基于联邦强化学习的数据中心网络拥塞控制算法

拥塞控制算法对于确保数据中心网络实现高效且可靠的数据传输至关重要。然而,传统算法由于采用固定的参数设置,难以在动态变化的网络环境下实现高效的数据传输。现有的基于强化学习的拥塞控制方案虽然有效,但大都采用集中式学习训练的方式,存在数据孤岛问题以及原始数据共享引发的隐私泄露风险。为此,提出了一种基于联邦强化学习的拥塞控制框架。该框架充分利用分布式网络架构的优势,将每个网络设备视作独立的智能体,并通过联邦学习技术实现多智能体间的协同训练。这种方法不仅有效保护了各参与方的数据隐私,而且通过整合各个智能体的成果和策略,提升了模型适应性和泛化能力。在此基础上,以基于联邦强化学习的显示拥塞通知阈值调优为案例进行研究,在多种实验场景下验证了所提架构的性能。

基于软件定义网络(SDN)的数据中心网络优化策略

本文围绕软件定义网络(SDN)技术在数据中心网络优化中的应用展开研究,旨在通过SDN架构设计提升数据中心的网络性能和资源利用率。首先分析了当前数据中心面临的主要挑战,并明确优化目标。进而提出了一套网络优化策略,包括流量管理、负载调度和应用部署,通过实验环境搭建与性能评估验证了所提策略的有效性。该策略能显著提升数据中心网络的性能,为未来数据中心网络优化提供了新的思路和方法。

省级医疗质量控制中心管理模式探索与实践

目的国家对优化医疗资源配置和服务均衡性的目标逐步提出更高要求,本研究旨在通过探索与实践省级医疗质量控制中心管理模式推动区域医疗服务水平提升。方法中山大学附属第一医院作为14个省级质控中心挂靠单位,从“稳建设、夯架构、重组织、多支持”四方面组织质控中心发挥专业作用,提升质控中心管理效能。结果在广东省卫生行政部门的领导和支持下,医院组织省级质控中心有序开展工作,促进区域医疗综合实力、各专业质控中心关键指标不断提升。结论本研究的质控中心管理模式初见成效。

基于耦合关系挖掘的电力网络错误数据注入检测

为了提高电力网络稳定性和脆弱性评估的准确性,以及有效地检测和处理错误数据注入问题,提出了基于耦合关系挖掘的电力网络错误数据注入检测方法。根据电力网络与注入错误数据耦合关系,挖掘电力网络与错误注入数据之间一对一、一对多、多对多对应关系。根据耦合关系挖掘结果,构建电力网络错误数据注入检测模型,结合时间更新数据完成电力网络错误数据注入检测。由检测评估结果可知,该方法能够确定所在区域是脆弱区域,与实际区域一致。网络崩溃指数在0.9~1.0范围内波动,与实际模块2所处情况一致,具有精准的检测结果。

“一中心双轨道三联线四驱动”网络育人模式构建

随着信息技术的飞速发展,网络已成为现代育人的重要平台。该文提出“一中心双轨道三联线四驱动”网络育人模式,旨在通过明确思政教育目标、优化思政教育环境、加强思政教育实践和提升思政教育效果,实现全面、系统、高效的网络育人工作。该模式以立德树人为中心,通过线上线下双轨道并行,结合“两微一抖”(微博、微信、抖音)三联线,同时借助新媒体中心网评员、二级学院宣传员、班级宣传委员、寝室信息员参与四驱动力,共同推动思政教育工作的深入开展。

基于虚拟化网络功能的5G数据中心资源调度技术研究

5G数据中心是现代通信与计算技术的重要支柱,随着云计算和物联网技术的发展,对数据处理能力和网络响应速度提出了更高的要求。详细探讨了虚拟化网络功能的基本原理与架构,提出了一套基于虚拟化网络功能的5G数据中心资源调度技术。内容涵盖负载均衡技术、5G数据中心的网络切片技术、动态资源调度模型的设计与实现,以及在服务质量保障下的资源优化调度技术。通过技术应用测试,验证了所提调度技术的有效性和实用性,为5G数据中心的资源管理提供了理论依据和技术支持。

软件定义网络在数据中心网络中的集成与性能优化

近年来,随着人工智能和云服务需求的持续增长,数据中心迅速扩张,同时面临更多的挑战。当前,数据中心网络技术存在能耗高和网络负载不均衡的问题,且传统数据中心往往采用专用的复杂合并硬件,如网络负载平衡器和网络能量优化器等。对此,文章提出了一种综合考虑能量优化与负载均衡的交通流管理策略。利用软件定义网络(SDN)的优势,该策略为实现负载均衡和能量优化提供了契机。具体而言,它采用基于最大可用带宽的多径路由方式来转发流量,达到了网络负载均衡的目的。

“双中心”背景下5G远程机器人外科的发展机遇与挑战

近年来,我国医疗服务体系和医疗卫生基础设施持续完善,卫生与健康事业取得了显著进展。然而,医疗资源总量不足、区域分布不均及优质资源短缺等问题依然突出。为解决这些问题,国家相关部门联合出台了一系列政策,其中“双中心”建设在改善医疗服务集中化和优化资源配置方面发挥了重要作用。与此同时,5G通信技术和机器人手术系统等高端技术的迅猛发展,为远程机器人手术的实施提供了技术支持,并为“双中心”建设提供了新的技术手段。然而,5G远程机器人手术仍面临技术、基础设施、伦理和法律法规等诸多挑战。本研究从5G远程机器人外科的技术原理、应用现状等方面出发,探讨其在“双中心”建设中的发展机遇与挑战,并提出未来发展策略,以期为我国远程医疗服务的推广和深化“双中心”建设提供参考。

基于SDN的数据中心网络流量负载均衡研究

目前数据中心网络(data center network,DCN)的负载均衡方法存在对大小流的调度缺乏全局实时检测等不足,部分大流会造成拥塞、负载不均衡和带宽碎片等问题.针对上述问题,提出了一种SDN网络流量负载均衡算法—DSA-D.首先,对流量进行分类,为大流计算所有源至目的主机可达路径的最短跳数路径集;然后,根据LLDP和ECHO测量链路时延以求得时延最优路径集;最后,采用概率拟合算法分配路径,实现数据中心网络流量负载均衡.在相同场景下的实验结果表明,与ECMP、Hedera和DIFF算法相比,DSA-D算法具有更好的吞吐量、链路带宽利用率和平均往返时延.

一种新型角度传感器及其非线性补偿技术

为了解决传统电阻式、磁式等角度传感器存在磨损严重、易受电磁干扰的问题,设计了一种基于激光光斑图像识别的角度传感器,采用灰度重心法计算出光斑的中心点像素坐标,根据光斑中心点像素坐标来计算当前输入的角度值。采用傅里叶曲线拟合法,将中心点像素坐标和输入角度值拟合成一条平滑的曲线。并采用改进的反向传播(BP)神经网络算法对输入、输出曲线存在的非线性进行补偿。实验结果表明:进行非线性补偿后的角度传感器的非线性误差为1.017,降低了1.069。其迟滞性、灵敏度、分辨率和平均测量误差分别为±2.65%、2.428/(°)、2560像素/(°)和0.6°。

全光网在高校数据中心网络中的应用与性能评估

随着高校数据中心网络规模的不断扩大和应用需求的增加,全光网作为一种高带宽、低延迟的网络技术,逐渐在高校数据中心网络中得到应用。文章针对全光网在高校数据中心网络中的应用与性能评估进行了研究。首先介绍了全光网的概念和特点,以及高校数据中心网络的需求和挑战。然后重点探讨了全光网在高校数据中心网络中的应用,包括拓扑结构设计、传输技术应用以及设备选型和部署。接着介绍了全光网在高校数据中心网络中的性能评估,包括评估指标、评估方法和实验设计,并给出了实验结果和分析。最后对研究工作进行了总结,并展望了未来的研究方向。

自我中心网络关系嵌入对企业创新的影响研究——基于生物医药领域核心企业数据

基于生物医药领域核心企业专利合作申请数据构建企业自我中心网络,结合关系嵌入理论,将网络关系嵌入强度、嵌入广度的静态特征及关系稳定性的动态特征纳入到同一研究框架,采用标准负二项模型研究生物医药领域核心企业自我中心网络关系嵌入特征对其创新的影响。研究结果表明:企业自我中心网络关系嵌入强度对企业创新呈现倒U型影响;网络关系嵌入广度、关系稳定性均对企业创新有显著正向影响;企业知识积累在网络关系嵌入影响企业创新中起中介作用。研究结论丰富了企业自我中心网络的相关理论研究,并为生物医药领域创新高质量发展提供了理论依据。

递归型数据中心网络上g-额外连通度及容错单播算法研究

数据中心网络的研究是近几年兴起的热点。与传统的树型数据中心网络相比,递归型数据中心网络具有更好的容错性和可扩展性。部署于n-口交换机上的k-维递归型完全图网络可以表示为Xk,n,σ表示图中任意顶点与同维度其他子图相连接的边数。在实际情况中,网络的额外连通度相较于传统的连通度能够更准确地衡量一个网络的容错性。证明当k≥3,n≥3,σ∈{1,n-1}且0≤g≤2时,Xk,n的g-额外连通度为(g+1)(kσ-1)+n,这一结果接近于其连通度的g+1倍。进一步,提出基于该情形下的容错单播算法,并证明了该算法的时间复杂度和在最坏情况下Xk,n中任意两点间构造出路径长度的上界。通过模拟仿真实验,验证了该算法在执行效率上优于广度优先和深度优先搜索算法,且算法具有较好的容错性。

网络拥塞控制方法综述

网络拥塞控制方法是决定网络传输性能的关键因素.近几年,网络不断普及、网络带宽不断增长、用户对网络性能的需求不断提升,为拥塞控制算法的设计带来挑战.为适应不同的网络环境,近期不少新颖的拥塞控制算法被研究者们提出来,极大地提升网络的传输性能,改善用户体验.综述最新拥塞控制算法设计思想,将其分为预约调度式、直接测量式、基于机器学习式以及迭代探测式4大类,分别介绍相应的代表性拥塞控制算法,并进一步对各种拥塞控制思想方法的优缺点进行对比和分析,最后展望拥塞控制的未来发展方向,以启发该领域的研究.

软件定义网络下两阶段大象流识别算法

目的针对数据中心网络(Data Center Network,DCN)中数据流量多导致大象流与老鼠流识别精确度低的问题,提出一种基于软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)下两阶段大象流识别算法。方法将SDN与DCN结合,第一阶段,采用高斯分布动态阈值优化算法,通过对数据包阈值的设定,计算大象流误检率与漏检率,不断优化得到最优阈值,以此识别出可疑大象流;第二阶段,在依据流传输速率与流持续时间精确得到大象流的基础上,提出阈值约束、流量检测机制、Count计数器等三方面改进对大象流识别阈值下限的约束,将网络中大象流的数据量与流持续时间进行周期内阈值计算,提高大象流的识别精确度。结果实验结果表明:算法与已有相关算法相比,第一阶段可疑大象流平均字节数比网络流平均字节数多11.3%;不同阈值下的算法准确度提高1.7%,不同网络流量下的大象流平均检测时间降低至6 ms以内。结论软件定义网络下两阶段大象流识别算法在第一阶段具有较强的大象流识别能力,同时算法的精确度有所提高,大象流的平均检测时间降低,提高了网络质量,能为进行网络流量调度策略的进一步研究提供相关性条件。

网络强国视角下青少年网络素养的内涵界定、测评方式与教育路径

网络强国要求中国少年网络强。中国化的网络素养急需突破西方抵制保护主义、分析范式和表征范式的网络媒介素养观。在内涵界定上,确立必备品格和关键能力两个基本内涵,品格上要恪守网络伦理和网络文明,实现网络与现实人格相统一,具备网络适应力、胜任力和创造力;能力上要坚持网络认知为先,网络技能为重,网络道德为魂,体现时代性、实践性、创造性、人民性和国际性的鲜明特征。在测评研究上,应该紧跟当前核心素养教育的改革方向,坚持走网络素养教育的"知行统一"路线,借鉴核心素养测评的评价方法,秉持"以证据为中心的设计"的理念,开展"基于证据进行推理"的测评设计,用组合模型实现科学评价。在教育路径上,要关注在中国开展网络素养教育的地区差异、阶层差异和文化差异,要从提升教师的网络素养开始,将网络素养教育与数字素养教育有机融合,组建教科研共同体,开展基于网络素养提升的课程开发研究和教育行动研究,持续推进大中小网络素养教育一体化。

基于深度神经网络的台风中心定位方法

台风中心定位的微小误差会对台风路径预报造成较大的偏离,因此精确定位台风中心是台风路径预测和灾害预报的重要步骤。台风云系随时间不断变化且风力强弱不一,在卫星云图中呈现了多样性和复杂性,现有基于神经网络的模型由于缺少对台风特征图像多维度参数的权重合理分配,在自动提取台风图像特征上受到了限制。为此,提出一种融合通道注意力与坐标注意力的神经网络模型(TY-LOCNet),首先搭建深度卷积神经网络模型提取台风特征;其次引入通道注意力机制从台风特征中捕获通道级别的信息,提升模型对重要通道的关注度;然后将通道注意力结果输入到坐标注意力机制中全局标定台风位置信息,使模型能够在较大的区域关注到台风的形态结构;此外,均方误差损失函数未能融合计算坐标导致定位精度低,因此提出距离损失函数(DISTLoss)通过距离回归提高模型定位精度。实验结果表明,TY-LOCNet的平均位置误差(MLE)、平均定位误差(MAE)和检测速度分别为3.502像素,0.292°和17 FPS,优于其他模型。台风中心定位模型TY-LOCNet可为台风预报提供实时性台风中心定位支持。

基于深度神经网络的数据中心光互连网络资源分配方法

在人工智能环境下为了提高数据中心光互联网络组件和软件的安全性,需要构建优化的资源分配模型,提出基于深度神经网络的数据中心光互连网络资源分配方法。采用用户关联和功率谱分配联合优化方法构建数据中心光互连网络资源调度模型,结合对网络资源粒度的服务请求QoS资源配置实现对不同种类资源的融合和聚类处理,提取数据中心光互连网络资源的空间、时间、频谱等多维网格抽象模型参数,通过深度神经网络学习方法实现对网络资源分配过程中的多种资源粒度融合和收敛性寻优控制,建立用户之间分配数据中心光互连网络资源的信道模型,通过传输链路均衡配置方案实现对网络资源的优化分配和均衡配置。仿真结果表明,本方法的资源分配传输比特率为18 bit/s,延时较小,资源分配阻塞率低,为0.05%,且资源持有度较高,可始终维持在100%,说明本方法具有对较强的资源均衡配置能力。

社会网络分析视角下的工业遗产空间改造策略——以三邻桥社区中心项目为例

随着城市扩张速度的减慢,城市工业遗产的改造成为了一个新的研究方向,对工业遗产建筑现有空间进行合理再利用是改造项目中的一大要点。工业建筑改造过程中存在功能布局、空间可达性、空间序列多样性三个客观问题亟需解决,以上海三邻桥社区中心改造项目为例,使用社会网络分析法对三邻桥厂区空间的相关指标进行分析,提出针对性的优化策略。通过对改造后的空间重新构建空间网络模型再次分析验证了厂区的空间结构得到优化。利用社会网络分析法为将工业遗产建筑改造为公共建筑提出了空间方面的策略,可以为类似的项目提供参考。

新型智算中心组网方案研究

当前算力需求爆发式增长,通用计算也朝着人工智能计算的方向演进,新型智算中心网络作为算力间数据交互的中心,成为影响算力性能发挥的关键。分析了智算中心对网络的需求,对网络协议、架构和运维管理等方面进行了深入研究,并结合业界发展情况,给出了智算中心组网方案的建议。