一种新结构的DM-multipath与动态负载平衡

对于存储设备,Linux 在多路径 I/O方面主要有两种类型的解决方案：位于I/O调度器之上的顶层方案(BIO映射器)和位于底层的子系统具体方案(如IDE,SCSI)。因为实施它们的所在存储堆栈中的位置不同,每种方案各有优势。通过与第一种方案比较,介绍具体硬件子系统之上的另一种解决方案,新结构中重点实现移动内核当前多路径层——多路径设备映射器 (dm-multipath)到I/O调度层之下,这种方案能够有效地支持动态的负载平衡。     

MAML2: meta reinforcement learning via meta-learning for task categories

Meta-learning has been widely applied to solving few-shot reinforcement learning problems, where we hope to obtain an agent that can learn quickly in a new task. However, these algorithms often ignore some isolated tasks in pursuit of the average performance, which may result in negative adaptation in these isolated tasks, and they usually need sufficient learning in a stationary task distribution. In this paper, our algorithm presents a hierarchical framework of double meta-learning, and the whole framework includes classification, meta-learning, and re-adaptation. Firstly, in the classification process, we classify tasks into several task subsets, considered as some categories of tasks, by learned parameters of each task, which can separate out some isolated tasks thereafter. Secondly, in the meta-learning process, we learn category parameters in all subsets via meta-learning. Simultaneously, based on the gradient of each category parameter in each subset, we use meta-learning again to learn a new meta-parameter related to the whole task set, which can be used as an initial parameter for the new task. Finally, in the re-adaption process, we adapt the parameter of the new task with two steps, by the meta-parameter and the appropriate category parameter successively. Experimentally, we demonstrate our algorithm prevents the agent from negative adaptation without losing the average performance for the whole task set. Additionally, our algorithm presents a more rapid adaptation process within re-adaptation. Moreover, we show the good performance of our algorithm with fewer samples as the agent is exposed to an online meta-learning setting.     

跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法

微波光子雷达发射大带宽跨谱段的信号,为目标的精细电磁特性描述和准确识别提供基础的同时,也亟需与之相应的大带宽大转角情况下的电磁模型参数提取方法.相比窄带条件,跨谱段信号数据量大,所含物理量信息维度高且复杂,大转角情况下距离和方位向耦合.该文提出跨谱段SAR散射中心多维参数解耦和估计方法,首先结合极坐标格式算法(PFA)和属性散射中心模型构造2维解耦波数域散射中心模型,再结合坐标下降法(CDA)将复杂的高维耦合参数估计方法简化为循环迭代的1维参数估计方法,有效降低字典维度和估计复杂度,并引入Hooke-Jeeves算法提高估计精度.最后根据各个散射中心的参数估计结果对它们的结构和位置进行识别,对仿真数据的处理实验验证了该文方法的有效性.     

基于因果干预与不变性的卷积预训练模型优化研究

基于卷积神经网络（CNN）的深度模型在图像识别与分类领域应用广泛,但在全局特征控制、概念层次特征不变性提取和变量之间的因果关系确定方面仍存在不足,使得深度模型缺乏灵活性、适应性及泛化性。基于因果干预和不变性,提出一种基于CNN深度模型的定向修剪和网络结构优化方法。通过对模型输入进行基于不变性的干预调制,根据生成的调制图片序列分析预训练网络卷积子结构的输出分布,筛选和定向修剪噪声敏感子结构。构建基于类间区分度的目标函数,借助经济学领域中的资本资产定价模型构建网络的层间连接,生成在单分类任务下能增大类间区分度的网络拓扑结构,逐层优化构建概念层次的稳定特征。在ImageNet-2012数据集上的实验结果表明,优化后的深度模型相比于ResNet50基线预训练模型的分类准确率约提升了5个百分点,并大幅降低了训练集规模。     

Effect of Sintering Temperature on Magnetic and Electrical Properties of GdBaCo<Subscript>2</Subscript><Emphasis Type="Italic">O</Emphasis><Subscript>5 + <Emphasis Type="Italic">δ</Emphasis></Subscript>

In this study, we report the results of an investigation into the sintering temperature dependence of magnetic and transport properties for GdBaCo₂ O _{5 + δ} synthesized through a sol-gel method. The lowering of sintering temperature leads to the increase of oxygen content and the reduction of grain size. The increase of oxygen content results in the enhancement of magnetic interactions and the weakening of Coulomb repulsion effect, while the reduction of grain size improves the magnetoresistance effect. Metal-insulator transition accompanied with spin-state transition is observed in all samples.     

半固态触变挤压对ZA27合金组织和力学性能的影响

通过与常规铸造方法的比较,研究半固态触变挤压对ZA27合金变质、热处理组织和力学性能的影响。结果表明:半固态挤压态合金的密度较铸态合金提高了3%,合金经Sc变质或者半固态挤压都获得了细小而均匀的近似球状组织,而Sc变质结合半固态挤压的球状组织具有最高的圆整度;经T6热处理的半固态挤压合金由细小的初生α相和共析(α+η)组织组成,说明半固态挤压可促进ε相溶解、减少三元共晶(β+η+ε)组织的含量。力学性能测试表明,ZA27合金经半固态挤压+Sc变质+T6热处理后其抗拉强度,伸长率和布氏硬度分别达到586.01MPa,17.57%及171HB。     

从消费者权利保护透析电子商务侵权问题权利保护

随着电子商务的发展,电子商务侵权案件屡屡发生,这些侵权因素不断制约着电子商务发展.侵权主体的多样性是导致电子商务侵权形式呈现出多样化的重要原因之一.如何有效地推动电子商务的发展,就需要分析电子商务下侵权主体侵权情形,从而采取有效的防御措施.本文以电子商务环境下消费者的权利保护为基准,分析电子商务侵权的几种典型情况,进而...     

云计算环境下信息安全分析

基于互联网的云计算被认为是当今互联网发展的方向,近年来引起人们的广泛关注,如何构建安全的云计算环境成为当前计算机学科研究的热点问题之一.文中从云计算的发展现状人手,介绍了NIST推出的云计算规范、五个本质特征和云计算服务模型,分析了CSA云计算安全参考模型和Jericho Forum的云立方体模型,并从安全边界、数据安全、应用安全三个方面讨论了当前云计算环境下存在的信息安全问题,最后给出了云计算环境下保证信息安全的解决方案.     

一种改进的谱聚类方法及其在文本分析中的应用

随着文本资源的激增,特别是网页文本的迅速增加,针对文本的挖掘分析日益受到重视。谱聚类是文本聚类分析较常用的一种新型方法。该文将非负约束引入到传统的谱聚类算法中,提出了一种基于非负约束的谱聚类方法。文中实验验证了所提出方法在中文文本聚类分析应用中的有效性。     

纳米Au修饰电化学传感器检测沙林机理的研究

采用Raman光谱和循环伏安法研究了纳米A以u电极检测沙林的电化学反应机理。研究发现,以Fe“作为检测沙林分子中F的探针离子、纳米Au修饰的Au电极电化学传感器检测液相中的沙林,可同时检测到沙林分子中F和P=0基团,实验结果具备特征性。