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1.
基于“IPv6+”的智能IP网络方案   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
随着第4次工业革命的到来,人类社会正逐步迈向万物互联的智能时代。智能时代需要更加自动化、智能化的IP网络,基于“IPv6+”的SRv6、BIERv6等技术是使能新一代IP网络的关键基础。全面阐述了“IPv6+”的技术内涵,结合华为在智能 IP 网络解决方案上的创新和思考,介绍了“IPv6+”在极简连接、SLA 保障、专网体验、质量感知和云网一体等多个解决方案场景的关键技术与典型应用,助力5G与云业务发展。  相似文献   
2.
第2代云智能汽车与第1代智能汽车的最大不同,就是汽车可以事先预测驾驶者的行动,并能够通过云计算向用户提供所需要的服务。此外,通过云在驾驶者与云之间建立的适当接口可以抢先预测驾驶者的需求,并通过语音等方式与驾驶者对话,给汽车提出适当的指示。  相似文献   
3.
开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。  相似文献   
4.
林耀进  王晨曦 《福建电脑》2008,(1):74-74,103
该文从Web结构挖掘角度出发,利用概率论分析了Web结构挖掘的PageRank算法,得出挖掘结果,最后介绍Dijkstra算法在其挖掘结果的应用。  相似文献   
5.
Russell可以说是《数码设计》的老朋友了。去年10月份我们去北大软件学院采访数字艺术系的系主任Becky Bristow女士的时候,刚巧也碰到了Russell。Russell很风趣也很幽默,因此也就成就了我们这次的采访。之后我们一直保持着联系,他很乐意将他入选SIGGRAPH 2002艺术画廊的动画作品《海底世界的旅行》与我们的读者一起分享。  相似文献   
6.
针对传统的拉普拉斯评分特征选择算法只适应单标记学习,无法直接应用于多标记学习的问题,提出一种应用于多标记任务的拉普拉斯评分特征选择算法。首先,考虑样本在整体标记空间中共同关联和共同不关联的相关性,重新构建样本相似度矩阵;然后,将特征之间的相关性及冗余性判定引入拉普拉斯评分算法中,采用前向贪心搜索策略依次评价候选特征与已选特征的联合作用能力,用于评价特征的重要性;最后,在5个不同评价指标和6个多标记数据集上实验。实验结果表明:相比基于最大依赖的多标记维数约简方法(MDDM)、基于贝叶斯分类器的多标记特征选择算法(MLNB)及基于多元互信息的多标记分类特征选择算法(PMU),所提算法不仅分类性能最优,且存在显著性优异达65%。  相似文献   
7.
基于邻域粗糙集的特征选择算法无法评价特征与样本之间的相互关系,为此,通过融合基于大间隔获得样本对特征的评价准则,提出了基于加权正域的特征选择算法。该算法有效地实现了特征对样本的区分能力与样本对特征的贡献程度的综合利用。在UCI数据集和5个高维小样本数据集上的实验结果表明,相比传统的单准则评价的特征选择方法,该方法不仅能有效地提高特征选择的分类性能,而且更加有利于处理高维小样本数据集。  相似文献   
8.
在图像标注、疾病诊断等实际分类任务中,数据标记空间的类别通常存在着层次化结构关系,且伴随着特征的高维性.许多层次特征选择算法因不同的实际任务需求而提出,但这些已有的特征选择算法忽略了特征空间的未知性和不确定性.针对上述问题,提出一种基于ReliefF的面向层次分类学习的在线流特征选择算法OH_ReliefF.首先将类别...  相似文献   
9.
在分类学习任务中,数据的类标记空间存在层次化结构,特征空间伴随着未知性和演化性.因此,文中提出面向大规模层次分类学习的在线流特征选择框架.定义面向层次化结构数据的邻域粗糙模型,基于特征相关性进行重要特征动态选择.最后,基于特征冗余性进行鉴别冗余动态特征.实验验证文中算法的有效性.  相似文献   
10.
昼夜节律睡眠-觉醒障碍是指睡眠-觉醒周期与人体24 h生物节律失调所致的一类睡眠疾病,它可以影响人体的认知功能和代谢等过程,还能促进恶性肿瘤的发生发展——通过改变时钟基因表达直接促进肿瘤增殖,并通过抑制褪黑素的分泌等内分泌机制间接加速肿瘤发展。本文阐述了昼夜节律睡眠-觉醒障碍的定义、它导致的病理状态以及它对恶性肿瘤发生发展的影响,以期为昼夜节律性睡眠-觉醒障碍影响的肿瘤发生发展的防治提供可能的治疗措施。  相似文献   
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