数据中心基于服务满足度的网络流避让方法

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越来越多的行业开始利用云以降低成本提高生产力,支撑多样化的服务对数据中心的网络性能提出了更高的要求,如何高负载下优先保证各项服务的质量变得至关重要,云服务提供商同时也关注如何提高数据中心的网络资源利用率并降低能耗。结合上述问题,提出一种基于服务满足度对非服务网络流进行调度的方法。引入服务满足度这一概念,评估网络状态能否满足服务需要,然后依据网络流所支撑的不同服务将其分类,网络负载激增时基于服务满足度调整非用户服务依赖的网络流,降低网络负载缓解拥塞。仿真结果表明,主动避让方法在网络高负载时能优先保证服务的质
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传统视觉方案无法应对无人机降落过程中复杂的环境变化,难以实现在机载处理器上的实时图像处理。为此,提出一种适用于无人机板载端轻量高效的Onboard-YOLO算法,使用可分离卷积代替常规卷积核提升计算速度,通过注意力机制自动学习通道特征权重提高模型准确度。在运动模糊、遮挡、目标出视野、光照、尺度变化等5种干扰环境下进行降落测试,结果表明,Onboard-YOLO可以解决降落过程中的复杂环境问题,在板
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大多数社会化推荐算法仅考虑约束用户的特征向量并未限制物品的特征向量对推荐系统性能的影响,针对这一问题,提出了一种融合物品信息的社会化推荐算法。该算法先通过用户与物品的交互图构建物品相似性网络,在此基础上采用随机游走和SkipGram的方法构造出隐性物品相似性网络,再通过图神经网络的方法学习物品隐性相似性网络、社交网络和用户物品交互图,得到用户和物品编码的特征向量,最后在矩阵分解的基础上同时对用户和物品的特征向量做进一步约束,采用迭代更新的方式获取用户和物体最终的特征向量。为验证推荐算法的性能,在FilmT
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