移动边缘计算场景下针对资源竞争的服务迁移优化方法

针对移动边缘计算(MEC)场景中边缘服务器资源受限导致服务迁移存在资源竞争的问题,基于Lyapunov技术和博弈论,提出了一种针对资源竞争的服务迁移优化方法OMRC-LG。考虑到系统迁移成本有限且当用户数量过多时难以进行轨迹预测,将服务迁移问题建模为迁移成本约束下的最优化问题,并利用Lyapunov技术将最优化问题转化为不需要预测用户轨迹的在线问题处理。为了缓解资源竞争,提出了一种基于博弈论的分布式方法求解在线问题,通过共享用户服务迁移决策以获取准确的边缘服务器可用资源,并不断更新迁移决策,实现服务迁移优化。仿真结果表明,OMRC-LG方法在满足迁移成本约束的同时,降低了平均服务时延。

一种针对无人机配送网络的能量自维持调度方案

近年来,快递行业需求快速增长,物流配送行业压力剧增。无人机(UAV, unmanned aerial vehicle)配送凭借其人力成本低、灵活方便等特性成为车辆配送的有益补充。然而,无人机配送受续航能力和负载能力等因素的制约,需要低成本且能量自维持的配送和充电调度方案来支持多无人机的协同配送。提出了两阶段的能量自维持的多无人机协同配送及充电调度方案。第一阶段在满足无人机能量和载重容量约束的前提下,最小化能完成区域内所有配送任务所需的无人机数量,并给出对应配送路线。提出了无人机配送调度算法(UDSA, UAV delivery scheduling algorithm),并从理论上证明了UDSA的近似度。第二阶段对具有不同到达时间的无人机进行充电调度,最小化所有无人机的最大充电完成时间。提出了一种具有近似度的无人机充电调度算法(UCSA, UAV charging scheduling algorithm)来求解该问题。仿真实验结果表明,与基准算法相比,UDSA最多可以减少44.17%的无人机数量;UCSA最多可以缩短18.87%的最大充电完成时间。

醋炙柴胡对抑郁症小鼠治疗的增效减毒作用研究

目的探讨醋炙柴胡对抑郁症小鼠治疗的增效减毒作用。方法70只雄性C57小鼠随机分为对照组、模型组、帕罗西汀组(10 mg/kg)、生柴胡低剂量组(1.5 g/kg)、生柴胡高剂量组(12 g/kg)、醋炙柴胡低剂量组(1.5 g/kg)、醋炙柴胡高剂量组(12 g/kg),每组10只。除对照组外,其他组小鼠均采用慢性不可预知温和应激法构建抑郁模型,再相应给药处理15 d,对照组、模型组以等体积生理盐水替代。通过糖水消耗实验、旷场实验及强迫游泳实验评价小鼠抑郁样行为,检测各组小鼠肝功能,HE染色观察肝组织病理变化,酶联免疫吸附试验检测肝组织中脂质过氧化物含量。结果与对照组比较,模型组糖水偏好率、进入旷场中心区域时间降低,游泳不动时间延长,血清丙氨酸转氨酶(ALT)、天冬氨酸转氨酶(AST)、总胆汁酸(TBA)及肝组织丙二醛、4-羟壬烯醛和白三烯B4含量升高(P<0.05)。与模型组比较,生柴胡低剂量组、醋炙柴胡低和高剂量组、帕罗西汀组糖水偏好率升高,生柴胡低和高剂量组、醋炙柴胡低和高剂量组、帕罗西汀组进入旷场中心区域时间延长,游泳不动时间缩短,ALT、AST、TBA、4-羟壬烯醛和白三烯B4明显降低,醋炙柴胡低和高剂量组、帕罗西汀组丙二醛降低(P<0.05),以醋炙柴胡低剂量组效果最佳。生、醋炙柴胡组肝组织病理变化改善。结论醋炙柴胡对抑郁症小鼠的增效减毒作用优于生柴胡。

基于特征权重感知的VNF资源需求预测方法

虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)以服务功能链(Service Function Chain,SFC)的形式提供服务,能够满足不同服务的性能需求。由于网络具有动态性,为VNF实例分配固定资源会导致VNF实例的资源过多或者不足的问题。以往的研究对于VNF配置文件相关网络负载特征的重要性未做区分,因此,提出了一种基于特征权重感知的动态VNF资源需求预测方法。首先,使用ECANet学习VNF特征的权重值,以此来减少无用特征对模型预测结果的消极影响。其次,由于VNF配置文件数据集具有结构化特性,构建VNF资源预测模型时需要考虑以加强特征交互的方式来挖掘特征间深层的相互关系,提出使用深度特征交互网络(Deep Feature-Interactive Network,DIN)增强网络负载特征与VNF性能特征之间的交互能力,提高模型预测精度。最后,在基准数据集上将所提方法与同类方法进行对比实验,发现其在预测的有效性与精确性上更具优势。

辽宁省中三家地区金矿床地质特征及找矿方向探讨

辽宁省中三家地区金矿床开采历史悠久,区内断裂构造发育,岩浆活动较强烈。在结合前人工作成果的基础上,通过对该地区金矿区域地质背景和矿床地质特征的分析,明确伴随主要断裂构造派生的次级断裂为金矿主要的赋矿场所,确定了金矿床成因类型为中温热液含金硫化物石英脉型矿床,明确了金矿体的找矿标志,指明了今后的找矿方向。

国内外故障录波器的比较

故障录波是分析系统故障的重要依据。通过和继电保护、监控及远动的比较简述了故障录波器的特点 ,对国外几家厂商生产的故障录波器和国内常见的故障录波器的配置、结构、功能进行了介绍。在比较和分析了国内外产品的长处和不足的基础上 ,结合故障录波器数据采集、启动判据、故障测距、分析软件等关键技术 ,提出几点关于提高录波装置性能的建议。

一种新型故障录波系统的实现

介绍了一种新型的微机型故障录波系统,其设计基于数字信号处理器(DSP)的高速运算能力和丰富的外围电路。在简述其结构的基础上,对故障录波系统的频率跟踪技术、同步技术以及以太网通信等关键技术进行了阐述。最后分析了系统的录波原理和起动算法。

多尺度卷积递归神经网络的RGB-D物体识别

为充分利用RGB-D图像提供的潜在特征信息,提出了多尺度卷积递归神经网络算法(multi-scale convolutional-recursive neural networks,Ms-CRNN)。该算法对RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图及3D曲面法线图进行不同尺度分块形成多个通道,每个通道与相应尺寸的滤波器卷积,提取的特征图经局部对比度标准化和下采样后,作为递归神经网络(recursive neural networks,RNN)层的输入以得到更加抽象的高层特征;融合后的多尺度特征由SVM分类器进行分类。基于RGB-D数据集的仿真实验结果表明,综合利用RGB-D图像的多尺度特征,提出的Ms-CRNN算法在物体识别率上达到88.2%,与先前方法相比有了较大的提高。

基于多模态深度学习的RGB-D物体识别

针对现有RGB-D物体识别方法存在图像特征学习不全面、类间相似的物体识别精度不高等问题,联合稀疏自编码(sparse auto-encoder,SAE)及递归神经网络(recursive neural networks,RNNs)提出多模态稀疏自编码递归神经网络(multi-modal sparse auto-encoder and recursive neural networks,MSAE-RNNs)的深度学习模型。SAE结合卷积及池化技术分别从RGB-D图像的RGB图、灰度图、深度图、3D曲面法线中提取低层次的平移不变性特征,作为多个固定树RNNs的输入,得到更加抽象的高层特征,融合后的多模态特征,采用SVM分类器进行分类。在RGB-D数据集上的实验结果表明,该算法的物体识别率达到90.7%,较其它算法提高了3%-9%,能很好完成RGB-D物体的识别。

基于RGB-D图像核描述子的物体识别方法

针对传统的颜色-深度(RGB-D)图像物体识别的方法所存在的图像特征学习不全面、特征编码鲁棒性不够等问题,提出了基于核描述子局部约束线性编码(KD-LLC)的RGB-D图像物体识别方法。首先,在图像块间匹配核函数基础上,应用核主成分分析法提取RGB-D图像的3D形状、尺寸、边缘、颜色等多个互补性核描述子;然后,分别对它们进行LLC编码及空间池化处理以形成相应的图像编码向量;最后,把这些图像编码向量融合成具有鲁棒性、区分性的图像表示。基于RGB-D数据集的仿真实验结果表明,作为一种基于人工设计特征的RGB-D图像物体识别方法,由于所提算法综合利用深度图像和RGB图像的多方面特征,而且对传统深度核描述子的采样点选取和紧凑基向量的计算这两方面进行了改进,使得物体类别识别率达到86.8%,实体识别率达到92.7%,比其他同类方法具有更高的识别准确率。

《数据结构》在线考试及评分系统的研究与开发

文中简要概括了考试及评分系统的系统结构、开发模式及核心功能。以经典测量理论(Classical Test Theory,CTT)为基础,全面分析了题库试题应包含的主要属性,设计了配合自动组卷算法执行的题库结构。在比较、分析常用自动组卷算法优缺点的基础上,给出了随机搜索逐步优化的自动组卷算法。在比较、分析常用程序题评分算法的基础上,提出了基于程序内部结构特征分析的编程题自动评分算法。开发实践证明,组卷成功率较高,评分算法具有较高的准确率,系统性能稳定。

面向一流本科教育的拔尖创新计算机人才培养生态系统

教育部提出的“一流本科教育”“六卓越一拔尖”计划2.0为背景,剖析目前我国高等教育拔尖创新人才培养过程中存在的主要问题,构建了一套强化使命驱动、推进教学与课程改革、促进科教融合、深化国际合作的具有一流本科教育特征的拔尖创新计算机人才培养生态系统。

NSR2000故障录波测距系统中的新技术

在简述NSR2000故障录波测距系统结构的基础上,对NSR2000采用的新技术:故障测距算法、COM应用体系的数据分析结构、电能质量监视功能和基于COMTRADE数据格式的故障分析,进行了阐述。

基于Web的组卷系统的设计与实现

本文简要概括了基于Web的组卷系统的系统设计,全面分析了组卷系统的核心功能,给出了基于随机搜索逐步优化的自动组卷算法的基本思想和算法步骤。开发实践证明,自动组卷算法组卷成功率较高,系统性能稳定。系统既能满足学生在线自测的需要又能为教考分离提供技术上的支持。

向无源网络供电的VSC-HVDC启动控制研究

合适的启动方式对减缓VSC-HVDC系统启动过程中对自身和交流电网的冲击非常重要。该文分析了VSC-HVDC的启动特性,提出基于拉普拉斯变换的启动电阻通用设计方法,设计了有助于无源侧交直流系统平滑启动的斜坡启动控制策略。仿真表明,所提启动控制策略具有良好的控制效果。

RTD电路的可测试性设计

针对共振隧穿二极管(RTD)电路由于具有超高集成度特点所带来的电路测试困难,在故障分析与故障模型的基础上提出了RTD电路的可测试性设计方案.该方案基于RTD电路开关级模型,针对电路基本的开路、短路故障合理增加控制端,利用控制端信号设计测试向量,使电路达到完全可测的目的.本方案可测试性程度较高,硬件花费较小,仅需附加一个金属氧化物半导体管(MOS)与两个控制端便可有效地测试出RTD电路的开路故障与短路故障,提高了电路的可控制性和可观察性,经PSPICE9.0软件验证达到了可测试性设计的目的.

基于有源电压控制法和无源缓冲法的IGBT串联均压技术

单个绝缘栅双极型晶体管(IGBT)由于耐压的限制,在节能和改善电网电能质量、柔性直流输电、高压变频器、静止同步补偿器,以及有源电力滤波器等高压大功率电能变换场合还不能满足需求,而串联使用是一种较好的解决方案,但IGBT的串联使用需要解决一系列综合问题。文中结合有源电压控制(AVC)和无源电阻电容二极管(RCD)均压技术,从栅极驱动模块、参考电压波形、过流保护模块、无源缓冲电路参数计算等方面系统地描述了串联IGBT均压的综合解决方案。在此基础上研制了由4只IGBT模块串联组成的阀臂,并进行了脉冲试验,脉冲放电过程中阀臂中的每只IGBT均压稳定,电压过冲小于5%。在此基础上研制了一套3kV,600kVA的三相电压源换流器(VSC)样机,稳定地进行了额定功率的整流与逆变运行,验证了该IGBT模块直接串联技术的有效性与实用性。

EtherCAT总线技术在现代电力电子装置中的应用

随着中国智能电网的发展,电力电子技术在电力系统中得到广泛应用。模块化多电平(MMC)拓扑是目前高压、大容量电力电子装置的主要方案之一,传统集中式控制系统框架的缺点日显。通过对EtherCAT总线技术实时性、同步性、灵活性的分析,针对模块化多电平拓扑的一种H桥级联,提出了一种基于EtherCAT技术的分布式控制系统框架。搭建了9模块H桥级联平台,通过实验证明了EtherCAT总线控制系统的优良性能。根据实践经验,概括了许多应用EtherCAT技术的关键点,该分布式控制系统构建同样适用于其他的模块化多电平电力电子装置。

一种新型纵差保护的原理及应用

电流纵差保护是电力系统中使用最广泛的主保护之一。在分析传统微机差动保护原理不足和应用局限性的基础上 ,介绍了一种新型的纵差保护 ,分析了其原理、动作特性等。重点对快速电荷比较、制动电流的计算、电流互感器自适应原理和装置测量总误差进行了阐述。最后说明了该保护的应用情况。结果表明 ,该保护在被保护对象外部故障时 ,具有很高的稳定性和可靠性 ,而内部故障时又具有速动性、灵敏性 ,能满足长线路变压器组和 T型接线及П型接线线路保护的要求。

西门子7U系列微机保护装置的原理分析及在发变组保护中的应用

介绍了西门子 7U微机发电机—变压器组保护装置的基本功能 ,对西门子 7U发变组保护的原理 :差动保护 ,失磁保护 ,定子一点接地和转子一点接地保护进行了分析。并对大型发变组保护提出了 7U的配置方案。