基于Flink的k-支配skyline体并行求解算法

k-支配skyline算法弱化了数据点之间的支配关系,更适合高维数据。k-支配skyline体适应于多名用户使用k-支配skyline算法查询,而现有的求解算法在时间效率和代码扩展性方面都有待提高。因此,提出了面向多用户的k-支配skyline体求解优化算法MKSSOA,该算法对每名用户的候选集和中间集分别进行存储,同时在k-支配检查过程中利用2集合中数据点出现的先后次序将候选集中的非k-支配skyline点存储到对应用户的中间集中,以便下一名用户筛选使用,这样可以减少数据点之间的比较次数,避免重复计算,从而提升查询效率。同时,提出了面向多用户的k-支配skyline体并行求解算法MKSPSA,通过Apache Flink并行处理框架有效减少了数据点的比较时间。理论研究和实验结果显示,提出的算法具有较高的效率,能很好地处理多用户k-支配skyline问题。

基于谐振升压的小型超声波电机驱动器

针对小型化超声波电机应用前景,重点解决超声波电机驱动电路小型化难题,采用谐振升压驱动原理,完成超声波电机驱动器小型化。小型超声波电机驱动器应用谐振升压驱动技术和半桥逆变技术优化了驱动方案,减省了难以小型化的变压器,有效地缩减了驱动电路体积。从超声波电机等效电路建模与LC谐振电路分析出发,研究了驱动电路输出波形、最佳匹配电感的选取以及真实电感对驱动输出的影响,并借助Matlab/Simulink仿真平台分析了谐振升压输出波形。最后通过实验验证了谐振升压电路对柱状行波型超声波电机的驱动性能。实验结果表明,谐振升压驱动电路驱动器性能达标,且比传统变压器式驱动电路体积大幅降低。

面向云环境的Flink负载均衡策略

作为新一代的大数据计算引擎,Flink得到了广泛应用。Flink在云环境下进行容器化部署时,其默认任务调度算法不能感知节点的资源信息,导致即时调整负载和自主均衡能力较差,而主流的容器编排工具虽然提供了管理容器的可能性,却也未能结合Flink特点解决平衡资源利用的同时降低容器组内的通信开销问题。针对以上问题开展研究,提出了一种面向云环境的Flink负载均衡策略FLBS,综合考虑了Flink集群中算子的分布特点和容器间通信机制,以节点间通信开销和均衡负载作为评估标准。实验结果表明,与Flink默认调度策略相比,FLBS能够有效提高计算效率,提升系统性能。

飞跳一体智能飞行器设计

在室内反恐作战中,单一运动方式的无人机无法适应复杂地形,易被击毁。针对这种问题,设计了一种可以在地面弹跳的小型无人飞行器——Scyther,给出了其组成、结构及设计参数,并详细阐述了主要的算法,分析了方案的实现途径。Scyther采用共轴双旋翼与跳跃无人机组合设计技术,在接近目标时共轴双旋翼从主体弹出并黏附于高处,其上搭载的摄像头提供监控视野。跳跃无人机通过动量轮控制自身姿态,基于改进蚁群算法进行自适应动态路径规划,并结合分布式情境感知算法使自身运动轨迹在敌方可视范围内难以预测,以此增大无人机靠近目标的概率。相比传统无人机,Scyther飞跳一体智能飞行器能够适应多种复杂地形,具有体积小、速度快、功耗小、机动性强、可远程操控等优点,既适用于单体作战,也可拓展为集群作战,对于室内反恐作战十分有利。此外,针对不同任务需求,Scyther还可装配多种战斗部,应用场景十分广泛。

面向容器环境的Flink的任务调度优化研究

随着互联网技术的飞速发展,人类正在走向大数据时代与云计算时代。Flink作为最新一代的大数据计算引擎,具有低延迟、高吞吐等优势,受到学术界与工业界的青睐。Flink在云环境下部署时,其默认任务调度由于无法获取容器部署分布信息,会导致负载分配不均衡。针对这一问题,提出一种面向容器环境的Flink任务调度算法FSACE,获取每个结点性能信息与容器在结点上的分布信息,优先选择空闲资源较多的结点的容器,同时可以避免容器被频繁选中造成负载不均。使用云主机与合成数据集对算法进行评测,评测结果表明,在容器环境下部署时,所提出的算法能更均衡地分配任务,可以提高资源使用率和计算速度。

银联:一波未平一波又起

双币卡由于多年的发行,已形成了庞大的使用群体,这些使用者已与发卡行建立了消费服务合同关系,也形成了一定的消费习惯。双币卡一旦停用,则意味着这种服务内容的合同关系的终止或需做出变更。