网络遥测是一种新型的网络测量技术,具有实时性强、准确性高、开销低的特点。现有网络遥测技术存在无法收集多粒度网络数据、无法有效存储大量原始网络数据、无法快速提取及生成网络遥测信息、无法利用内核态及用户态特性设计网络遥测方案等问题。为此,提出了一种融合内核态及用户态的、基于遥测数据图和同步控制块的多粒度、可扩展、覆盖全网的网络遥测机制(a nEtwork telemetry mechAnism based on telemetry data Graph in kerneL and usEr mode,EAGLE)。EAGLE设计了一种能够收集多粒度数据且数据平面上灵活可控的网络遥测数据包结构,用于获取上层应用所需的数据。此外,为快速存储、查询、统计、聚合网络状态数据,实现网络遥测数据包所需遥测数据的快速提取与生成,EAGLE提出了一种基于遥测数据图及同步控制块的网络遥测信息生成方法。在此基础上,为了最大化网络遥测机制中网络遥测数据包的处理效率,EAGLE提出了融合内核态及用户态特性的网络遥测信息嵌入架构。在Open vSwitch上实现了EAGLE方案并进行了测试,测试结果表明,EAGLE能够收集多粒度数据并快速提取与生成遥测数据,且仅增加极少量的处理时延及资源占用率。
计算命题公式的极小模型在人工智能推理系统中是一项必不可少的任务．然而，即使是正CNF（conjunctive normal form）公式，其极小模型的计算和验证都不是易处理的．当前，计算CNF公式极小模型的主要方法之一是将其转换为析取逻辑程序...
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计算命题公式的极小模型在人工智能推理系统中是一项必不可少的任务．然而，即使是正CNF（conjunctive normal form）公式，其极小模型的计算和验证都不是易处理的．当前，计算CNF公式极小模型的主要方法之一是将其转换为析取逻辑程序后用回答集程序(answer set programming，ASP)求解器计算其稳定模型/回答集．针对计算CNF公式的极小模型的问题，提出一种基于可满足性(satisfiability problem，SAT)求解器的计算极小模型的方法MMSAT；然后结合最近基于极小归约的极小模型验证算法CheckMinMR，提出了基于极小模型分解的计算极小模型方法MRSAT；最后对随机生成的大量的3CNF公式和SAT国际竞赛上的部分工业基准测试用例进行测试，实验结果表明，MMSAT和MRSAT对随机3CNF公式和SAT工业测试用例都是有效的，且计算极小模型的速度都明显快于最新版的clingo，并且在SAT工业实例上发现了clingo有计算出错的情况，而MMSAT和MRSAT则更稳定．实验代码及数据地址：https://***/zhangli-hub123/minimal-model．
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