面向云端融合的任务-资源双边匹配决策模型

云任务-资源匹配环节脱节是云端融合过程的突出问题,针对该问题,考虑任务和资源的双边满意度,提出一种基于改进知识迁移极大熵聚类算法(Knowledgetransfermaximumentropy clustering algorithm,KT-MECA)的云端融合任务分配模式。该算法改进了历史聚类中心知识和历史隶属度知识的引入方式,提高了聚类性能和稳定性,解决了传统聚类算法不能适用于动态云资源聚类的问题。并考虑双边主体满意度,将该算法的聚类结果应用于云任务-资源的双边匹配决策优化模型中,通过实例证明该方法是可行的。

面向任务协同的云端融合计算架构研究

以有人机/无人机自组云为场景,研究了基于云数据中心、有人机和无人机任务协同的云端融合任务协同处理架构,在该架构中,有人机作为边缘计算处理节点,无人机作为端节点。通过分层设计,将基于无人机自组云的云端融合架构自顶往下划分为用户应用层、组件服务层、资源抽象层、操作系统层、物理资源层五个层级,并对各层级进行功能划分设计。最后通过典型实例仿真试验做了架构性验证。

基于云端融合的工业互联网体系结构设计

本文就指出基于云端融合的工业互联网体系结构设计中的关键结构和核心环节,并对未来基于云端融合的工业互联网的发展做出一定的展望和预测,以期为有关的研究人员提供有益的借鉴。

云端融合的工业互联网体系结构及关键技术

随着物联网、云计算和大数据等技术的发展,人类正迈入第四次工业革命时代.工业互联网作为建立在生产对象之间、对象与外部环境之间、对象与人之间高度协同、共享智能的全球性网络,是实现这场革命的核心.然而目前对工业互联网的研究大多局限在物联网、云计算和大数据等各自辖域,其云端协同尚处于"感、联、知、控"的初级阶段,尤其缺乏云端融合、共享智能的体系结构及关键技术,无法应对其中感知对象更加复杂、联网实体更加多元、数据处理更加快速、反馈控制更加智能等需求.为此,本文首先重点调研和归纳了该研究领域所涉及的几个重要方向的研究现状和面临挑战;在此基础上,提出一个云端融合的工业互联网新型体系结构及相关关键技术的解决方案;之后,针对智能制造领域的具体应用场景,将所提相关技术进行应用;最后,总结全文并展望了云端融合的工业互联网未来发展趋势.

云端融合的神经系统疾病多通道辅助诊断研究

对于神经系统疾病,其主要的生理特性可以反映在患者日常的人机交互行为中.对交互过程中产生的相关生理信息进行获取和分析,有助于神经系统疾病辅助诊断与早期预警.传统的神经系统疾病自动检测系统常常只分析单一交互通道中包含的信息,会造成其他通道中包含的重要信息的缺失.为此,本文提出了一个云端融合的神经系统疾病多通道辅助诊断系统.首先,提出一种基于多通道信息的疾病自动诊断方法,获取并分析了用户在多个交互通道中释放的生理信息,并将结果进行融合,提升自动诊断的精确性与鲁棒性;其次,提出了一个云端融合的框架,将从不同地区、不同时刻提取的用户生理信息在云端存储,降低了数据采集的地域限制与时间限制;再次,基于云计算强大的运算能力,系统亦可以实时地对用户在自然交互过程中产生的多通道生理信息进行分析,做出实时、精确的自动诊断;最后,通过语音与笔的交互混合诊断系统实例,验证基于云端融合的神经系统疾病多通道辅助诊断方法的有效性.

基于事件驱动的云端动态任务分解模式优化方法

针对云端融合模式下任务具有随机性、动态性、多样性、到达时刻不确定等特征,考虑随机到达云平台的新任务、不可执行子任务两类触发事件,提出一种基于事件驱动机制(Event-triggered mechanism, ETM)的动态任务分解模式优化方法,提高组内子任务相关度、每组任务工作量均衡度、降低组间子任务耦合度。在给出任务统一描述方法的基础上,设计基于ETM的动态任务分解优化流程,确定子任务信息流向关系,建立基于分组的动态任务分解多目标优化模型,并提出一种改进自适应遗传算法进行求解。仿真表明,提出的方法能够实现云端融合任务-资源分配的均衡性与高效性,且优化算法在寻优精度和收敛性能方面具有优势。

基于自动驾驶众包地图更新技术方法

在自动驾驶领域高精度地图的生产中,由于地图更新的复杂性,影响制图成本、时效等问题,本文提出了众包更新技术优化方法,在进行众包地图制作过程中采用优化后的众包流程、上传架构、融合和定位增强技术,考虑交互流程和众包安全方式,完成众包地图的更新。在实际应用中,结合优化后的技术方法,通过对上传更新数据对比已有地图数据位置变化、属性变化、关联变化和增失变化,传感器云端融合后,计算置信度,进行变化决策,输出更新策略和方式,从而达到降低规模化量产高精度地图成本的目地。

基于宁夏教育云构建“智慧课堂”的实践探索

文章从“智慧课堂”内涵、“智慧课堂”建设构想与教学实践创新三个方面出发，进一步探索在宁夏区域教育云部署模式下，如何实现云端整合，实现信息技术与学科教学的深度融合。