带约束的清洁排班问题模型及其求解

保洁服务公司的清洁任务往往具有不同级别、不同时长和不同周期等特点,缺乏通用清洁排班问题模型,现阶段主要依赖人工排班方案,存在耗时费力且排班质量不稳定等问题.因此提出了属于NP难问题的带约束的清洁排班问题的数学模型,并使用模拟退火算法(SA)、蜂群算法(BCO)、蚁群算法(ACO)和粒子群优化算法(PSO)对该模型进行求...     

MEC中面向动态环境的工作流D2D协同卸载方法

为解决现实场景中终端设备的移动性与性能波动对工作流D2D(device-to-device)协同卸载带来的问题,提出一种面向动态环境的工作流D2D协同卸载方法,以尽可能小的卸载成本保证工作流在时间约束内得到及时响应。在工作流的卸载执行过程中感知其执行时间状态,并提出贪婪有序自适应搜索算法进行高效的工作流D2D卸载决策,根据环境变化及工作流执行时间状态在线调整卸载方案。仿真结果表明,该卸载方法在动态环境中具有有效性,并且卸载决策所需的计算开销很低(仅为粒子群优化算法的1.63%),具有较高的实时性。     

深度学习下的医学影像分割算法综述

医学影像分割是计算机视觉在医学影像处理中的一个重要应用领域,其目标是从医学影像中分割出目标区域,为后续的疾病诊断和治疗提供有效的帮助。近年来深度学习技术在图像处理方面取得了巨大进展,基于深度学习的医学影像分割算法逐渐成为该领域研究的重点和热点。叙述了计算机视觉下的医学影像分割任务及其难点,重点综述了基于深度学习的医学影像分割算法,对当前具有代表性的相关方法进行了分类和总结,介绍了医学影像分割算法常用的评价指标和数据集。对该技术的发展进行了总结和展望。     

Reference deployment models for eliminating user concerns on cloud security

Cloud computing has become a hot topic both in research and in industry, and when making decisions on deploying/adopting cloud computing related solutions, security has always been a major concern. This article summarizes security related issues in cloud computing and proposes five service deployment models to address these issues. The proposed models provide different security related features to address different requirements and scenarios and can serve as reference models for deployment.     

Polyurethanes as self adhesive matrix for the transdermal drug delivery of testosterone

The new technology to manufacture transdermal active patches without solvents or increased temperatures described here is based on polyol and isocyanate reacting to polyurethane (PU) in the presence of the drug. The technology was proven using testosterone (T) as the drug and N,N-Diethyl-m-toluamide (DEET) and Limonene (L) as enhancers for skin permeation. The experimental patches varied in drug content and enhancer concentration. The patches were evaluated regarding adhesion to stainless steel or leather, in vitro drug release and T permeation across human cadaver skin using Franz cell. Comparing the results with those of a parallel investigation of the commercial product, Testopatch(?), adhesion to leather and in vitro drug release of the experimental patches were found to be higher. The steady-state flux (J(SS)) of T from the experimental patches was found lower than Testopatch(?). The flux of the experimental patch P3, which had the highest concentration of DEET and a low concentration of L was comparable to J(SS) of the commercial product, Testopatch(?).     

深度学习在染色体分割中的应用综述

染色体分析是细胞遗传学研究的基本方法,被广泛地应用在遗传疾病筛查和产前诊断中,能有效地避免重度缺陷患儿的出生,对优生优育有着积极意义。染色体分割是染色体核型分析中最为关键的一步,其目标是将染色体实例从细胞分裂中期的显微镜图像中分割出来。在实际染色体分割应用中,由于染色体实例之间极其容易发生重叠和交叉的现象,给染色体分割带来巨大的挑战。随着深度学习技术在图像分割领域的快速发展,基于深度学习技术的算法和模型被广泛地应用于染色体分割任务中。分析了目前染色体分割领域的研究问题和挑战,并总结了现有的数据集和评价指标。重点综述基于深度学习技术在染色体分割领域中的研究,包括基于语义分割网络的重叠染色体分割的相关研究和基于实例分割网络的染色体实例分割的相关研究。对深度学习技术在染色体实例分割领域的研究现状进行总结和展望。     

并行概率规划综述*

自动规划是人工智能的重要分支。它针对特定领域的特定问题,生成一个由可应用动作构成的规划。经典规划中的动作效果是确定的,且在每个时间步内只能执行一个动作。但在实际问题中,动作的效果往往是不确定性的,且动作的执行具有并发性。因此,并行概率规划(Parallel and Probabilistic Planning, PPP) 被提出,并在近两次国际规划比赛中有了专门的PPP比赛。PPP的应用前景正在引起规划研究学术圈的关注。有鉴于此,本文对其进行综述。具体内容包括定义PPP领域、问题和规划解,介绍其描述语言、基准领域及规划器,并对其中两个有代表性的规划器进行实际测试。实验表明在求解效率方面测试结果与比赛结果基本一致,但部分规划器的求解规模与竞赛不完全一致。这可能是比赛中的某些未开源代码或手工干预得到的。     

云计算平台生存性研究

本文主要研究云计算平台的生存性问题,设计并提出一种云计算平台生存性机制,利用虚拟化技术把硬件环境与运行系统进行强隔离后,通过把虚拟机迁移到稳定可靠的硬件设备上来保证虚拟机承载的服务的可用性,以提升云计算平台在大规模系统故障发生的情况下的存活能力。具体工作包括设计基于基础设施运行状况的实时监控、基于虚拟机的调度优化、云服务的自动迁移调度和服务自动恢复、以及在异常出现情况下的预警和告警的机制。本文的主要贡献包括确立了云计算平台的生存性需求,提出了基于虚拟资源迁移的生存性机制以及实现并整合生存性机制到现有的Vebula私有云基础设施平台。     

机器视觉应用中的图像数据增广综述

深度学习是目前机器视觉的前沿解决方案,而海量高质量的训练数据集是深度学习解决机器视觉问题的基本保障.收集和准确标注图像数据集是一个极其费时且代价昂贵的过程.随着机器视觉的广泛应用,这个问题将会越来越突出.图像增广技术是一种有效解决深度学习在少量或者低质量训练数据中进行训练的一种技术手段,该技术不断地伴随着深度学习与机器...