针对现有能耗模型对动态工作负载波动具有低敏感性和低精度的问题,该文基于卷积长短期记忆(convolutional long short-term memory, ConvLSTM)神经网络,提出了用于移动边缘计算的服务器智能能耗模型(intelligence server energy consump...针对现有能耗模型对动态工作负载波动具有低敏感性和低精度的问题,该文基于卷积长短期记忆(convolutional long short-term memory, ConvLSTM)神经网络,提出了用于移动边缘计算的服务器智能能耗模型(intelligence server energy consumption model,IECM),用于预测和优化服务器的能量消耗。通过收集服务器运行时间参数,使用熵值法筛选和保留显著影响服务器能耗的参数。基于选定的参数,利用ConvLSTM神经网络训练服务器能耗模型的深度网络。与现有的能耗模型相比,IECM在CPU密集型、I/O密集型、内存密集型和混合型任务上,能够适应服务器工作负载的动态变化,并在能耗预测上具有更好的准确性。展开更多
试验表明,在稻纵卷叶螟暴发情况下,以20%毒死蜱1 200 m l/hm2+1.8%阿维菌素600 m l/hm2的保叶、杀虫效果最好,1、2龄幼虫期用药,保叶效果和杀虫效果均在95%以上,且持效期在15 d以上,是大发生年份防治稻纵卷叶螟的理想药剂配方。15%安打...试验表明,在稻纵卷叶螟暴发情况下,以20%毒死蜱1 200 m l/hm2+1.8%阿维菌素600 m l/hm2的保叶、杀虫效果最好,1、2龄幼虫期用药,保叶效果和杀虫效果均在95%以上,且持效期在15 d以上,是大发生年份防治稻纵卷叶螟的理想药剂配方。15%安打和3%氟铃脲对高龄纵卷叶螟幼虫效果较为理想,3龄期用药,保叶、杀虫效果均在95%以上,且持效期在10 d以上,是极为理想的补救药剂。展开更多
文摘针对现有能耗模型对动态工作负载波动具有低敏感性和低精度的问题,该文基于卷积长短期记忆(convolutional long short-term memory, ConvLSTM)神经网络,提出了用于移动边缘计算的服务器智能能耗模型(intelligence server energy consumption model,IECM),用于预测和优化服务器的能量消耗。通过收集服务器运行时间参数,使用熵值法筛选和保留显著影响服务器能耗的参数。基于选定的参数,利用ConvLSTM神经网络训练服务器能耗模型的深度网络。与现有的能耗模型相比,IECM在CPU密集型、I/O密集型、内存密集型和混合型任务上,能够适应服务器工作负载的动态变化,并在能耗预测上具有更好的准确性。
文摘试验表明,在稻纵卷叶螟暴发情况下,以20%毒死蜱1 200 m l/hm2+1.8%阿维菌素600 m l/hm2的保叶、杀虫效果最好,1、2龄幼虫期用药,保叶效果和杀虫效果均在95%以上,且持效期在15 d以上,是大发生年份防治稻纵卷叶螟的理想药剂配方。15%安打和3%氟铃脲对高龄纵卷叶螟幼虫效果较为理想,3龄期用药,保叶、杀虫效果均在95%以上,且持效期在10 d以上,是极为理想的补救药剂。