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面向边缘计算应用的宽度孪生网络 总被引:1,自引:0,他引:1
边缘计算是将计算、存储、通信等任务分配到网络边缘的计算模式. 它强调在用户终端附近执行数据处理过程, 以达到降低延迟, 减少能耗, 保护用户隐私等目的. 然而网络边缘的计算、存储、能源资源有限, 这给边缘计算应用的推广带来了新的挑战. 随着边缘智能的兴起, 人们更希望将边缘计算应用与人工智能技术结合起来, 为我们的生活带来更多的便利. 许多人工智能方法, 如传统的深度学习方法, 需要消耗大量的计算、存储资源, 并且伴随着巨大的时间开销. 这不利于强调低延迟的边缘计算应用的推广. 为了解决这个问题, 我们提出将宽度学习系统(Broad learning system, BLS)等浅层网络方法应用到边缘计算应用领域, 并且设计了一种宽度孪生网络算法. 我们将宽度学习系统与孪生网络结合起来用于解决分类问题. 实验结果表明我们的方法能够在取得与传统深度学习方法相似精度的情况下降低时间和资源开销, 从而更好地提高边缘计算应用的性能. 相似文献
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Perovskite typeoxides (generalformulaABO3 )havebeenattractingmuchattentionformorethantwodecadesduetotheirpotentialcommercialapplicationsascatalystsforvariousreactions :oxidationofCO[1~ 3 ] andlighthy drocarbons[4~ 7] ,combustionofnaturalgasorCH4 [8~ 1 1 ] (tocontrolN… 相似文献
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水利枢纽工程中,纵向围堰坝段作为永久性挡水建筑物,两个侧面分别具有提前挡水和长期暴露的特点,开裂风险较大,需要有针对性的防裂措施。以某水利枢纽工程混凝土纵向围堰坝段为例,采用有限元仿真的分析方法,就其过流面、暴露面温控防裂要点进行重点分析。结果表明:无温控措施时,侧面最大应力达2. 82 MPa,安全系数仅为0. 59;设置纵缝及24℃中期冷却后,过流面、暴露面最大应力分别为1. 22 MPa、1. 18 MPa,安全系数分别为1. 37、1. 41;进一步对过流侧进行25. 00 m高程以下堆渣、对暴露侧进行保温后,过流面、暴露面最大应力分别降低为0. 85 MPa、0. 71MPa,安全系数分别提高到1. 96、2. 35,均满足1. 65的设计标准。因此,对于提前过流侧面的针对性防裂措施为,设置纵缝、过流侧过流前中期冷却及堆渣;暴露面一侧由于长期暴露,易遭遇寒潮影响,其主要防裂措施为,设置纵缝、中期冷却及保温。 相似文献
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洗涤剂浓缩化对可持续发展具有重要意义。本文以洗衣凝珠的开发为例,介绍了宝洁公司通过有效的产品创新和消费者沟通在全球推广浓缩洗涤剂的经验和挑战。 相似文献