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随着用户终端数量的激增和5G技术的发展,形成了宏基站和小基站并存的网络。同时超高清视频、云VR/AR等应用对时延提出了更高的要求。为了缩短5G网络中的时延,文中结合小基站协同、多播和用户行为可预测的特性,提出了一种基于对抗自动编码(Adversarial Autoencoders, AAE)的协同多播主动缓存方案(Collaborative Multicast Proactive Caching Scheme Based on Adversarial Autoencoders, CMPCAAE)。该方案首先根据用户的特征信息将用户划分成偏好不同的用户组,然后通过AAE预测每个用户组可能请求的内容。为了减少缓存内容的冗余,采用蚁群算法(Ant Colony, ACO)将预测的内容预先部署到各小基站以实现小基站间的协同。在内容分发阶段,若分组中用户请求的是流行度高的内容,则以多播的方式将该内容主动缓存到分组中其他未发送请求的用户,否则以正常的方式进行分发。仿真结果表明,CMPCAAE方案在系统的平均请求时延和丢失率方面均优于经典的缓存方案。 相似文献
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为探索水稻病虫害绿色防控新型技术,近年来,江苏省盐城市盐都区植保站积极参与中央、省级等惠农项目的实施,在七星现代化农场创建水稻绿色防控示范核心区,践行"科学植保、公共植保、绿色植保"理念,综合运用农业、物理、生物、化学等防控措施,集成应用"太阳能杀虫灯、性诱剂技术、防虫网和养鸭控草、培养病虫监测和专业人才、生物农药、高效低毒低残留农药、统防统治"的防控技术模式,开展水稻病虫害绿色防控技术示范,取得了生态环境有效改善、病虫危害有效控制、水稻增产增效明显、品牌建设得到增强的成效,为创建有机大米生产基地奠定了基础。 相似文献
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