基于深度学习算法的智能网卡数据流卸载模型

为实现智能网卡数据流卸载优化的问题,在完全信息场景和不完全信息场景下,分别采用了不同的基于深度学习算法的智能网卡数据流卸载策略。结果表明,基于深度学习算法的完全信息场景下智能网卡数据流卸载策略中,运用Stackelberg博弈模型进行流量卸载策略研究,总流量负载、博弈方法总流量负载、对比方法总流量负载随着时段的变化规律基本相同,且在相同的时段下,流量从大至小顺序为总流量负载、对比方法总流量负载、博弈方法总流量负载。在不完全信息场景下,将Gradient Bandit算法用于在数据流分类和卸载中,总流量负载、强化学习方法总流量负载、对比方法总流量负载随着时段的变化规律基本相同。

电力网络安全中的信息隐藏技术研究

结合电力网络的发展过程,在进行发展时,如何确保其网络信息安全成为了实际设计者需要关注的难题。在网络生产模式下,虽然其生产效率以及生产管理效用得到了提升。但是在电力行业发展过程中,其仍然存在着一定的问题。本文结合电力网络安全隐藏技术发展展开探讨,提出了重视XML系统构建、加强CSS问题解决等策略。力求帮助实际电网控制人员做好安全防护,基于信息隐藏技术作为研究重点,了解其在电力系统构建过程中的安全作用。

湖北烟草品规精准营销评价与分析——基于聚类分析的视角

基于聚类分析的视角,分析湖北省以及经济发展程度类似省份的烟草销售数据,对湖北烟草品规进行分析。结果表明:湖北与河南和湖南品规分布差异较小,可以在四到八档的烟草品规设计上做一些处理,提高五档和八档烟草量;同时,湖北省的经济发展水平会在未来较为显著地影响湖北烟草的品规设计分布,并据此给出相关建议。