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新型基础设施建设包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、工业互联网等诸多领域,其中计算性能和网络安全起着关键作用.与传统的云计算模式不同,边缘计算的出现使得服务调用所需的数据、数据处理和应用程序可以部署在网络边缘设备中,边缘服务器可以直接与用户进行业务交互并对相关数据进行处理.同时,人工智能的发展为边缘计算理论与技术的发展注入了新的活力,使得基于边缘计算模式的新兴应用能适应复杂多态、随需应变和广域移动的需求,实现高性能、高可用性、低延迟和优良服务的交互体验等. 相似文献
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服务构件的组装和验证是基于构件的软件工程的核心.为确保服务构件组装的高可靠性,引入了马丁洛夫类型理论来形式化地描述构件接口的功能性和非功能语义信息,使之在进行组装时,可利用其接口所携带的语义并根据推理规则在验证工具Coq中推导其正确性和可信性.其次,提出基于类型理论的组装验证模型并结合实例进行分析.最后,介绍了文中的可视化开发平台的原型系统,其具有界面友好、功能操作简单等特点.通过马丁洛夫类型理论的方法组合的构件系统表现出高可靠性. 相似文献
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联邦学习作为分布式机器学习框架,在数据不离开本地的情况下,通过共享模型参数达到协作训练的目标,一定程度上解决了隐私保护问题,但其存在中心参数服务器无法应对单点故障、潜在恶意客户端梯度攻击、客户端数据偏态分布导致训练性能低下等问题。将去中心化的区块链技术与联邦学习相结合,提出基于超级账本的集群联邦优化模型。以超级账本作为分布式训练的架构基础,客户端初始化后在本地训练向超级账本传输模型参数及分布信息,通过聚类优化联邦学习模型在客户端数据非独立同分布下的训练表现。在此基础上,随机选举客户端成为领导者,由领导者代替中央服务器的功能,领导者根据分布相似度和余弦相似度聚类并下载模型参数聚合,最后客户端获取聚合模型继续迭代训练。以EMNIST数据集为例,数据非独立同分布情况下该模型平均准确率为79.26%,较FedAvg提高17.26%,在保证准确率的前提下,较集群联邦学习训练至收敛的通信轮次减少36.3%。 相似文献
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在复杂的实时系统开发中使用构件式设计方法已成为目前软件开发领域中的研究热点,如何有效地验证实时软件的设计是否满足给定的时间需求并降低验证过程的复杂度,是实时计算领域中的主要挑战之一.文中对构件接口模型进行时间扩展,提出了时间接口模型,并将其用于构件接口交互行为的形式化建模.在接口自动机理论的的基础上进一步提出了时间接口自动机模型用于描述时间接口交互下构件的行为及组合方法,通过消除错误状态产生组合模型来约减构件时间接口自动机模型的积,并在约减的模型上进行性质检验,降低了分析复杂度,有效地应对状态空间爆炸问题.为了说明论文建议的方法,详细讨论了一个简单的、贯穿整篇论文的示例系统. 相似文献
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在满足功能需求的前提下,Web服务能否赢得市场, 主要取决于其服务质量(Quality of Services,QoS)。采用概率模型检验的方法判断Web服务计算组合流程的服务质量是否满足系统质量需求。依据用户访问Web服务产生的访问日志,采用聚类的方法,构建面向用户群组的Web服务流程的使用行为QoS模型。采用QoS扩展的状态图描述Web服务流程的QoS需求。然后,利用概率模型验证工具PRISM判断Web服务流程的QoS是否满足系统质量需求。验证面向用户群组的Web服务流程的使用行为质量模型是否满足系统质量需求,为服务流程结构的调整提供了依据。 相似文献
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通过分析网络软件的动态演化,提出将元胞自动机理论引入到网络软件演化过程的模拟中,建立元胞模型来预防和监控演化趋势。并针对服务构件替换和连接件替换,提出一系列算法和规则。研究结果表明该模型能较好地模拟网络捧件演化现象,对于web形式的服务监控、替换以及维护重要服务等工作具有指导意义。 相似文献
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以模型检验为目标,从时间的约束角度出发,提出一种基于XMI、文档的Wcb应用的模型抽取方法。模型抽取由时间及相关链接的提取、模型构造和结果显示3部分组成。首先,通过对Web应用进行逆向分析,从带时间约束的XMI.源代码对链接及时间约束等相关信息进行提取、规整和存储。其次,对Wcb应用中的链接、时间约束等建模元素进行分析,应用映射与聚合等抽象技术对获得的信息进行重构,得到适合于形式化验证的时间自动机(TA,Timed Automata)模型,并对时间约束下的并发进行模型组合。最后,以电子邮箱系统为实例阐述如何实现模型抽取。 相似文献
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