车联网中整合移动边缘计算与内容分发网络的移动性管理策略

由于车载应用的普及和车辆数量的增加,路边基础设施的物理资源有限,当大量车辆接入车联网时能耗与时延同时增加,通过整合内容分发网络(CDN)和移动边缘计算(MEC)的框架可以降低时延与能耗。在车联网中,车辆移动性对云服务的连续性提出了重大挑战。因此,该文提出了移动性管理(MM)来处理该问题。采用开销选择的动态信道分配(ODCA)算法避免乒乓效应且减少车辆在小区间的切换时间。采用基于路边单元(RSU)调度的合作博弈算法进行虚拟机迁移并开发基于学习的价格控制机制,以有效地处理MEC的计算资源。仿真结果表明,所提算法相比于现有的算法能够提高资源利用率且减少开销。

     

金属间化合物FeAl超塑性变形中小角度晶界的迁移

利用透射电子显微镜弱束成像技术金属间化合物ＦｅＡｌ超塑性变形后的位错组态，发现一种由「１００」位错和「０１０」位错构成的倾侧小角度晶界，该晶界做了一定的迁移运动而形成一系列台阶，本文讨论了该晶界的台阶形成机制及其对ＦｅＡｌ金属间化合物超塑性变形的贡献。     

基于迁移学习LSSVM的模拟电路故障诊断

采用数据驱动方法进行模拟电路故障诊断时，在目标故障数据较少的条件下，诊断效果显著下降，针对该问题，提出一种基于TL-LSSVM的模拟电路故障诊断方法，该方法将相关的源域数据迁移至目标故障训练集，首先提取输出信号的小波系数作为特征数据，然后在LSSVM分类器的目标函数中增加源域辅助数据的误差惩罚项，构建出新的诊断模型，以滤波电路为诊断实例。实验结果表明，该方法使单、双故障诊断正确率分别达到97.2％和95.7％，显著提高了诊断正确率。     

飞秒激光烧蚀研究进展

介绍飞秒激光烧蚀材料的机理论模型，阐述飞秒激光烧蚀的特性，揭示飞秒激光烧蚀的广泛应用前景。     

基于颜色和边缘特征的均值迁移目标跟踪算法

综合颜色特征对旋转、变形不敏感和边缘特征对光照、颜色不敏感的优点,提出了一种基于颜色和边缘特征的均值迁移目标跟踪算法,提高了跟踪算法的鲁棒性。利用加权求和的方法获得联合特征的Bhattacharyya系数,以此作为衡量目标模型与候选目标相似程度的依据。实验结果表明,在光照变化时,本文算法的跟踪误差大约是基于颜色特征的均...     

IPv6与Infranet

本文介绍了IPv6与Infranet的关系.     

维京传媒部署Convergys关系管理解决方案打造卓越客户体验

关系管理领域的全球领袖Convergys公司近日宣布,公司已为英国创新开拓型娱乐及通信公司维京传媒(Virgin Media)成功完成了一个复杂的数据迁移和关系管理软件项目。     

Kinetis L大量供货 推动8/16位MCU向32位快速转换

飞思卡尔半导体公司在半年前ARM刚刚推出Cortex M0+后不久即宣布推出Kinetis L系列低端MCU平台。Kinetis L系列是低功耗高性能、低成本的32位通用MCU平台,面向目前众多8/16位MCU的应用市场。近日飞思卡尔宣布KinetisL系列开始大批量供货,这将加速市场上8/16位MCU向32位转变的大趋势。Kinetis L系列的首款产品KL25MCU以及飞思卡尔Freedom开发平台目前均可通过element 14,Digi-Key     

半监督学习在恶意软件流量检测中的应用

恶意软件检测是保障网络安全、防止网络异常的关键技术之一。为了解决基于深度学习的恶意软件流量检测方法需要大量人工标注的有标签网络流量样本的问题,同时保持算法的检测精度,提出了一种基于半监督学习与网络流量的恶意软件检测方法,其利用少量有标签网络流量样本与大量无标签网络流量样本训练恶意软件检测模型。实验结果表明,所提出的方法在小样本流量环境中比一般的基于深度学习的恶意软件流量检测方法有更好的性能,可用于现实中有标签数据较少的恶意软件流量检测场景。     

云计算数据中心可扩展服务器的能耗管理与优化

通过对云计算数据中心可扩展服务器功耗管理相关研究的分析,设计了云计算能耗优化管理的架构,并提出数据中心服务器节能优化机制流程图,在广泛支持的DVFS技术能耗特性基础上,提出效能优化策略,通过转移高负载,经转化高负载的主机成为低负载的主机,实现云计算数据中心可扩展服务器能耗管理的优化。采用内存为12 GB的12台主机和1台处理能力为3 200 MIPS的处理器组成数据中心进行仿真实验,结果表明,提出的效能优化策略比无迁移策略节省能耗约24.33%,比DVFS策略节省能耗约15.23%,且综合性能要优于其他两个策略,采用提出的策略可进行云计算数据中心扩展服务器能耗使用的优化。