针对支持网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)的软件定义网络(SDN)中,单播请求流通常需要由多个虚拟网络功能(Virtual Network Functions,VNFs)依序组成的服务功能链(Service Function Chain,SFC)进行处理。首先联合考...
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针对支持网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)的软件定义网络(SDN)中,单播请求流通常需要由多个虚拟网络功能(Virtual Network Functions,VNFs)依序组成的服务功能链(Service Function Chain,SFC)进行处理。首先联合考虑VNF动态放置,多资源及QoS约束,以最小化资源消耗成本及自动确保网络负载均衡为目标定义了动态的SFC部署问题。接着设计考虑边际成本的资源相对成本函数并利用整数线性规划对该问题建模。然后,创新地设计了一个动态辅助边权图并基于拉格朗日松弛方法构建具有自动负载均衡的服务功能链嵌入算法(SFC Embedding Algorithm,SFC-EA)对原问题求解。仿真结果表明,SFC-EA能有效解决多资源及多QoS约束下的SFC顺序嵌入这个NP难问题,并能自动确保网络负载均衡,提高网络吞吐量和流接受率。
抗菌肽(antimicrobial peptides,AMPs)广泛存在于生命体中,是一种具有广谱抗菌活性、免疫调节功能的小分子多肽。抗菌肽不易产生耐药性,适用范围广,具有极大的临床价值,是传统抗生素的有力竞争者。识别抗菌肽是抗菌肽研究领域中的重要研究方向,湿实验法在进行大规模抗菌肽识别时存在成本高、效率低、周期长等难点,计算机辅助识别法是抗菌肽识别手段的重要补充,如何提升准确率是其中的关键问题。蛋白质序列可以被近似地看作是由氨基酸组成的语言,运用自然语言处理(natural language processing,NLP)技术可能提取到丰富的特征。本文将自然语言处理领域中的预训练模型BERT和微调结构Text-CNN结合,对蛋白质语言进行建模,提供了开源可用的抗菌肽识别工具,并与已发表的5种抗菌肽识别工具进行了比较。结果表明,优化“预训练-微调”策略带来了准确率、敏感度、特异性和马修相关系数的整体提升,为进一步研究抗菌肽识别算法提供了新思路。
为了提高人脸姿态识别的识别精度,设计了一种增强边缘梯度二值卷积神经网络用于识别.首先,提出ROILBC(Region of Interest Local Binary Convolution)在人脸姿态图像上提取二值特征并归类,根据二值特征图谱和原像的对比情况选择人脸姿...
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为了提高人脸姿态识别的识别精度,设计了一种增强边缘梯度二值卷积神经网络用于识别.首先,提出ROILBC(Region of Interest Local Binary Convolution)在人脸姿态图像上提取二值特征并归类,根据二值特征图谱和原像的对比情况选择人脸姿态图像ROI(Region of Interest)以供后续网络学习.其次,提出DR-MGPC(Dimensionality Reduced Modified Gradient Pattern Convolution)提取图像边缘梯度二值特征,在此基础上,提出Enhanced DR-LDPC(Enhanced Dimensionality Reduced Local Directional Pattern Convolution)提取图像增强边缘梯度方向特征.网络采用直方图相似度、卡方检验、常态分布比对的巴氏距离法作为测量依据来进行识别;实验在FERET和CAS-PEAL-R1数据集上进行,相比其他人脸姿态识别方法,提出的二值模式卷积神经网络在识别精度和计算效率上更优异.
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