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标题
作者
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出版物名称
出版社
机构
学科分类号
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基金资助
索书号
标题
标题
作者
主题词
出版物名称
出版社
机构
学科分类号
摘要
ISBN
ISSN
基金资助
索书号
作者
标题
主题词
出版物名称
出版社
机构
学科分类号
摘要
ISBN
ISSN
基金资助
索书号
作者
作者
标题
主题词
出版物名称
出版社
机构
学科分类号
摘要
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ISSN
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文献类型
56 篇
专利
馆藏范围
56 篇
电子文献
0 种
纸本馆藏
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机构
6 篇
之江实验室
2 篇
国网天津市电力公...
2 篇
国家电网有限公司
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清华大学
2 篇
北京邮电大学
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北京思维造物信息...
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国网天津市电力公...
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中国平安人寿保险...
2 篇
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1 篇
北京达佳互联信息...
1 篇
交通银行股份有限...
1 篇
北京亿欧网盟科技...
作者
4 篇
杨斌
4 篇
刘善赟
4 篇
朱向明
4 篇
张兴明
2 篇
赵泽华
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时燕新
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田永鸿
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山其本
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朱勇
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邹涛
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李华
2 篇
张汝云
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张志君
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张杰
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赵光东
2 篇
黄雄科
语言
56 篇
中文
检索条件
"主题词=计算任务信息"
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计算
组件容器化部署方法、装置、
计算
机设备和存储介质
计算组件容器化部署方法、装置、计算机设备和存储介质
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作者:
潘熙文
罗俊
崔培豪
张俪龄
黄翠
王锋
周飞
鲍玲
王良杰
350004 福建省福州市台江区江滨中大道398号兴业银行大厦
本申请涉及一种
计算
组件容器化部署方法、装置、
计算
机设备和存储介质。所述方法包括:响应于用户节点的Flink
计算
任务
的请求,获取Flink
计算任务信息
;对所述Flink
计算任务信息
进行容器化编排,生成容器化编排文件;获取Flink
计算
组件...
详细信息
标准号: CN116302350A
本申请涉及一种
计算
组件容器化部署方法、装置、
计算
机设备和存储介质。所述方法包括:响应于用户节点的Flink
计算
任务
的请求,获取Flink
计算任务信息
;对所述Flink
计算任务信息
进行容器化编排,生成容器化编排文件;获取Flink
计算
组件对应的Flink对象实例,基于所述容器化编排文件,将所述Flink对象实例部署至对应的目标容器节点。采用本方法能够降低Flink
计算
组件出现不能正常查询、服务停止以及崩溃等问题出现的概率,保证Flink
计算
组件的正常运行。
关键词:
计算
组件
计算任务信息
编排
计算
机设备
存储介质
服务停止
目标容器
生成容器
用户节点
部署
崩溃
查询
响应
概率
申请
保证
来源:
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学校读者
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海量数据的
任务
调度方法及系统
海量数据的任务调度方法及系统
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作者:
李珊
100101 北京市朝阳区关庄路2号院1号楼-2至6层101内4层C401-1室
本发明公开了一种海量数据的
任务
调度方法,包括:服务请求节点获取
计算
任务
,所述
计算
任务
为时延敏感型
任务
;所述服务请求节点生成博弈策略,并基于所述博弈策略,制定服务报酬,并将所述服务报酬及所述
计算任务信息
分发至一个或多个...
详细信息
标准号: CN114168279B
本发明公开了一种海量数据的
任务
调度方法,包括:服务请求节点获取
计算
任务
,所述
计算
任务
为时延敏感型
任务
;所述服务请求节点生成博弈策略,并基于所述博弈策略,制定服务报酬,并将所述服务报酬及所述
计算任务信息
分发至一个或多个雾节点;所述服务请求节点接收第一雾节点反馈的
任务
卸载响应,并基于所述
任务
卸载响应,所述第一雾节点向所述服务请求节点提供
计算
任务
卸载,其中,所述第一雾节点属于接收了所述服务报酬及
计算任务信息
的所述一个或多个雾节点中的其中一个或多个雾节点。
关键词:
服务请求节点
服务报酬
任务
卸载
计算任务信息
博弈
海量数据
节点反馈
任务
调度
响应
分发
敏感
制定
来源:
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一种协同环境下基于时间感知的移动终端
任务
迁移方法
一种协同环境下基于时间感知的移动终端任务迁移方法
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作者:
汪敏
周传龙
陈霄
褚孔统
朱勇
210000 江苏省南京市栖霞区灵山南路1号
本发明提供了一种协同环境下基于时间感知的移动终端
任务
迁移方法,包括:步骤1、获取“边缘‑云”协同环境下的
计算任务信息
,以及边缘服务器的部署情况;步骤2、评估每一迁移策略下的
计算
任务
的平均迁移延迟;步骤3、评估每一个边缘服...
详细信息
标准号: CN112231085B
本发明提供了一种协同环境下基于时间感知的移动终端
任务
迁移方法,包括:步骤1、获取“边缘‑云”协同环境下的
计算任务信息
,以及边缘服务器的部署情况;步骤2、评估每一迁移策略下的
计算
任务
的平均迁移延迟;步骤3、评估每一个边缘服务器的能耗水平;步骤4、通过标准化和归一化方法,评估每一迁移策略的效用值,选取最优的迁移策略。本发明根据“边缘‑云”资源
信息
,基于时间感知,实时给出一种迁移策略,既确保
任务
的平均迁移延迟,又最优化边缘服务器的能量消耗,能够实现减少
计算
迁移时间,提高服务性能。
关键词:
迁移策略
边缘服务器
时间感知
迁移
延迟
评估
协同
计算任务信息
服务性能
能耗水平
能量消耗
任务
迁移
移动终端
资源
信息
归一化
最优化
标准化
部署
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一种基于自动机器学习的边缘
计算
模型训练方法
一种基于自动机器学习的边缘计算模型训练方法
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作者:
林伟伟
周智勇
沈王博
510000 广东省广州市天河区五山路
本发明公开了一种基于自动机器学习的边缘
计算
模型训练方法,包括以下步骤:在边缘服务器训练
计算
模型前获取当前的
计算任务信息
和服务器
计算
资源情况;通过NAS(Neural Architecture Search)根据
计算任务信息
和
计算
资源情况,对自动机...
详细信息
标准号: CN115687930A
本发明公开了一种基于自动机器学习的边缘
计算
模型训练方法,包括以下步骤:在边缘服务器训练
计算
模型前获取当前的
计算任务信息
和服务器
计算
资源情况;通过NAS(Neural Architecture Search)根据
计算任务信息
和
计算
资源情况,对自动机器学习算法的超参数进行学习和约束;在确定自动机器学习算法的超参数后,通过自动机器学习算法根据输入数据自动训练出最优的
计算
模型。与当前边缘服务器上的
计算
模型不同,本方法的模型采用了自动机器学习技术,可以减轻模型开发和维护成本,在自动生成模型时考虑到边缘服务器的异构性、资源有限性以及
计算
任务
对
计算
时延的要求问题,使生成的
计算
模型更具有泛化能力。
关键词:
计算
模型
自动机器
边缘服务器
学习算法
计算任务信息
服务器
计算
资源
资源有限性
计算
时延
计算
资源
模型开发
自动生成
自动训练
异构性
学习
维护
来源:
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海量数据的
任务
调度方法及系统
海量数据的任务调度方法及系统
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作者:
李珊
561000 贵州省安顺市西秀区华西街道黄果树大街188号建博国际广场C栋1单元17011室
本发明公开了一种海量数据的
任务
调度方法,包括:服务请求节点获取
计算
任务
,所述
计算
任务
为时延敏感型
任务
;所述服务请求节点生成博弈策略,并基于所述博弈策略,制定服务报酬,并将所述服务报酬及所述
计算任务信息
分发至一个或多个...
详细信息
标准号: CN114168279A
本发明公开了一种海量数据的
任务
调度方法,包括:服务请求节点获取
计算
任务
,所述
计算
任务
为时延敏感型
任务
;所述服务请求节点生成博弈策略,并基于所述博弈策略,制定服务报酬,并将所述服务报酬及所述
计算任务信息
分发至一个或多个雾节点;所述服务请求节点接收第一雾节点反馈的
任务
卸载响应,并基于所述
任务
卸载响应,所述第一雾节点向所述服务请求节点提供
计算
任务
卸载,其中,所述第一雾节点属于接收了所述服务报酬及
计算任务信息
的所述一个或多个雾节点中的其中一个或多个雾节点。
关键词:
服务请求节点
服务报酬
任务
卸载
计算任务信息
博弈
海量数据
节点反馈
任务
调度
响应
分发
敏感
制定
来源:
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一种基于边缘
计算
的
信息
安全防护方法
一种基于边缘计算的信息安全防护方法
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作者:
曾纪钧
龙震岳
张小陆
梁哲恒
510600 广东省广州市越秀区东风东路757号
本发明公开了一种基于边缘
计算
的
信息
安全防护方法,包括:分析处理各用户的
计算任务信息
识别出可疑
计算
任务
的所属的用户,并将其标记为可疑用户,监测所述可疑用户的
计算
任务
;获取正常用户的待
计算任务信息
,通过在各待
计算任务信息
...
详细信息
标准号: CN114417270A
本发明公开了一种基于边缘
计算
的
信息
安全防护方法,包括:分析处理各用户的
计算任务信息
识别出可疑
计算
任务
的所属的用户,并将其标记为可疑用户,监测所述可疑用户的
计算
任务
;获取正常用户的待
计算任务信息
,通过在各待
计算任务信息
的数据段中填充指定数量的校验数据得到目标数据;将所述目标数据分配至各个移动边缘应用,基于所述各移动边缘应用对所述目标数据进行处理,得到处理后的数据;基于所述各移动边缘应用的调度
信息
,将安全等级低于预设安全等级阈值的移动边缘应用删除。本发明能够降低数据传输期间被攻击的风险,提高数据传输的安全性与效率。
关键词:
计算任务信息
目标数据
移动
可疑用户
应用
数据传输期间
信息
安全防护
调度
信息
分析处理
数据传输
校验数据
正常用户
数据段
预设
填充
删除
安全
攻击
监测
分配
来源:
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移动边缘
计算
的联合优化方法及系统
移动边缘计算的联合优化方法及系统
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作者:
翟临博
马淑月
宋书典
杨峰
赵景梅
250014 山东省济南市历下区文化东路88号
本公开提供了一种移动边缘
计算
的联合优化方法及系统,包括以下步骤:获取移动边缘
计算
的
任务信息
;根据获取的
任务信息
以及预设的适应度函数,得到
任务信息
的优先队列,
计算任务信息
中每个
任务
接入边缘云和服务放置边缘云的概率;根据...
详细信息
标准号: CN113918318A
本公开提供了一种移动边缘
计算
的联合优化方法及系统,包括以下步骤:获取移动边缘
计算
的
任务信息
;根据获取的
任务信息
以及预设的适应度函数,得到
任务信息
的优先队列,
计算任务信息
中每个
任务
接入边缘云和服务放置边缘云的概率;根据得到的概率进行
任务信息
的重分配,得到达到预设的
任务信息
完成率时的接入边缘云和服务放置边缘云;其中,
任务信息
的重分配是依据
任务信息
的冗余时间,以预设的
任务信息
完成率为目标,对
任务信息
进行重新分配。本公开同时考虑存储空间、
计算
容量和通信延迟等因素的影响,提出了在每个
任务
完成时间内,最大化
任务
的总完成率;能够有效利用边缘云的可用资源,最大限度地提高
任务
的完成率,且复杂度低,适用性好。
关键词:
任务信息
预设
计算任务信息
适应度函数
存储空间
可用资源
联合优化
任务
完成
通信延迟
优先队列
重新分配
复杂度
最大化
概率
冗余
移动
分配
服务
来源:
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学校读者
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一种模型开发系统
一种模型开发系统
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作者:
车驰
王惊
胡渝鑫
张铁
400000 重庆市江北区金沙门路36号
本发明公开了一种模型开发系统,具体包括:多个Docker,用于执行模型开发过程中的多个
任务
步骤;调度模块,用于配置每个Docker的启动时序和启动参数,并按照每个Docker的启动时序,依次启动每个Docker,执行模型开发过程中与该Docker...
详细信息
标准号: CN114281311A
本发明公开了一种模型开发系统,具体包括:多个Docker,用于执行模型开发过程中的多个
任务
步骤;调度模块,用于配置每个Docker的启动时序和启动参数,并按照每个Docker的启动时序,依次启动每个Docker,执行模型开发过程中与该Docker对应的
任务
步骤,直至执行完成所有
任务
步骤,获得开发完成的模型;训练日志生成模块,用于记录每个Docker在执行对应
任务
步骤时的相关
计算任务信息
,形成训练日志文件;模型部署模块,用于将开发完成的模型部署到应用系统中。本发明实施例提供的方案中,统一了开发流程,对算法环境进行了统一标准的管理;并且提供了对模型开发全过程的监控和回溯,以及多种模型部署方式。
关键词:
模型开发
任务
步骤
启动时序
计算任务信息
日志生成模块
部署模块
调度模块
启动参数
日志文件
算法环境
统一标准
应用系统
开发
回溯
部署
监控
记录
配置
统一
管理
来源:
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学校读者
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一种基于多智能体的端边云3C资源联合优化方法
一种基于多智能体的端边云3C资源联合优化方法
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作者:
刘燕
黄太秦
蔡君
510630 广东省广州市天河区中山大道西293号
本发明涉及多智能体资源联合优化技术领域,且公开了一种基于多智能体的端边云3C资源联合优化方法,包括以下步骤:S1、
计算任务信息
、S2、学习算法模块、S3、优化目标定义、S4、状态定义、S5、动作定义、S6、奖励定义。一种基于多智能...
详细信息
标准号: CN114745396A
本发明涉及多智能体资源联合优化技术领域,且公开了一种基于多智能体的端边云3C资源联合优化方法,包括以下步骤:S1、
计算任务信息
、S2、学习算法模块、S3、优化目标定义、S4、状态定义、S5、动作定义、S6、奖励定义。一种基于多智能体的端边云3C资源联合优化方法,针对异构网络中不同用户产生不同类型的
计算
任务
,研究一种端‑边‑云协同的
计算
缓存与卸载方法,以实现3C资源的联合优化,降低
任务
完成时延和资源开销,对
计算
任务
进行建模,利用五元组描述
任务
特征;然后将
计算
缓存与卸载问题建模为以最小化网络整体时延为目标的优化问题;最后定义多智能体深度强化学习模型中的网络状态和全局奖励函数,有效降低了整体网络的时延。
关键词:
多智能体
资源联合
时延
缓存
端边
卸载
优化
计算任务信息
学习算法模块
联合优化
强化学习
任务
特征
任务
完成
网络整体
网络状态
问题建模
异构网络
优化目标
优化问题
整体网络
资源开销
五元组
最小化
奖励
建模
协同
全局
研究
来源:
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学校读者
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一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法
一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法
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作者:
于军琪
高之坤
陈时羽
赵安军
赵泽华
焦森
刘奇特
710055 陕西省西安市碑林区雁塔路13号
本发明公开了一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法,在中央空调系统的若干冷机均设置有分布式控制器,并采用通信连接,形成分布式架构
计算
网络;当某一分布式控制器发起
计算任务信息
,其他分布式控制器接收到传递的
计算任务信息
...
详细信息
标准号: CN111415036B
本发明公开了一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法,在中央空调系统的若干冷机均设置有分布式控制器,并采用通信连接,形成分布式架构
计算
网络;当某一分布式控制器发起
计算任务信息
,其他分布式控制器接收到传递的
计算任务信息
后,根据
计算任务信息
进行
计算
;将
计算
结果传递至发起
计算任务信息
的分布式控制器,并对
计算
结果数据汇总;
计算
结果数据满足收敛条件,则总体分配调节完成;本发明通过各冷机的分布式控制器的协同合作,采用分布式并行
计算
的思想,完成了并联冷机系统负荷分配优化的调节
任务
;在保证安全可靠以及制冷量要求的情况下,根据外界冷负荷需求量的变化实时合理控制冷机的启停及负荷分配,有效降低了冷机的功耗。
关键词:
分布式控制器
冷机
计算任务信息
中央空调系统
并联
分布式并行
计算
分布式架构
保证安全
分配优化
负荷分配
负荷优化
计算
网络
收敛条件
数据汇总
通信连接
系统负荷
冷负荷
制冷机
制冷量
传递
分配
功耗
启停
需求量
协同
合作
来源:
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