基于非嵌入式系统的路由器框架研究与实现

该文针对嵌入式系统的路由器,提出了一种新型的基于非嵌入式系统的路由器体系结构及具体实现方案,其应用具有较高的性价比和实用价值。     

结构受力模拟动画生成及其视频输出技术研究

对结构受力模拟动画的算法以及视频输出技术进行了分析和讨论，同时也介绍了使用OpenGL技术生成具有真实感动画的方法。     

基于RBF-FCM-ROLSR 砼安全性评估方法

提出了一种基于径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Networks)、模糊C-均值聚类(FCM)算法和递归正交最小二乘法(ROLS)的混凝土安全性专家系统评估预测方法.此方法先用FCM算法初选多个RBFNN的函数中心,再采用ROLS训练网络,最后结合后向选择法,减少初选的中心数目,以得到最终的有效中心值.该方法加快了RBFNN的训练速度,提高了网络的运算效率.将其运用到混凝土安全性评估专家系统中,获得了满意的结果.将这种新算法得出的评估数据与传统的BP网络计算出的数据进行了比较,进一步证明了RBFNN及其学习算法的优越性和实用性.     

基于视觉方面注意力的图像文本情感分析模型

社交网络已经成为人们日常生活中不可分割的一部分,对社交媒体信息进行情感分析有助于了解人们在社交网站上的观点、态度和情绪。传统情感分析主要依赖文本内容,随着智能手机的兴起,网络上的信息逐渐多样化,除了文本内容,还包括图像。通过研究发现,在多数情况下,图像对文本有着支持增强作用,而不独立于文本来表达情感。文中提出了一种新颖的图像文本情感分析模型(LSTM-VistaNet),具体来说,LSTM-VistaNet模型未将图像信息作为直接输入,而是利用VGG16网络提取图像特征,进一步生成视觉方面注意力,赋予文档中核心句子更高的权重,得到基于视觉方面注意力的文档表示;此外,还使用LSTM模型对文本情感进行提取,得到基于文本的文档表示。最后,将两组分类结果进行融合,以获得最终的分类标签。在Yelp餐馆评论的数据集上,所提模型在精确度上达到了62.08%,比精度较高的模型BiGRU-mVGG提高了18.92%,验证了将视觉信息作为方面注意力辅助文本进行情感分类的有效性;比VistaNet模型提高了0.32%,验证了使用LSTM模型可以有效弥补VistaNet模型中图像无法完全覆盖文本的缺陷。     

异构云环境下AHP定权的多目标强化学习作业调度方法

随着新型基础设施建设(新基建)的加速,云计算将获得新的发展契机.数据中心作为云计算的基础设施,其内部服务器不断升级换代,这造成计算资源的异构化.如何在异构云环境下,对作业进行高效调度是当前的研究热点之一.针对异构云环境多目标优化调度问题,设计一种AHP定权的多目标强化学习作业调度方法.首先定义执行时间、平台运行能耗、成...     

Towards Automated Provisioning and Emergency Handling in Renewable Energy Powered Datacenters

Designing eco-friendly system has been at the forefront of computing research. Faced with a growing concern about the server energy expenditure and the climate change, both industry and academia start to show high interest in computing systems powered by renewable energy sources. Existing proposals on this issue mainly focus on optimizing resource utilization or workload performance. The key supporting hardware structures for cross-layer power management and emergency handling mechanisms are often left unexplored. This paper presents GreenPod, a research framework for exploring scalable and dependable renewable power management in datacenters. An important feature of GreenPod is that it enables joint management of server power supplies and virtualized server workloads. Its interactive communication portal between servers and power supplies allows dataeenter operators to perform real-time renewable energy driven load migration and power emergency handling. Based on our system prototype, we discuss an important topic： virtual machine （VM） workloads survival when facing extended utility outage and insufficient onsite renewable power budget. We show that whether a VM can survive depends on the operating frequencies and workload characteristics. The proposed framework can greatly encourage and facilitate innovative research in dependable green computing.     

基于用户体验延迟的QoE层次评估模型

针对Web服务中难以获得反映用户体验的数据,且难以对用户体验质量（QoE）进行评估的问题,在分析了Web数据和现有评价方法的基础上,提出了一种融入用户体验延迟ED的QoE层次评价方法。该方法基于层次分析法,并结合人类生理主观感受,能够更加客观地衡量用户体验。通过相关案例验证了该方法的可行性。     

位置社交网络中基于评论文本的兴趣点推荐

随着位置社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐对于用户和商家愈发重要。目前基于社交网络的兴趣点推荐算法主要利用用户的历史签到数据和社交网络数据来提升推荐质量,但忽略了利用兴趣点的评论文本数据;并且LBSN中的数据经常会存在部分信息缺失的情况, 对兴趣点推荐算法而言如何保证鲁棒性是一个巨大的挑战。为此,提出了一种新的用户兴趣点推荐模型,称其为SoGeoCom模型。该模型融合了用户社交网络数据、地理位置数据以及兴趣点的评论文本数据这3个因素来进行兴趣点推荐。基于来自Yelp的真实数据集的实验结果表明,与其他主流的兴趣点推荐算法相比,SoGeoCom模型能够提高准确率和召回率,并且具有良好的鲁棒性,获得了更好的推荐效果。     

组态软件在地下通道监控系统上的应用

图形组态子系统是工控组态软件的重要组成部分.介绍基于PLC和国产组态软件--KINGVIEW 6.52实现隧道监控系统,并以武汉首义广场地下通道为例,着重论述组态控制软件在城市隧道监控系统中的应用.