应用于人脸识别的多任务卷积神经网络性能优化

对一种多任务卷积神经网络的人脸识别性能进行研究与优化。该神经网络采用3个独立的任务网络分别进行人脸检测、关键点定位和人脸识别。让3个任务网络在训练过程中共享底层卷积层的特征表示,使得模型能针对多个任务同时进行学习,进而提高其泛化能力和识别精度。为了增强模型对图像的学习能力,采用一种数据增强和迁移学习技术,使人脸识别系统的准确性、鲁棒性和可靠性均得到了显著提升。研究结果为发展人脸识别技术提供了新的思路,尤其在处理复杂场景和多样化人脸图像方面具有一定的应用前景。

基于典型因果推断算法的无线网络性能优化

现有的无线网络性能优化方法主要基于指标间的相关关系分析,无法有效指导网络优化等干预行为。为此,提出典型因果推断(CCI)算法,并将其应用于无线网络性能优化。首先,针对无线网络性能由大量相关指标体现这一特性,采用典型相关分析(CCA)方法,提取指标中蕴含的原子事件;然后再采用因果推断方法,构建原子事件间的因果关系网络。通过上述两个阶段反复迭代,确定原子事件间的因果关系网络,为无线网络性能优化提出一个较为可靠和有效的依据。最后通过模拟实验验证了CCI算法的有效性,在某城市3万多个移动基站数据上发现了一批有意义的无线网络指标间的因果关系。

IP网络性能优化关键技术研究

互联网应用的多样化导致其承载IP网络的结构日益复杂、管理日趋困难。尤其是针对网络流量的监控和优化网络的性能也面临越来越大的挑战。文章以IP网络的性能问题、网络性能的测定、网络优化性能的系统设计为研究点,给出了一个简单的网络性能分析优化模型。

云计算环境下虚拟机网络性能优化研究

研究云计算环境下虚拟机实现技术,比较分析三种虚拟机网络I/O实现模型,提出从软件和硬件两个方面优化虚拟机网络性能,搭建一个私有云平台并优化设计虚拟机网络I/O,测试表明经过优化设计的虚拟机网卡吞吐量和CPU利用率均优于普通网卡。

人民银行省级数据中心网络性能优化初探

近年来,人民银行根据新时期全面履行职责的要求,结合金融信息化发展趋势,提出了“数据集中、资源整合”的信息化发展战略和建立人民银行两级数据中心的发展模式,集中体现了集业务发展、科技进步、管理创新、资源优化为一体的和谐发展目标。湖南省人民银行信息化建设经过多年的发展,已经取得了一定的成绩,业务处理信息化程度有较大提高,建设了供各个业务部门使用的信息管理系统,省级数据中心初具规模。但随着信息化建设的推进,省级数据中心的网络建设显露出新问题。

广域网网络性能优化技术在企业中的应用研究

广域网络带宽资源有限、承载业务量大,是广域网中的大问题,而对于企业网络,如何优化带宽并保证资源的使用,更是值得每一位网络管理员思考的问题。在对广域网和企业网络业务类型进行分析的基础上,重点就如何在企业广域网(WAN)内优化带宽进行了研究。从技术角度来看,一切关于带宽优化的讨论都需要源于服务质量(QoS),QoS为特殊应用程序提供不同优先级的能力,这将在一定程度上保证系统的性能水平。

SDN及云计算平台中的网络性能优化

你知道吗？当你部署IaaS云计算平台时，就已经在应用SDN了。你知道吗？云计算平台可以在vSwitch和physical Switch之间无缝切换。你知道吗？当前的云计算平台的网络部分有很大的优化空间。本文就带你了解这一切。

基于IMEI的网络性能分析和优化

TD-SCDMA网络尚处于建网初期,各终端的性能存在较大差异,部分存在问题的终端会影响TD网络质量和用户的使用感受,因此需要开展针对TD终端的优化工作。网络侧可以通过解析终端的国际移动设备身份码(IMEI)来区别不同类型的终端。利用IMEI信息进行网络分析和性能优化的优势在于可以评估终端性能,支持运营商在终端方面的决策,协助终端问题隔离定位,为用户投诉处理提供解决方案,增加了从终端类型的维度分析和解决TD网络用户体验问题的手段和方法。

边缘计算在5G网络中的应用与优化

文章主要研究5G网络与边缘计算的融合,探讨边缘计算在5G网络中的关键地位,包括实时通信、低延迟、大规模物联网支持以及与网络切片技术的协同作用。通过深入分析5G网络中边缘计算的优化策略,包括资源分配、安全管理、隐私保护以及网络性能优化等多个方面,以全面解析5G网络与边缘计算结合面临的困难及未来发展趋势,为5G网络与边缘计算的优化提供参考。

光纤通信网络的性能优化与拓展

随着全球通信需求的激增,光纤通信网络成为现代通信的关键组成部分。然而,目前光纤通信网络面临技术上的诸多挑战,如非线性效应、信道干扰和信噪比问题,这限制了网络性能和扩展能力。本文探讨了光纤通信网络的性能优化和拓展策略。首先,全面分析了现有网络技术的限制和挑战。随后,介绍了高性能编解码器设计,特别是针对LDPC编解码器和FEC技术进行了优化,以增强信号可靠性。此外,研究了光纤网络的增益均衡技术,包括线性和非线性方法,以及自适应增益均衡算法,以提升传输质量。为进一步提升网络扩展性和容量,还探讨了波分复用技术的优化、多模光纤的应用,以及跨域和长距离光纤网络的设计策略。综上所述,本文梳理了一系列创新性解决方案,通过深入的理论分析和实验证实,为光纤通信网络的性能优化与拓展提供了重要指导。

三种优化网络性能的方法

八十年代中期,信息系统安装EthenrnetLAN,以太网提供10Mbps带宽似乎接近于无穷大。当时能力很低的台式计算机不可能持续占用哪怕是几分之一的这个带宽。网络的信息流主要是程序产生的细小数据流。网络活动只限于工作组范围内。

三种优化网络性能的方法

通过建立千兆位以太网、多块网卡或网络流量的聚集和中继、建立交换式LAN,提高网络带宽和速率,优化网络性能。

基于Linux的Socket网络编程及性能优化

本文主要从Socket的建立、配置、连接、数据传输和结束通信五个方面阐述了基于Linux的Socket网络编程的方法和步骤,最后又从最小化报文传输延迟、最小化系统调用负载、为Bandwidth Delay Product调节tcp窗口、动态优化GNU/linux TCP/IP协议栈四个方面进行性能优化,以使应用程序高效、稳定。

基于动态混合超时的软件定义网络多目标优化

软件定义网络(SDN)中,流表项是由控制器创建并指导交换机处理数据包的转发规则。流表项保存在交换机的内存并有一定的超时时间,会影响SDN控制通道的带宽消耗、交换机的内存消耗以及系统资源和性能的管理。针对现有SDN性能优化方案大多为单一目标优化,未考虑流表项超时类型和时间对不同优化目标的影响,提出一种基于流表项动态混合超时的多目标优化方案,对大象流的侦测精度、流表项的交换机内存消耗和控制通道带宽占用进行三目标联合优化。动态混合超时将现有的两种流表项超时方式,即硬超时和空闲超时相结合,并对流表项的超时类型和时间进行双维度动态调节。通过NSGA-Ⅱ算法求解所提优化问题,评估不同超时方式和超时时间对三个优化目标的影响,并通过合并特定超时时间下的解集与贝叶斯多目标优化算法的解集对NSGA-Ⅱ算法的解集质量进行改进。结果表明,所提方案能提供更高的侦测精度、更低的带宽占用和更小的交换机内存消耗,明显提升了SDN的综合性能。

基于甲虫搜索的改进粒子群无人机辅助网络部署优化算法

在体育赛场等用户大规模聚集或者突发灾难的情况下,地面基站经常面临过载甚至瘫痪的问题。此时,多无人机(UAV)辅助网络系统可以很好地为地面基站提供信号补偿,有效地增强局部地区的通信质量。然而,无人机的机动性和网络流动引起的拓扑结构变化,会导致频繁的间歇性连接甚至出现传输故障。因此,UAV基站的有效部署以及网络性能的优化成为亟待解决的问题。该文提出一种基于甲虫搜索的改进粒子群UAV辅助网络部署优化算法—智能高效算法(IEA),利用甲虫搜索算法(BAS)的个体寻优优势,对粒子群算法(PSO)进行改进,并首次采用双门限约束保证用户通信质量,使得多UAV系统下的网络性能得到了改善。仿真结果表明,相对于传统算法,该文提出的IEA算法在系统吞吐量、用户平均吞吐量以及频谱效率等方面都获得了较大提升。

人工智能在计算机网络技术中的应用

本文分析了人工智能与计算机网络技术的关联性,并重点研究了人工智能在网络安全、网络性能优化和计算机网络技术的高级应用。首先在网络安全方面,介绍了基于机器学习的入侵检测系统、恶意软件检测和防护等方法。其次在网络性能优化方面,探讨了网络拓扑优化、资源管理、流量管理和服务质量以及网络故障检测和故障恢复等方面的应用。最后研究了人工智能在计算机网络技术的高级应用领域,包括软件定义网络与人工智能、边缘计算与人工智能以及5G网络与人工智能的结合。

人工智能技术在计算机网络技术中的应用研究

随着计算机网络技术的飞速发展,人工智能技术的应用在网络领域日益成为研究热点。本文阐述了人工智能技术在计算机网络技术中应用的必要性,结合人工智能的关键技术,探究了人工智能技术在网络性能优化中的应用研究,包括基于机器学习的带宽优化算法、基于深度学习的网络拓扑优化方法以及强化学习在网络负载均衡中的应用。

基于Q‒learning的变电站无线传感器网络路由算法

电力系统中的无线传感器网络(WSN)可以对工作中设备的状态和环境数据进行实时感知采集,是一种推动智能电网发展的重要技术。针对变电站场景中WSN的网络存活时间、传输时延、传输丢包率上的特殊要求,提出了一种基于强化学习的WSN路由方案。将数据包在WSN的发送过程抽象为一个马尔科夫决策过程(MDP),根据优化目标合理设置奖励,并给出了基于Q-learning的最优路由求解方法。仿真结果与数值分析表明,所提方案在网络存活时间、传输时延、丢包率等方面的性能均优于基准方案。

人工智能在5G网络管理中的关键技术与应用

随着5G的快速发展,网络管理的复杂性和多样性日益提升。传统的网络管理方法已难以满足5G网络的高要求。人工智能技术在5G网络管理中的应用为解决这些问题提供了新的思路。文章详细探讨了人工智能在5G网络管理中的关键技术及其应用,包括网络资源管理、网络性能优化、故障预测与诊断以及安全管理。

SDWAN网络在零售业中的应用

本文聚焦于 SDWAN 网络技术在零售业中的应用,探讨了其在解决行业特有网络挑战中的作用。文章首先识别了零 售业面临的主要网络问题,包括数据传输的安全性、可靠性,以及满足多渠道销售的需求。进而,分析了 SDWAN 技术的核心特 性,如其灵活的网络控制和高效的数据处理能力,以及这些特性如何有效应对零售业的挑战。在提出并分析问题的基础上,文章 详细阐述了 SDWAN 在零售业中的实际应用流程,包括需求分析、网络设计与部署,以及通过具体案例说明了 SDWAN 如何优化 网络性能并提升业务效率。最后,对 SDWAN 的实施成效进行了综合评估,显示出其在性能提升和成本效益上的显著优势。