Wi-Fi网络下多AP协作边缘计算资源分配策略

近年来, AR/VR、在线游戏、4K/8K超高清视频等计算密集且时延敏感型应用不断涌现,而部分移动设备受自身硬件条件的限制,无法在时延要求内完成此类应用的计算,且运行此类应用会带来巨大的能耗,降低移动设备的续航能力.为了解决这一问题,本文提出了一种Wi-Fi网络多AP (access point)协作场景下边缘计算卸载和资源分配方案.首先,通过遗传算法确定用户的任务卸载决策.随后,利用匈牙利算法为进行任务卸载的用户分配通信资源.最后,根据任务处理时延限制,为进行任务卸载的用户分配边缘服务器计算资源,使其满足任务处理时延限制要求.仿真结果表明,所提出的任务卸载与资源分配方案能够在满足任务处理时延限制的前提下有效降低移动设备的能耗.     

硫磺粉尘爆炸特性研究

为研究硫磺粉尘爆炸危险性,采用哈特曼管式爆炸测试装置与20 L球爆炸测试装置对常温常压下不同粒径的硫磺粉尘爆炸特性参数进行了测试和评估,得到了不同粒径硫磺粉尘的最小点火能、爆炸下限质量浓度和爆炸指数,根据实验结果对硫磺粉尘危险性进行了分级。结果表明,70~850 μm不同粒径的硫磺粉尘最小点火能在0.144~125 mJ,且随着粒径的减小而降低;45~375 μm不同粒径的硫磺粉尘爆炸极限质量浓度在15~20 g/m3,且随着粉尘粒径的减小而降低;45~375 μm不同粒径的硫磺粉尘最大爆炸指数在34.46~39.87 MPa·m/s,且随着粒径的减小而增大,其粉尘爆炸危险性等级为St3。     

基于成对约束的交叉熵半监督聚类算法*

极大熵聚类(MEC)目标函数中缺乏成对约束的有效信息表达,在拥有少量成对约束的情况下,可能导致有效监督信息的浪费.在MEC的基础上,文中提出基于成对约束的交叉熵半监督聚类算法.利用样本交叉熵表达成对约束信息,并作为惩罚项引入至MEC的目标函数中,通过拉格朗日最优化处理目标函数,得出聚类中心与隶属度的迭代公式.实验表明,文中算法能有效利用少量的成对约束监督信息提高聚类性能,在实际数据应用中性能较好     

MEC密封圈结构对密封性能和结构强度的影响

为研究MEC密封圈结构对密封性能和结构强度的影响,以油管悬挂器MEC非金属密封为研究对象,在分析密封圈的结构与原理的基础上,考虑工作压力、安装方式和密封圈内、外过盈量的情况下,基于刚柔接触模型,建立MEC密封有限元仿真计算模型;利用单因素敏感性分析方法,研究密封圈各结构参数对密封性能和结构强度的影响.结果表明:MEC密...     

相控阵雷达机电一体化与机电耦合

简要介绍了美国末段高空区域防御系统(THAAD)的组成和工作模式,详细分析了其中的固态有源相控阵雷达(SAPR)的功能和技术特点, 阐述了机电一体化(mechatronics)和机电耦合(MEC)的基本概念.作为智能化程度较高的复杂军用电子装备, THAAD和SAPR的设计和研制应以机电一体化理念为指导并充分考虑机电耦合效应.最后, 讨论了SAPR机电耦合的框架性问题,给出了在机载相控阵雷达平板天线考虑机电耦合一体化设计方面取得的阶段性成果.     

面向5G MEC基于行为的用户异常检测方案

5G边缘计算靠近用户侧提供服务,而边缘侧汇聚着用户的敏感信息,用户非法接入或合法用户自身的恶意行为威胁到整个边缘网络的安全。将机器学习算法应用于边缘计算架构,提出一种基于行为的用户异常检测方案。对用户行为进行建模,采用独热编码和互信息进行数据预处理和特征选择,并利用极限梯度提升算法训练一个多分类器分类识别进入园区的用户,根据识别结果与用户身份是否一致来判定用户是否异常。在此基础上,通过孤立森林算法对授权用户历史行为数据进行模型训练,从而检测可信任用户的行为是否异常,实现对小型固定园区内未授权用户的识别以及对授权用户异常行为的检测。实验结果表明,该方案可满足边缘计算场景的时间复杂度要求,并且能够有效区分不同用户,分类准确率达到0.953,而对异常行为样本的误报率仅为0.01。     

Hydrogen production with carbon nanotubes based cathode catalysts in microbial electrolysis cells

BACKGROUND: Microbial electrolysis cell (MEC) has been considered as a promising new technology for the production of bio‐hydrogen from renewable biomass, but low‐cost alternatives to typical cathode material (platinum) are needed. In this study, CNTs‐based electrode alternatives to Pt were examined in a single‐chamber membrane‐free MEC. To the best of our knowledge, the use of carbon nanotube as the MEC cathode catalyst has not been reported so far. RESULTS: For all cathodes, hydrogen production rates increased in response to increase in voltage and the highest hydrogen production was achieved at 0.9 V. At an applied voltage of 0.9 V, MECs with Pt/MWNT cathodes obtained a hydrogen production rate of 1.42 m³ m^?3 day^?1 with a current density of 192 A m^?3, a coulombic efficiency of 94%, a cathodic hydrogen recovery of 65%, and electrical energy efficiency based on electricity input of 126%. CONCLUSIONS: The Pt/MWNT cathode developed demonstrated better electrocatalytic activity than the MWNT cathode and achieved performance comparable with the Pt cathode in terms of hydrogen production rate. These results demonstrate the great potential of using carbon cloth with CNTs‐based electrodes as a cathode material for MECs. Copyright © 2012 Society of Chemical Industry     

计算资源受限的移动边缘计算服务器收益优化策略

移动边缘计算（MEC）服务器通过向用户提供计算资源获得收益。对MEC服务器而言,如何在计算资源受限的情况下提高自身收益至关重要,为此提出一种通过优化计算任务执行次序提高MEC服务器收益的策略。首先,将MEC服务器收益最大化问题建模为以任务执行次序为优化变量的优化问题;然后提出了一种基于分支定界法的算法求解任务执行次序。仿真结果表明,采用所提算法获得的MEC服务器平均收益分别比大任务优先（LTF）算法、低延迟任务优先（LLTF）算法和先到先服务（FCFS）算法提高了11%、14%和21%。在保证卸载用户服务质量（QoS）同时,所提策略可以显著提高服务器的收益。     

基于MEC优化BP神经网络的PSD非线性校正

光电位置敏感传感器(PSD),特别是其B区存在非线性误差大、测量精度低的问题.针对现有神经网络校正方法的不足,提出一种基于思维进化计算(MEC)算法优化的神经网络校正模型.该方法首先应用MEC算法搜索最优神经网络初始权值和阈值,再利用LM算法训练BP神经网络,最后将训练好的神经网络用于PSD非线性校正.仿真实验结果表明,所提出的方法校正精度高,收敛速度快,泛化能力强,测试数据的平均误差被控制在0.005 mm以下.经过校正后的PSD在非线性区表现出与线性区相似的线性程度,提高了PSD的测量精度.     

MEC中资源分配与卸载决策联合优化策略

针对移动边缘计算(MEC)中用户任务处理时延与能耗过高的问题,提出了"云-边-端"三层MEC计算卸载结构下的资源分配与卸载决策联合优化策略.首先,考虑系统时延与能耗,将优化问题规划为系统总增益(任务处理时延与能耗相对减少的加权和)最大化问题;其次,为用户任务设置优先级,并根据任务数据量初始化卸载决策方案;然后,采用均衡...