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互联网通信、计算机集群和云环境均具有一定的复杂性和动态性,极易发生负载失衡,从而降低服务效率、增加能耗。因此,负载均衡技术成为重点研究课题。现有的负载均衡策略均是以 CPU、内存、进程等参数的占用率来评估服务器当前的负载情况,但服务器负载情况的复杂性往往使其难以得到准确评估。针对该问题,提出了一种基于排队论综合指标评估的动态负载均衡算法,首先引入排队论模型评估各服务器的实时负载情况,然后根据各服务器的负载综合指标,将输入队列中的任务逐一分配给各服务器。实验结果表明,该方法可有效平衡各服务器的负载且减少任务请求的平均等待时间。 相似文献
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针对AdaBoost算法通过最小化训练错误率来选择弱分类器造成的精度不佳问题以及单阈值作为弱分类器训练过程较慢难以收敛问题,提出了一种基于拟合型弱分类器的AdaBoost算法。首先针对每个特征,在特征值与标记值之间建立映射关系,引入最小二乘法求解拟合多项式函数,并转换成离散分类值,从而获得弱分类器。其次从获得的众多弱分类器中,选择分类误差最小的弱分类器作为本轮迭代的最佳弱分类器,构成新的 AdaBoost 强分类器。与传统训练算法相比,极大地减少了待选弱分类器的个数。选取 UCI 数据集和MIT人脸图像数据库进行实验验证,相较于传统Discrete-AdaBoost算法,改进算法的训练速度提升了一个数量级,人脸检测率可达96.59%。 相似文献
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针对经过算法增强后的图像产生伪影且图像噪声放大的问题,提出了一种基于无监督学习的双路融合低光照图像增强网络(Unsupervised Learning-based Dual Fusion Low-light Image Enhancement Network, ULDFNet),可从非配对的低光和正常光数据集中学习到低光图像到正常光图像的映射方式。ULDFNet由双支路构成,上支路是注重对噪声进行抑制的细化分支,下支路是基于注意力机制的U-Net全局重建分支,用于高质量图像的生成。判别网络采用特征金字塔的多尺度结构来增强图像全局一致性,同时改进了损失函数,引入全新的保真度循环一致性损失来进一步提高图像纹理信息的恢复质量。定性与定量的实验结果证明了所提方法能够有效抑制增强后图像伪影的产生和噪声的放大。 相似文献
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通过建立纤维在牵伸区中伸长变形的理论模型及伸长变形与牵伸力关系的理论模型,讨论了细旦涤纶短纤在小牵伸隔距时牵伸力异常的原因。提出:纤维伸长变形会导致其两端被钳口握持,在相同牵伸条件下,细旦涤纶短纤更容易受到前后钳口的握持。 相似文献
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文章梳理了云计算的定义及对运营商的价值,明晰了电信运营商公众服务云的特性及定位,阐述了公众服务云与传统IDC托管服务的差别,提出了电信运营商公众服务云发展的总体思路与技术方案,以及国内公众服务云市场及发展趋势. 相似文献
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目前三网融合正在不断向前推进,同时,广电行业的业务形态正在发生重大的模式转变,伴随着广电业务不断向纵身和广度发展,探讨并开发搭建具有广电技术系统特色,并集交互式功能、页面展示功能、公共事业功能等多样化功能的综合型本地信息业务平台,具有很好的现实适用性与业务发展前景。 相似文献