配置SQL Server 2008的资源调控器——通过向工作负载分配资源重获SQL Server系统控制权

在SQL Server2008之前,数据库引擎曾尝试为所有并发用户提供均衡的性能,这使你几乎无法控制分配给用户或工作负载的优先级。另外,许多组织有着数百（甚至数千）个应用程序,而DBA对用于访问其数据库的应用程序几乎一无所知。为应用程序的大量用户使用固定的SQL Server登录账号使该问题变得更加严重。     

使用DebugDiag简化进程诊断——使用Debug Diag调试工具快速查找进程崩溃、内存泄露或挂起的原因

诊断进程崩溃、挂起和内存利用率高等应用程序稳定性问题和性能问题时,有时需要检查这些问题发生时的活动进程。服务器应用程序（如Microsoft IIS、Exchange Server、SQL Server、COM＋和BizTalk Server）通常没有UI,并在没有说明失败原因的情况下自动重启,这无疑让故障诊断变得很复杂。选择正确的调试工具隔离问题可以更容易地找到解决方法。     

Outlook嗅探器如何处理你的约会

当你浏览一个会议请求时,嗅探器将自动在你的Outlook日历中添加一个时间截止标志（time blocker）;如果你不希望让未确定的约会出现在你的日历中,可以按照本文的步骤进行处理。     

Outlook Performance Counter的用途

像使用Performance Monitor的其它计数器一样,你可以对Microsoft Office Outlook的性能监视器对象进行查看、记录和归档。     

VMware ESX超量内存使用详解

VMware ESX允许超量使用内存,这表明它将来宾OS内存页面分配给文件。从而可能会降低性能。的确如此吗？     

源-荷应用场景下储热式电锅炉投资经济性分析

储热式电锅炉是一种电-热转换设备,可应用在电力系统的源、荷两侧,提升系统灵活性。为分析储热式电锅炉投资经济性,首先,基于储热式电锅炉在源-荷场景下运行模式的差异,构建不同场景下储热式电锅炉运行约束模型,分析不同模式下投资主体经济效益和社会综合效益构成;其次,基于时序生产模拟,以年度经济效益最大为目标,建立储热式电锅炉投资主体经济效益优化模型;最后,基于净现值法分析评估储热式电采暖投资主体的投资经济性,并以“三北”地区某省级电网开展实例分析,依据东北电力辅助服务市场运营规则测算,结果表明：不同应用模式均具有明显社会综合效益,热电厂投资模式的盈利能力最强,风电场投资模式和荷侧独立主体投资模式经济上不可持续,需要调整相应的市场运营策略。     

基于合作博弈的配电系统源网荷间市场化交易方法研究

在能源互联网的发展背景下,分布式电源（distributed generation,DG）和电采暖负荷通过组成供电联盟的方式实现内部生产和消费,促进新能源消纳,同时参与市场化交易已成为必然趋势。首先给出了以DG和电采暖负荷组成的供电联盟参与市场交易模式存在的条件;其次,运用合作博弈理论,制定了联盟交易模式下的定价机制,并提出了各参与方利益的计算方法;然后,以代理供电联盟的售电商利益最优为目标,构建了供电联盟选择及日前撮合和报价模型;最后,通过对联盟交易模式进行仿真和分析,证明了其可行性和优化决策模型的有效性。     

基于运动属性约束的船舶AIS航迹去纠缠方法

航迹去纠缠处理是基于自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)数据进行船舶运动行为深入分析的基础。传统航迹去纠缠处理方法存在虚警率和漏警率均较高的问题,这会造成重要船舶运动特征信息缺失以及纠缠去除不彻底等,进而影响数据的可用性。基于此,通过分析船舶AIS原始定位数据特点以及船舶运动属性特征,提出基于运动属性约束的船舶AIS航迹去纠缠方法(A Method for Removing Entanglement of AIS Trajectory Based on the Constraints of Motion Attributes, CoMA),以瞬时航行速度和时间间隔约束船舶空间位置合理范围,以瞬时航向约束船舶转向的合理区间,双重约束下对航迹纠缠点进行去除。通过实例验证与对比可得,相较于传统航迹去纠缠方法,该方法能够在纠缠点彻底、精准、高效去除的前提下,最大程度地保留船舶运动行为特征,可为后续船舶航迹深入分析提供准确的数据输入。     

一个实体关系与事件抽取的通用模型

信息提取的目的是从自然语言文件中找到具体信息,现有研究在信息抽取的实体关系和事件抽取任务中仅解决事件论元重叠和实体关系重叠的问题,未考虑两个任务共有的角色重叠问题,导致抽取结果准确率降低。提出一个两阶段的通用模型用于完成实体关系抽取和事件抽取子任务。基于预训练语言模型RoBERTa的共享特征表示,分别对实体关系/事件类型和实体关系/事件论元进行预测。将传统抽取触发词任务转化为多标签抽取事件类型任务,利用多尺度神经网络进一步提取文本特征。在此基础上,通过抽取文本相关类型的事件论元,根据论元角色的重要性对损失函数重新加权,解决数据不平衡、实体关系抽取和事件抽取中共同存在论元角色重叠的问题。在千言数据集中事件抽取和关系抽取任务测试集上的实验验证了该模型的有效性,结果表明,该模型的F1值分别为83.1%和75.3%。     

基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案

视频水印作为一种应用前景广阔的版权保护技术,近年来受到了广泛关注。与原始域方案不同,压缩域方案不需要完全编解码视频,具有更高的效率;并且视频存储和传输一般需要经过压缩编码才能进行,使得压缩域的鲁棒视频水印方案成为了研究热点。但现有的压缩域方案大多利用压缩域中的QDCT系数个体来嵌入水印,使得算法的鲁棒性不高。为了增加压缩域算法的鲁棒性,文中提出了一种基于QDCT全局均分策略的鲁棒视频水印方案。首先,利用非零系数个数选出视频中兼具纹理和高空间复杂度的块作为水印块,将两块水印块组成块对;然后,分别计算出块对中所有系数的总和,根据系数总和的大小以及水印信息,通过全局均分策略修改后序块内所有非零系数的幅值,来满足方案设置的块对系数和规则,以实现水印的嵌入。实验结果表明,在保证含水印视频具有较高视觉质量的前提下,该方案抵抗重压缩攻击和噪声攻击的鲁棒性均优于现有压缩域的鲁棒视频水印方案,分别提高了8%,9%。