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991.
文章介绍了卫星数据图像的存储,论述几种集群服务器的负载策略,提出一种自适应的负载均衡策略,并对以往策略进行了对比。对分布式分包路由(DPR)技术作了深入的分析,作者在测试评估的过程中,给出一种新的集群服务器方案。 相似文献
992.
993.
994.
提出了一种基于BP神经网络的零件分类方法。通过200个典型零件样本对神经网络进行训练和测试,证明该基于BP神经网络的零件分类成组系统可实现零件的准确分类成组。 相似文献
995.
确定性通信的发展,促进了时间触发概念的引入。时间触发以太网(TTE)通过提供3种流量类别来支持混合安全性的实时应用:时间触发(TT)流量,具有完全的时间确定性;速率约束(RC)流量,具有确界的端到端延迟;尽力传(BE)流量。如何实现时间触发机制下RC流量实时性能的紧性分析,仍然是决定TTE网络顺利应用的开放式问题。在FIFO服务策略的假设下,将“一次性突发原则”的分析方法引入到TTE网络中,以观察该原则在时间触发网络性能分析中的影响。不同于航空电子全双工以太网(AFDX),具有更高优先级的TT流量会对RC流量的延迟分析产生关键影响,从而导致一次性突发分析的复杂性。通过建立聚合TT流量在及时阻断模式下的到达曲线模型,从而获得单条RC流量端到端的服务曲线模型,基于此实现了RC流量的最坏情况端到端延迟(WCD)评估,进一步完成了一次性突发原则下的分析对比。相较于已有工作,一次性突发原则可以得到RC流量更精确的最坏端到端延迟上界评估结果,有助于改善TTE网络性能评价紧性。通过A380拓扑组网案例的对比分析,相比于传统方法,所提方法RC流量平均延迟减少了12.05%。 相似文献
996.
当前,市场上普遍使用的负责推理的终端人工智能(AI)芯片使用训练好的参数对数据进行快速高效运算。但在通常训练过程中使用的数据集和真实数据的分布不一致,由此获得的参数会导致终端AI芯片识别准确度降低。为此,提出了一种基于终端AI芯片的可视化反馈系统架构方法。使用反卷积特征可视化方法,在具有高效计算性能的终端AI芯片上,对卷积核参数进行迭代优化,达到可识别该图像目的。相比于CPU/GPU和FPGA,所提架构在卷积神经网络模型里,更具有高效处理能力和灵活可塑性。实验表明,该研究有效提高了终端AI芯片的普适性、识别准确度和处理效率。 相似文献
997.
选取中国地壳观测网(CMONOC)的参考站中的25个站点,作为基于北斗系统的星基增强系统(BDSBAS)地面参考站;对用户差分距离误差(UDRE)和格网点电离层垂直延迟改正数误差(GIVE)的算法进行研究;利用接收机接收的北斗数据,分析与研究了中国及邻近区域的完好性保护级及完好性可用性覆盖范围。结果表明:利用所提出的方法,至少95%时间可用时,整个中国区域100%满足LPV进近对完好性保护级的要求,部分区域满足LPV-200进近对完好性保护级的要求。由此验证BDSBAS在中国建设的可行性,对在民航中的应用提供了参考。 相似文献
998.
免疫反应大小是决定可植入生物材料能否开展临床应用的关键因素之一。研究评估了辐照和环氧乙烷(EO)两种灭菌方式处理后的小肠黏膜下层(SIS)脱细胞外基质材料在体内的免疫反应,旨在为其临床试验的开展提供可行依据。将两种灭菌方式处理的SIS脱细胞外基质材料皮下植入到BALB/c小鼠,第14和28天取样后,系统性地评估了其免疫反应。与仅手术不植入材料的阴性对照组相比,免疫器官(脾和淋巴结)的形态、质量、细胞数、淋巴细胞的体外增殖及酶联免疫吸附检测结果均无显著性差异,证明两种灭菌方式处理后的SIS脱细胞外基质材料都不会对小鼠引起明显的免疫排斥反应。流式细胞术分析及局部H&E染色结果表明,经EO灭菌处理的SIS脱细胞外基质材料对小鼠的免疫刺激更小,是更适用于此材料的灭菌方法。研究结果为SIS脱细胞外基质材料的灭菌程序及其临床应用提供了支持。 相似文献
999.
针对网络约束问题,对带丢包和量化的网络化系统分布式状态估计进行了研究。用一组满足Bernouli分布的随机变量来描述丢包现象,采用预测补偿机制进行丢包补偿。将数据量化引入的误差描述为观测方程中的参数不确定性,通过求解固定时域内的min-max问题,得到局部估计器。对局部估计器的稳定性进行研究,给出了误差范数平方的期望收敛的充分条件。推导了局部估计器误差协方差上界的递推公式,在此基础上,应用协方差交叉(CI)融合算法得到了分布式融合估计器。仿真结果表明,所提算法能够有效减小数据丢包和量化对状态估计的影响。 相似文献
1000.
用缩比模型测量结果预估是研制阶段获得大尺寸目标雷达散射截面(RCS)的常用方法,但根据经典电磁相似理论,严格满足缩比条件的涂覆吸波材料缩比目标测量难以实现。针对涂覆吸波材料缩比目标的RCS预估问题,提出了采用多元对数线性回归模型的预估方法。设计了2组圆柱模型,在微波暗室中对缩比因子分别为1、2、4、8的2组模型进行了测试。在完成角度矫正等数据预处理基础上,将缩比模型RCS数据作为训练集代入模型当中求得参数,对原模型的RCS进行预估并与实际实测数据进行对比分析。结果表明:所提方法预估数据与实测数据曲线拟合度较好,相较于传统平方率模型,误差下降了3~5 dB,在回归模型中加入吸波材料因子后误差进一步下降了0.3~0.8 dB。 相似文献