具有更好环境适应性与稳定性,并降低了任务平均处理时延与能耗。 相似文献
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SUS304钢带载体在PVC人造革生产中,因疲劳变形而频繁更换,影响了生产及产品质量,通过调整钢带的配置,提高焊接质量,鼓轮采用中高度,控制烘箱温度以及加强管理等措施,可以延缓钢带的形变及延长钢带使用寿命。本文对上述情况试图从应力分析的角度探索。 相似文献
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协作MIMO通过多个单天线节点的相互协作构造多发射天线,以此形成一种虚拟MIMO多天线阵列获得空间分集增益。考虑到协作MIMO特点,天线间采用分布式空时编码进行编码协作。文章研究了协作MIMO中基于分布式空时码(DSTC)的分集复用折衷(DMT)新方案,该方案通过推导两种DSTC的中断概率与分集增益表达式,结合两类DSTC的DMT策略,根据改变复用增益阈值自适应获得最佳DMT与中断性能。数值仿真表明,所提的DMT策略可以逼近协作MIMO的DMT上限,协作节点采用该策略的中断性能仅次于上限的中断性能。在多节点构成协作MIMO网络分布式空时编码协作中,提出的DMT新方案可使系统高效地获得协作分集增益与中断性能。 相似文献
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随着语音合成和语音转换技术的快速发展,欺骗语音检测方法仍存在欺骗检测准确率低、通用性差等问题。因此,提出一种基于上下文信息与注意力特征的端到端的欺骗检测方法。该方法基于深度残差收缩网络(DRSN),利用双分支上下文信息协调融合模块(DCCM)聚集丰富的上下文信息,融合基于协调时频注意力机制(CTFA)的特征以获得具有上下文信息的跨维度交互特征,从而最大化捕获伪影的潜力。与最佳基线系统相比,在ASVspoof 2019 LA数据集中,所提方法在EER和t-DCF性能指标上分别降低68%和65%;在ASVspoof 2021 LA数据集中,所提方法的EER和t-DCF分别为4.81和0.311 5,分别降低48%和10%。实验结果表明,所提方法能有效提高欺骗语音检测的准确率和泛化能力。 相似文献