秀外慧中——论“西施壶”的美感与智慧

西施,中国四大美女之首,不仅有着"沉鱼"之貌,且智慧极佳,尤其是舍身救国的勇气更是令人钦佩赞叹,因此人们喜欢西施不单单是出于她的容貌,更是敬佩她美好的品格。本文将要介绍分析的是一件西施壶,从命名上看它必定是借鉴了西施的某些特质,并以紫砂泥这种独特的材料表现出来。我们将通过细致的分析来揭示西施壶外在的美感与内在的智慧,以此感悟紫砂壶艺术与传统理想人格之间的贯通。     

面向大数据分析作业的启发式云资源供给方法

云计算已成为大数据分析作业的主流运行支撑环境，选择合适的云资源优化其性能面临巨大挑战.当前研究主要考虑大数据分析框架（如Hadoop，Spark等）的多样性，采用机器学习方法进行资源供给，但样本少容易陷入局部最优解.提出了大数据环境下基于负载分类的启发式云资源供给方法RP-CH，基于云资源共享特点，获取其他大数据分析作业的运行时监测和云资源配置信息，建立负载分类与优化云资源配置的启发式规则，并将该规则作用到贝叶斯优化算法的收益函数.基于HiBench，SparkBench测试基准的结果显示：RP-CH相对于已有方法CherryPick、大数据分析作业的性能平均提升了58%，成本平均减少了44%.     

S_2（B~3∑_u~－─X~3∑_g~－）态电子碰撞激发截面

理论上计算了Ｓ２Ｂ－Ｘ态电子碰撞激发截面，得出电子碰撞非谐振激励特性，并从实验上加以验证。     

上海软土地区钢管桩受力特性现场试验研究

结合上海地区某工程项目开展2组钢管桩试桩现场试验。根据静载试验实测数据,分析Q－s曲线和桩身轴力分布曲线以研究承载变形特性。研究成果对该地区及类似地质条件下超长大直径桩的设计提供有益的参考。     

一种自适应高超声速目标跟踪算法

根据临近空间高超声速目标运动特点,建立了临近空间高超声速目标飞行模型.在Singer模型基础上,针对跟踪临近空间高超声速目标时采样时间为一定值的缺点,运用交互多模型算法,并引入跟踪采样时间间隔实时递推公式法,提出了一种采样时间自适应的高超声速目标跟踪算法.仿真实验表明,相比改进前的算法,新算法虽然在初始阶段因为采样初始值设置不合理,造成局部误差相对比较大,但总体上来看,改进后算法在跟踪精度上明显优于改进前算法.     

内蒙古河流分区及特性分析

文章论述了内蒙古自治区河流分区及基本特性,对宏观了解全区河流分布有借鉴意义。     

基于最小费用最大流的大规模资源调度方法

并行作业是大规模资源调度的研究热点.已有研究工作通常采用队列进行资源调度建模,仅能满足局部最优解,只能适应调度目标固定不变的场景,灵活性不够.提出了一种基于最小费用最大流的大规模资源调度建模方法,将任务的资源需求和物理资源供给问题转换成最小费用最大流图的构造和求解问题.首先,选择公平性、优先级和放置约束三种典型度量作为切入点,从资源视角映射为图的构造问题,通过改变图的结构使其具备适应性调整能力.其次,针对图的求解时间复杂度高的问题,实现了一种增量式优化算法.最后,实验对比公平性、优先级和放置约束三种资源调度典型系统,验证了本方法可通过按需配置,支持多种调度目标,具备灵活性.并通过实验仿真验证了万级规模下基于图的资源调度延迟,比基于未优化图算法的资源调度延迟最多降低10倍.     

混合型虚拟化资源管理系统

虚拟化发展呈现出多样化的发展趋势,主要包括Hypervisor和Container两类.前者隔离型好,操作便捷;后者轻量级,供给快捷.随着IT技术的快速发展和应用深入,复杂应用需要协调两类虚拟化对外界提供服务.提出了一种两级资源管理方法,第一级调度用以解决物理资源监测、统计、分配决策和隔离,使得单一物理资源具有多种虚拟化资源抽象能力;第二级调度用于解决用户资源需求与底层物理资源的放置,以达到提高物理资源利用率的目的.同时第一级调度还考虑异构物理资源的差异性,引入加权DRF算法评价异构物理资源对应用性能的影响.基于CloudSuite测试基准显示,在保障QoS前提下,该系统整个资源利用率有效的提升了20%左右.     

交直流混合微电网源储协同优化配置

为提高交直流混合微电网运行效益,需要为分布式电源配置储能系统,以提高微电网对可再生电源的接纳能力。本文以交直流混合微电网为研究对象,提出电源与储能相协同的混合整数优化模型,以确定电源与储能的最优配置。以电源与储能投资成本以及涵盖发电成本与购售电费用的运行成本最小为目标,协同考虑电源与储能的时序动态特性,并计及交直流联络线功率传输损耗。基于Benders分解算法求解混合整数优化模型。算例分析表明,源储协同优化配置方案能够有效提高交直流混合微电网投资运行经济性,验证了本文所提模型的有效性。     

基于细粒度分项电量数据的需求侧响应模型研究

针对负荷水平急剧增加带来的供需不平衡问题,利用非侵入量测技术具备的细粒度分项电量数据识别能力,提出了基于细粒度分项电量数据的需求侧响应模型。模型通过细粒度的用户分项数据获取调控潜力、拟合用户激励响应能力曲线;以激励补偿成本最小为目标,满足用户调控潜力、用户电量响应能力和电压的约束,基于粒子群优化算法计算配电线路各节点的最优需求侧响应激励定价序列,以实现最经济的需求侧响应调控。最后应用所提模型,基于MATLAB验证了模型的有效性。