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新能源的应用已成为一种趋势;但具体到存储I/O领域;存储设备通常会根据存储负载的强度进行节点调度;而不规则波动的新能源和存储负载之间存在波峰波谷错位匹配的问题;增加了存储设备的调度难度。提出了一种针对NVM-SSD混合存储介质的分级协同节能方案MixSave;为每一层提供定制化节… … 相似文献
《计算机科学与探索》2024,18(10)
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灰色故障是指对生产网络产生细微影响的交换机故障.然而,当这些轻微故障相互叠加或与新增故障叠加时,可能会导致整个生产网络的瘫痪.因此,检测灰色故障对生产网络的稳定性至关重要.传统解决方案关注的是在控制平面收集数据平面交换机中的流记录,并对其进行处理以检测灰色故障.然而,此类解决方案… … 相似文献
刘宏岩;张栋;吴春明 《电子学报》2024,52(10):3613-3622
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一阶段视觉定位方法由于其快速性而受到广泛关注,该方法利用图像与文本的融合特征预测目标框,但是现有方法在特征融合前没有进行图像与文本特征的对齐,限制了视觉定位的精度.为了解决这一问题,本文提出一种基于对比学习大模型的视觉定位方法 .该方法采用基于对比学习的大规模预训练模型CLIP(… … 相似文献
陆庆阳;袁广林;朱虹;秦晓燕;薛模根 《电子学报》2024,52(10):3448-3458
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基于密度的聚类是一种经典的聚类分析方法,它能够在不指定类簇数目的情况下发现非球形类簇.但真实复杂数据集中存在类簇边界模糊、数据密度不均、数据分布复杂等问题.当前,能够同时应对这三种问题的研究工作相对较少.对此,本文从自然世界的侵蚀现象中汲取灵感,提出侵蚀聚类（Erosion Cl… … 相似文献
杜明晶;吴福玉;李宇蕊;董永权 《电子学报》2024,52(10):3459-3471
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Spark作为基于内存计算的分布式大数据处理框架,运行速度快且通用性强.在任务计算过程中,Spark的默认分区器HashPartitioner在处理倾斜数据时,容易产生各个分区数据量不平衡的情况,导致资源利用率低且运行效率差.现存的Spark均衡分区改进方法,例如多阶段分区、迁移… … 相似文献
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强化学习是一种用于解决序列决策问题的常用机器学习方法,核心思想是让智能体与环境交互获得反馈,从而逐步学会最佳策略.随着实际应用对计算能力和数据规模的要求不断提高,单体智能转向群体智能逐渐成为人工智能未来发展的必然趋势,这为强化学习带来诸多新的机遇和挑战.文中首先从深度多智能体强化… … 相似文献
《模式识别与人工智能》2024,37(10):851-872
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