【摘 要】
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针对云数据中心现有物理主机状态检测算法对提高云数据中心物理资源的利用率效果不明显问题,提出了基于负载预测的物理主机状态检测策略(load prediction based physical host status detection, LP-PHSD),LP-PHSD利用时间序列和二次指数平滑法预测出物理主机在未来一段时间内的资源利用率情况,同时结合绝对中位差方法,确定资源利用率动态阈值边界,选择
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针对云数据中心现有物理主机状态检测算法对提高云数据中心物理资源的利用率效果不明显问题,提出了基于负载预测的物理主机状态检测策略(load prediction based physical host status detection, LP-PHSD),LP-PHSD利用时间序列和二次指数平滑法预测出物理主机在未来一段时间内的资源利用率情况,同时结合绝对中位差方法,确定资源利用率动态阈值边界,选择适当的时刻进行迁移,提高物理资源的利用效率,降低能量消耗。LP-PHSD包括源物理主机状态检测和目标物理
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SARS和COVID-19的暴发对我国公众健康、社会经济等造成了严重影响,为揭示呼吸道烈性传染病的时空传播的共性规律和差异特征及背后原因,运用时空统计方法,系统分析并对比了SARS与COVID-19的时空传播差异性特征,并结合病毒本身传播特性及交通、温度等因子进行原因分析。研究表明:(1)时间序列上,SARS从发病初始到结束经历了2个阶段,即上升期-平缓期,COVID-19经历了3个阶段,即上升期
针对运动模糊在空间上非均匀且模糊核未知的特点,提出一种选择性内核卷积混合连接编解码网络。为避免估计模糊核产生误差,该网络采用对称编解码的结构,以端到端的方式实现盲去模糊;为消除非均匀模糊,设计一种选择性内核卷积混合连接块,使用两个感受野不同的分支增强网络提高非均匀模糊特征的适应能力;同时,该模块融合了通道注意力机制,对多分支特征图进行校准,增强有效特征信息;此外,使用均方误差与感知损失作为联合损失
模拟传染病时空传播、定量评估疫情风险对科学防控、精准施策具有重要的现实意义。本文融合多源时空数据,构建了耦合LSTM算法和云模型的疫情传播风险预测模型。该模型首先基于GIS和LSTM算法构建疫情空间演变模拟模型,通过学习历史疫情数据中的规律,以1 km×1 km为空间尺度、天为时间尺度模拟传染病时空传播过程。其次,基于模拟传染病例数据和疫情传播时空影响因素构建风险评价指标,应用云模型和自适应策略构
为了提高步态识别的识别效率,提出了一种基于多通道步态集合的步态识别算法。算法中将一个周期的步态轮廓图进行归一化处理后,通过步幅的大小将周期内的轮廓图划分为7个通道,每个通道内的轮廓图按照平均步态来处理,得到7通道的步态模板。结合卷积神经网络的优异性能,将该多通道步态模板(period energy image, PEI)当成图像集作为网络的输入,让网络自身去提取步态模板之间的时序关系。在此基础上,
在2020年COVID-19第一波疫情中,通过一系列非药物干预措施,国内许多城市实现了疫情的快速抑制。对这些交叉叠加的多项干预措施进行单项措施的效果评估,识别出关键的防控策略,能够为未来的疫情防控提供重要的经验与科学依据。本研究以深圳市为例,利用融合了多源时空轨迹大数据的空间显式智能体模型评估深圳市快速抑制第一波疫情的各项非药物干预措施效果,识别出核心措施与辅助措施。模拟结果显示,在深圳市第一波疫
为了解决云中心的服务器端在高并发情况下各节点的负载失衡问题,在对负载均衡技术Nginx自带的负载均衡策略和主流的负载均衡策略进行研究、分析的基础上,提出了一种动态调节权重的负载均衡策略。该策略基于加权轮询策略进行改进,同时考虑服务器的本身硬件性能与工作时的负载情况,设计了静态权值和动态权值的计算方法,将两者结合得到节点最终权值。静态权值主要考虑了各服务器的硬件性能情况,动态权值的计算则是收集各后端
为了更便捷地提取城市居民的出行轨迹,从而分析个体的日常空间行为,进而为城市管理的各项措施决策提供数据支撑,本文提出基于WiFi探针数据的城市出行轨迹提取方法,主要解决WiFi探针数据的路网匹配及丢失轨迹重构问题。首先,通过对终端MAC码和时间戳进行多列排序后提取出轨迹记录序列,利用信号强度RSSI值为每条记录提取坐落在路网上的候选点集。其次,设计基于局部评价的算法,对于每一个候选点,利用其前后相邻
针对在多约束条件下移动机器人在路径规划中搜索效率低、收敛速度慢的缺点,提出多约束条件下基于改进遗传算法的移动机器人路径规划,充分考虑路径长度、平滑度以及困难度这3种因素的影响,通过分析多约束条件下遗传算法在初始化种群时计算方法的不足,提出利用SPS(surrounding point set)算法,通过在障碍物周围生成点来产生初始路径,以提高算法快速生成初始种群的能力;增加平滑算子和删除算子,删除
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有利气象条件之后的静风期,极大降低了PM_(2.5)跨区域传输的影响,能够揭示本地源的排放状况。本文尝试性引入了静风期污染物分布揭示本地源排放特征的概念,提出了一种基于遥感数据的PM_(2.5)排放清单空间精细化方法:首先,利用MODIS MCD19A2反演的ChinaHighPM_(2.5)数据,构建高时空分辨率PM_(2.5)数据融合方法;然后,构建唐山市有利气象条件之后的静风期污染物遴选方法