成本控制的难点分析

中国铝业公司经过重组上市后,效益最大化将不仅是广大投资人的最大期望,也将成为下属贵州分公司全体员工面临的压力和共识。一般而言,提高铝企业的效益可从两方面入手:一方面,可通过加大铝企业的科技投入,提高产品的技术含量,最大限度地提     

基于能量捕获和混合储能的微观网络能量最优分配算法

随着纳米技术和无线网络技术的快速发展,单个节点(设备)的微小尺寸和有限能量严重地限制了微观无线网络的应用。因此,在传统宏观网络节点储能结构单一和能量捕获技术不稳定的基础上,利用超级电容的快速充放电特性,提出了一种基于超级电容和电池的混合储能结构。在此混合储能结构的基础上,根据点对点的双工信道模型和能量传输损耗特性,建立了面向能量捕获的网络吞吐量模型和节点能量分配解析模型,并提出了相应的能量最优分配算法,实现了节点吞吐量的最大化。该算法根据节点捕获能量的时域分布,优化分配超级电容与电池的能量值;同时,采用最优传输功率与传输时间进行数据传输。实验结果表明,所提混合储能结构和能量分配算法能有效地提高节点的吞吐量。     

数据中心的绿色电力

在虚拟化浪潮的涌动下,下一代数据中心已经成为一个热门话题。就虚拟化而言,其通过整合数据中心的现有资源,实现全面的最大化利用,为企业节省了大量成本,从而成为绿色数据中心的代名词。     

基于信道聚合的OFDM自适应资源分配算法

针对OFDM系统中多用户自适应资源分配问题,提出了一种新的基于信道聚合和遗传算法的自适应资源分配算法。该算法首先将所有子载波均匀分组,将子载波分配问题转化成子载波组分配问题。然后,兼顾用户之间的公平性,引入遗传算法,实现用户间的资源分配。仿真结果表明,与现有的算法相比,新算法在保证用户公平性的同时,有效地降低了计算复杂度和获得系统最优解的计算时间,实现系统总的容量最大化。     

基于改进多样性密度的性别识别

为了避免大量计算来获取分类器阈值,提高性别识别的效率,提出了一种基于改进多样性密度的性别识别方法。该方法将男、女性训练语音包进行双类别多次标记,通过期望最大多样性密度算法进行多示例学习,得到两个多样性密度点,组成双点语言模型,提出示例近邻分类算法,选取多个示例进行模式分类。该方法综合考虑了男、女性语音样本对未知语音包的影响,不必进行阈值设定,减小了野点示例的影响,最终提高了系统的识别效率。     

异质信息网络中基于邻接熵的影响力最大化

影响力最大化是研究如何在社会网络中寻找小部分最具影响力的节点作为信息扩散源,使信息在网络中传播范围最大的问题.已有相关研究大多只是针对同质信息网络,但现实中的社会网络是包含了多种对象类型和对象之间多种关系类型的异质网络,因此提出了基于元路径的邻接信息熵(MPAIE)模型,以及基于元图的邻接信息熵(MGAIE)模型来模拟异质信息网络中的社会影响.通过设置元路径或元图,该方法可以灵活地整合异质网络中的结构和语义信息,对节点的影响力做出度量,并在两个真实数据集上验证了MPAIE及MGAIE模型的有效性.     

属性和亲密度关系兼顾的影响力研究

随着5G的发展,网络传播以前所未有的速度向各领域渗透.其中,影响力分析是研究网络信息传播机制的关键技术.传统的影响力分析算法主要通过选取具有最大传播特性的种子节点用于网络传播.但在种子节点选取上,其度量算法没有反映社交网络中的潜在信息.这将对影响力传播分析造成影响,同时一旦社交网络结构遭到破坏,网络的传播能力将会受到影...     

基于动态区别定价的多QoS服务选择和资源配置

在提供多QoS的区分服务网络中,用户需要在其预算约束下选择最合适的服务,网络则利用有限的资源提供用户所需的服务。针对用户端服务选择问题,提出基于效用最大化的服务优化组合方法,以及基于服务令牌的DSCP设定算法。针对网络端资源配置问题,提出在不同的时间尺度上动态调整各类服务的价格和资源的配置方式,通过与服务价格的互动实现资源的优化配置。实验表明,该机制能够显著提高用户总效用,有助于提高区分服务的可部署性。     

动态信息网关键技术的研究进展

信息网,表示了真实世界中众多的对象和对象之间的联系,在多种现实应用中广泛存在。对信息网的分析研究具有重要的实际意义和广阔的应用前景。在实际中,信息网上的对象和联系常常随着时间的推移不断发生变化,这样的信息网被称为动态信息网。近年来,动态信息网受到了很多的关注。目前对于动态信息网关键技术的研究主要集中在社区探测和社区搜索、离群点探测、影响力最大化、链接预测。本文详细介绍了这些关键技术的概念、发展和在动态信息网上的研究进展,之后讨论了动态信息网关键技术研究仍然面临的挑战,以及未来可能的研究方向。