基于强化学习的网络拥塞控制优化算法

利用BBR(Bottleneck bandwidth and RTT)算法虽可以实现在复杂网络中带宽的充分利用,但该算法对网络噪音所造成的丢包现象敏感,且该算法因存在协议内部不公平的问题而无法实现物联数据的实时高效获取。针对以上问题,提出了1种基于深度强化学习的起搏增益优化算法(Deep reinforcement learning of BBR,BBR-DRL)。首先,通过获取数据传输的往返时延、发送窗口大小和网络带宽等环境参数来实时感知网络状态;然后,结合环境参数,利用起搏增益进行动态调整,使得BBR算法能够及时与外部动态网络环境进行交互,从而降低丢包敏感度、提高不同往返时延(Round-trip time,RTT)流之间的公平性。实验结果表明,与经典BBR算法相比,所提出的BBR-DRL算法协议内部的公平性提高到了98.2%,丢包敏感性明显降低。

电子数据恢复在司法取证案例中的研究

随着科学技术的不断发展,数据已经成为了人们最为宝贵的财富,电子数据恢复成为公检法部门破案、断案、判案重要的一环,也成为各个行政、执法机关最重要的一种电子数据取证与司法鉴定技术手段。基于Winhex的电子数据恢复技术为司法取证提供了可靠的技术保证,本文通过实例演示Winhex恢复电子数据的过程。

规划设计中生态城市规划研究

近些年来,我国经济实现了不断的良性飞速增长,同时我国城市化建设也呈现出蓬勃良好的发展局面。现阶段生态城市发展在我国人群意识当中,得到了不断的渗透。而期望开展优质的生态城市规划工作,一定要对城市的整体发展,以及布局规划进行切实有效的设计,如此可以在城市良好发展的基础之上,减少城市受到污染的不良影响,并且能够方便城市居民拥有更加舒适安逸的良好生活,提升我国人民生存的质量,让城市拥有更加良好的发展空间。鉴于此种情况,本文针对城市规划建设当中生态城市规划工作,展开了研究,以期望本文的论述,能够为我国生态城市化建设提供一些帮助和借鉴。

台达机电产品在长环蒸化机上的整体解决方案及应用

本文简述了长环蒸化机的工艺,重点介绍了电气控制系统的组成及原理。

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