基于Internet的数据在线压缩传输模型

减少网络流量、节约网络带宽是网络技术发展中的焦点问题之一 ,而随着全球范围内 Internet的空前发展 ,这一矛盾变得尤为突出 .应用高效的数据传输模型已成为解决这一问题的关键 .本文研究了传统的 Web数据传输模型 ,本着节约带宽资源的思想 ,提出了一种新型的数据在线压缩传输模型 ,并对建立该模型的可行性、原理。

气象信息网络传输中数据压缩与传输效率优化研究

气象信息传输是气象监测的前提,气象监测对气象数据的准确性、实时性等要求严格。面对海量气象数据,必须对数据进行有效压缩与传输,才能发挥气象信息数据的价值。以气象信息网络传输中的数据压缩与传输效率优化为中心,运用理论研究法与文献分析法拓展数据压缩与传输效率优化路径,以期为未来工作研究提供参考。

数据流下部分线性模型的在线估计

部分线性模型作为一种重要的半参数回归模型,因其在复杂数据结构分析中表现出的灵活适应性,广泛应用于各领域.然而,在大数据背景下,该模型的研究和应用面临着多重挑战,其中最为关键的难点在于计算速度和数据存储.本文针对以数据块形式连续观测的数据流场景,提出一种在线估计的计算方法,用于估计部分线性模型中线性部分的参数和非线性部分的未知函数.该方法仅需利用当前数据块和之前计算过的汇总统计量即可实现实时估算.数值模拟从两个角度进行验证有效性:分别改变数据流的单位数据块大小和总样本规模,以比较在线估计方法和传统估计方法的偏差、标准误差以及均方误差.实验表明,与传统方法相比,本文的方法具有快速计算和无需重新访问历史数据的优势,同时在均方误差方面接近传统方法.最后,基于中国综合社会调查(CGSS)数据,本文应用在线估计方法分析我国劳动年龄人口生活质量的影响因素,得出周工作时间在30–60 h范围内的全职工作对提升生活质量具有积极作用的结论,为相关政策制定提供了一定参考价值.

云计算环境下的数据传输优化方法研究

在云计算环境下,大量数据的传输与处理成为一大挑战。因此,寻找有效的问题解决方案至关重要。本研究探讨了一种创新的数据传输优化策略,深入分析了该环境下数据流转的模式,并构建了一个能够预测数据量变化的模型。该模型能够大致预测未来一段时间内数据的潜在波动,从而允许网络拥塞的提前管理,有效预防网络压力过大问题的发生。同时,本文介绍了一种基于机器学习的动态路由选择方式,该方法能基于网络当前状态,优化数据的流动路径,从而让数据传输过程越来越高效,避免通信的瓶颈。此外,还设计了数据压缩算法,尽可能减少数据传输过程中的冗余信息,进一步提高传输效率。经过大量的仿真实验,结果表明,本文所提出的方法能有效提升网络数据传输的效率,有很高的应用价值。

分布式深度学习的数据传输压缩机制研究综述

分布式深度学习已经成为深度学习领域最热门的研究之一,越来越庞大的数据模型和算法都依赖分而治之思想来处理。分布式深度学习系统在快速发展中遇到了许多挑战,其中最重要的是如何在分布式环境有限的网络带宽中有效地传输大量数据,以充分利用计算资源高效训练高精度的深度神经网络。针对这个问题,从参数同步、模型聚合和梯度压缩3个角度讨论不同的数据传输压缩技术,分别将其用于交错数据传输、减少数据交换频率以及减小单次传输数据量。最后对分布式深度学习的数据传输压缩机制的未来发展趋势进行了讨论和展望。

海量网络数据传输能耗优化方法

针对传统方法对海量网络数据传输能耗进行优化时存在传输能耗估计不准确、不适合大范围使用的缺陷,提出一种新的海量网络数据传输能耗控制优化方法.通过建立网络数据传输模型,对网络数据节点能耗进行计算.选取合适节点对网络数据进行参数设计,利用分段曲线压缩算法对采集的数据进行压缩传输,结合剩余能量实现海量网络数据传输能耗的优化.结果表明,在不同数据传输距离和数据量条件下,与传统方法相比采用改进算法可以很大程度降低海量数据的传输能耗,改进算法具有的能耗优化效果具有一定的实用性.

大规模三维城市场景模型的流式传输策略

研究城市场景数据传输优化问题,为了解决大规模三维城市场景模型数据量大,受网络带宽限制,传输速度无法满足用户实时观看及漫游的需求等问题,提出了一种视点相关的网络流式传输策略。首先在服务器端对数据进行渐进式压缩编码,在原有算法基础上,提出根据用户视点位置设定优先级,以提高场景显示效率,避免下载冗余数据;同时添加顶点近似曲率作为权值,以更好的保持模型的几何特征。然后对大规模城市场景实行预下载策略,根据用户漫游的历史运动轨迹生成预测坐标,预下载需要的数据,减少用户等待时间,提高访问的实时性。实验结果表明,提出的流式传输策略可以有效的提高大规模三维城市场景模型的实时渲染效率,实现城市场景的实时漫游效果。

大型冶金生产线电液系统监测大数据群的实时传输研究

本文对多区域多对象多参数的电液系统大数据群信号特点进行了分析 ,用采样数据的自回归估计值与采样值差减少采样数据相关性、再对差值数据编码传输 ,为监测大数据群信号采集数据的实时传输提供有效的方法。

分布式自适应信息弹性适配算法研究

针对传统的固定压缩状态方法无法在不同的网络环境下实现数据传输的最佳性能问题,提出一种分布式自适应信息弹性适配算法。该算法对现有的压缩算法建立数据传输的时间模型,以实现分布式数据的传输时间最短为目标,自适应弹性适配压缩模型的压缩级别,从而优化数据传输的质量和效率。实验结果表明,相比于传统的固定压缩状态方法,该算法可根据当前的网络环境改变数据的压缩状态,优化数据传输效率,提高数据传输性能,为数据的高效传输提供了一种技术方案。

基于金字塔的图像恢复算法

针对图像传输的丢包问题,基于拉普拉斯金字塔,本文提出一种双向塔式恢复算法。该算法构建双向金字塔数据模型,引入权值矩阵,滤波提取低频系数,插值恢复高频系数。实验证明,在丢包条件下,该算法比拉普拉斯金字塔算法恢复图像质量的性能有较大提高。

频带压缩、数据压缩、数据平滑

三维几何数据压缩是指对描述三维场景的模型数据进行压缩,以便于模型数据的存储和网络传输,在分布式虚拟现实、协同应用、多用户视频游戏、模型数据在计算机内部的存储和传输有着非常重要的意义。文中介绍了三维几何数据压缩方法,分面向单分辨率模型的压缩和面向多分辨率模型的压缩两类进行阐述,并讨论了当前最新的研究进展,分析了目前尚存在的问题和研究前景。

移动计算如何选用调制解调器

在信息技术应用如火如荼的今天,调制解调器早已不是新鲜的名词。调制解调器将计算机使用的数字信号转换成适于公共电话线传输的模拟信号,使计算机可以通过公共电话线传输信息。发送信息时,调制解调器用数字信号调制电话线路上的载波信号:接收时,调制解调器进行相反的操作,将数据从载波信号中解调出来。 随着因特网以及其它在线服务如雨后春笋般的出现,调制解调器日益成为计算机用户在扩大交流、开拓视野的技术应用中不可缺少的工具。无论是身在外地与公司本部信息联络、为用户发送电子邮件、传真邮件、存取因特网上的巨大信息资源,还是利用在线服务的电子银行、机票预定、报刊阅读、股市查询、天气预报等各项服务,都离不开调制解调器的贡献。调制解调器就象用户利用信息系统打开无限商机的一把金钥匙,成为用户信息系统中最具价值的部件之一。

复杂三维建筑物模型的线性几何编码

提出了一种适合复杂三维建筑物模型高效网络传输的线性几何编码方法。首先对建筑物模型进行体元化,构建原始模型的八叉树索引,然后依据索引结构的层间扩展模式和各模式的经验概率对其几何信息进行线性压缩编码,最后通过构建空间密度场,采用改进的MC算法对线性码流进行解码重构。实验表明,该方法不受原始模型表面拓扑连接关系的约束,能够在保持模型外观的前提下有效减少复杂三维建筑物模型网络传输的数据量和等待时间。