一种混合P2P网络模型研究与设计

当前主流P2P网络模型存在的可扩展性不高,效率低下以及对电信主干网负荷太大等问题已经严重阻碍了P2P应用的发展。虽然结构化P2P网络模型在一定程度上解决了这些问题,但其本身存在的缺陷也使其很难转化成实用系统。在分析以上网络优缺点的基础上,提出一种基于混合模式的新型P2P网络模型,并对新模型的实现方式和重要过程进行详细描述。在此基础上进一步引入管理机制和新型关键值匹配方案以增强网络的管理型和实用性。

基于结构化学习的车辆行为分析

人工智能的快速发展促使交通领域的研究走向智能化,基于视觉的车辆行为分析成为一个活跃且具有挑战性的研究领域.然而,现有方法只是对车辆行为进行简单分类,缺乏对车辆行为的结构化分析.受结构化学习启发,本文提出基于结构化学习的车辆行为分析方法.即采用能够捕捉车辆行为显著视觉信息的结构化标签表征车辆瞬时行为状态,结构化标签中同时包含车辆行为趋势和行为程度2个信息.为验证所提方法的可行性,本文将结构化标签分别与深度森林和卷积神经网络相结合,构建了结构化深度森林模型和结构化卷积神经网络模型.初步实验结果验证了对车辆行为进行结构化分析的有效性.

基于异或运算对等网模型Kademlia研究

讨论了一种新颖的基于异或运算的对等网模型Kademlia。相比其它对等网模型,该模型采用异或运算,简化了节点路由及定位算法,并且通过消息交换提高了节点间连接的可靠性,使得系统能够灵活地处理查询,提高了查询速度。另外Kademlia使用了平行的、异步的查询请求来避免节点失效所带来的超时时延,保证了在节点频繁变化的情况下模型仍然能够有效地处理节点的请求。

混合P2P网络模型研究与设计

当前主流P2P网络模型存在的可扩展性不高,效率低下等问题已经严重阻碍了P2P应用的发展。虽然结构化P2P网络模型在一定程度上解决了这些问题,但其本身存在的缺陷也使其很难转化成实用系统。本文在分析以上网络优缺点的基础上,提出一种基于混合模式的新型P2P网络模型,并对新模型实现方式和重要过程进行详细描述。在此基础上进一步引入管理机制和新型关键值匹配方案以增强网络的管理型和实用性。