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为了解决全景视频服务中云服务器和边缘服务器的联合边缘缓存所面临的问题,优化边缘缓存机制,降低用户获取视频资源的时延,提出一种基于深度Q学习(DQN)算法的视频资源缓存策略生成方法。针对当前全景视频中存在的多比特率版本,考虑了边缘缓存内容和不同比特率版本间的转码时延,以节约总时间为目标,通过将问题建模为马尔可夫决策过程,结合模型中数据离散的特性,采用DQN算法训练模型,并在迭代过程中获得最优缓存策略。仿真结果表明,所提算法的收敛速度较快,具有最优的性能。此外,在约束条件发生变化时,用所提算法能自行调整边缘缓存策略,使其性能稳定提升,为全景视频边缘缓存机制提供了切实可行的方案。 相似文献
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面对“人-机-物”超融合与万物智能互联远景的现实需求,联邦算力网络充分发挥联邦学习等分布式智能技术的数据聚合优势以及“信息高铁(低熵算力网)”的计算协同优势,高效利用网络中泛在离散部署的海量数据与算力资源,从而最大化满足多种高性能、智能化计算任务需求瓶颈.同时,为建立用户泛在协作计算过程中的全生命周期安全保障和对联邦算力网络的互信任基础,差分隐私等隐私计算技术的引入成为基础性需求之一.因此,在用户自身安全和隐私不受模型逆转、梯度泄露等新兴攻击威胁的前提下,如何对大量的个性化参与用户进行有效激励,促使其积极参与并真实共享本地数据和算力,是实现联邦算力任务实际部署的关键步骤之一.然而,当前联邦算力网络的激励机制大多主要侧重于用户数据评估与公平性等计算性能相关指标研究,缺少对用户隐私需求的关注,无法有效规约隐私噪声注入过程.边缘算力节点出于自身利益考量,往往夸大隐私预算需求,造成严重的冗余精度损失.针对这一问题,本文基于改进的斯塔克伯格主从博弈模型,提出一种面向联邦算力网络的隐私计算自适应激励方法,通过两阶段的动态博弈根据分布式计算过程中隐私注入尺度进行差异化定价激励.基于反向归纳法,参与用... 相似文献
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我国目前已建大中小型加气混凝土厂五十多座,其中大部分是国内自行设计的工厂,有小部分是国外引进的工厂。这些厂各有特点,一般来说,国外引进的工厂由于其 相似文献
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蒸压釜在养护硅酸盐建筑制品的过程中有大量冷凝东产生,特别是在升压阶段中由于蒸汽与制品之间有较大温差,能产生几立方米的冷凝水,这些水如不及时排出,将在蒸压釜的底部积存,使釜体的上下温差加大而产生温差应力。同时冷凝水的积存也易使釜的底部加剧腐蚀。这些情况对蒸压釜长期 相似文献
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北京尾矿砖厂磨细生石灰的输送方式用正压气力输送。输送距离总长650米,当量长度700米,提升高度18.5米,设计输送量为10吨/时。这套气力输灰系统于一九八○年三月投产,至今已运行一年多,累计输送石灰1.6万多吨。通过这段时间运行情况看,这种输灰方式是可行的。满足了生产的需要,运输量达到了设计要求。但由于设计和操作运行中缺乏经验,因此也存在一些问题。现将该气力输送系统的情况做一个介绍。 相似文献
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磷尾矿砂是江苏省连云港市锦屏镇磷矿浮选时排出的尾矿,历年排出的尾矿已有1500万吨,堆积在尾矿坝内。目前该矿年排尾矿40~50万吨。由于尾矿砂颗粒较细,干燥后遇大风时风砂蔽日,淹没农田,对附近农业危害极大,为了化害为利开展了“蒸 相似文献
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