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中国科学院大学计算技术研究所: 作品数：11 被引量：48H指数：3; 相关机构：中国科学院计算技术研究所郑州大学信息工程学院厦门大学信息科学与技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信社会学经济管理更多>>

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移动边缘网络下服务缓存与资源分配联合优化策略被引量：5: 2023年; 针对边缘服务器的计算与存储资源有限,过多的任务卸载将使其计算能力与负载能力不匹配,从而导致任务处理时延增加的问题,研究了基于多用户、边缘服务器以及云服务器组成的三层网络架构下的任务卸载与存储资源联合优化问题以降低系统整体时延。由于该问题为混合整数非线性问题,因此提出了一种服务缓存与资源分配联合优化策略。首先,将原问题的连续与离散变量进行解耦为2个子问题,即服务缓存决策问题以及计算资源与通信资源联合优化问题。然后,通过重构线性化方法、松弛法以及凸优化方法对2个子问题进行交替优化迭代获得近似最优解。仿真结果表明,所提策略在低复杂度情况下能够获得近似最优解,并且与其他策略相比时延降低10%左右。; 龙隆刘子辰陆在旺张玉成李蕾; 关键词：多级网络资源分配

人工智能集成学习方法在入侵检测中的运用: 2018年; 在监督学习的分类中,集成学习已经成功地运用于许多不同的领域。文献中许多研究者通过考虑不同的组合方式、训练数据集、基分类器以及其他因素提出了不同的集成学习方法。人工智能技术相比于其他技术有许多优点,在解决入侵检测问题的集成学习发展中发挥着重要的作用。但是,目前还没有一篇综述性的文章来回顾解决入侵检测问题的通用集成方法和基于人工智能技术的集成学习方法。对入侵检测问题的集成学习方法进行对比和总结,并对该领域今后的研究方向进行了展望,为理解入侵检测系统领域的集成提供帮助。; 金雅晴丁振兴姬庆庆; 关键词：入侵检测人工智能

一种优化基站服务状态的C-RAN联合波束设计被引量：2: 2021年; 为实现云无线接入网络(C-RAN)系统低时延数据传输,提出了一种基站缓存和前向链路组播传输模式,通过联合优化前向链路波束和接入链路波束,使系统传输时延最小.采用L0范数逼近、连续凸逼近和半正定松弛技术,将非凸的时延最小化问题转化为凸问题,并提出了一种有效的迭代算法以获得问题的解.不同于传统基于缓存的C-RAN组播传输方案,所提方案可根据基站缓存内容和前向链路信道质量,决定基站的服务状态,即暂停服务和继续服务.仿真结果表明,相比于传统方案,所提方案可有效地降低系统的传输时延.; 郝万明姚壮孙钢灿朱政宇周一青; 关键词：波束成形凸优化

基于非线性规划的太阳影子定位技术研究被引量：1: 2018年; 针对太阳影子定位技术中,由物体影子变化确定拍摄地点和日期的问题,该文通过对影响物体影子长度各因素的分析,确定影子长度关于物体高度、经纬度、太阳高度角等参数的变化规律。由物体影子顶点坐标,以测量影长和计算影长间误差最小为目标,利用最小二乘原理,建立非线性规划模型,结合曲线拟合选取初值,通过穷举搜索算法,确定目标的可能地点和日期,并对拍摄的视频按固定频率提取各帧等预处理,得到测量数据后使用该模型,实现视频数据的定位分析。; 黄亚群李星宇任莹莹田润张怀雄苏茜; 关键词：非线性规划最小二乘法

改进的BP神经网络和灰色模型在人口预测中的应用与比较: 对人口发展的准确预测可以为我国社会经济可持续发展计划的制定提供重要的依据,本文以1985-2013年人口统计年鉴的统计数据为样本,分别使用灰色模型和三层BP神经网络方法对我国总人口数进行了预测,对比结果显示,BP神经网络...; 丁雪辰邓波; 关键词：人口预测 BP神经网络; 文献传递

边缘智能中的协同计算技术研究被引量：30: 2019年; 边缘智能的发展中面临着三个矛盾:智能算法的资源需求与边缘设备受限于资源之间的矛盾、服务质量与隐私保护之间的矛盾、智能任务需求多样与边缘设备能力单一之间的矛盾。通过边缘与云端、物端设备之间的协同计算可以有效地解决这些矛盾。本文归纳了目前存在的四种协同模式,分别是:边云协同、边边协同、边物协同和云边物协同。本文针对每一种协同模式,介绍了具体的协同方式、相关技术和实现方法。随后,以典型的边缘智能场景(网联汽车和智慧家庭)为例,分析协同计算的优势。最后,本文提出为了实现边缘智能中的真正协同需要面对的几个挑战。; 张星洲鲁思迪施巍松; 关键词：人工智能应用分布式神经网络模型云计算中心

一种基于强化学习的嵌入式系统抗拒绝服务攻击的缓存调度方案被引量：2: 2020年; 在多核嵌入式操作系统中,中央处理器对共享最后一级缓存(Last Level Cache,LLC)的资源调度决定了各用户进程的指令周期数(Instructions Per Cycle,IPC),以及对拒绝服务(Denial-of-Service,DoS)攻击的鲁棒性。但是,现有缓存调度方案依赖于具体的LLC调度模型和DoS攻击模型,使中央处理器难以在不同调度环境中的每个调度周期及时获得用户进程的运行信息。因此,文中提出一种基于强化学习的嵌入式系统LLC调度技术,以抵御拒绝服务攻击。该技术根据用户进程的LLC占用起始位置和终止位置,结合反馈的指令周期数、载入未命中率和存储未命中率等信息,优化LLC的占用位置和占用空间。在动态LLC调度环境下,中央处理器不需要预知DoS攻击模型,即可提高指令周期数并同时降低恶意进程的DoS攻击成功率。在多租户虚拟机共同参与的多核嵌入式操作系统中的仿真结果表明,所提技术可以显著提高指令周期数并降低DoS攻击的成功率。; 黄锦灏丁钰真肖亮沈志荣朱珍民; 关键词：DOS攻击嵌入式系统

基于翻译日志的统计机器翻译模型剪枝: 2014年; 提出一种基于翻译日志的统计机器翻译模型的剪枝方法。该方法利用翻译规则在翻译日志中的命中频数对机器翻译规则进行过滤，保留当前机器翻译模型所需的最小规则表。实验表明，该方法能够在仅保留原有模型1％～3％翻译规则的前提下达到原有模型的翻译效果。; 刘凯吕雅娟姜文斌刘群; 关键词：统计机器翻译

基于强化学习的低时延车联网群密钥分配管理技术被引量：3: 2020年; 车联网的通信密钥管理水平决定其信息保密性和抵御电子欺骗等基于用户身份的攻击的安全性。现有密钥管理方案采用固定频率更新车联网的群密钥,增大了密钥更新时延和加密时延。提出一种基于强化学习的低时延车联网群密钥分配管理技术,令群首车辆根据周边车辆数目变化和密钥更新记录等因素优化其群密钥的更新频率和密钥长度。该技术不需要群首车辆预知附近的车流变化模型与访问驱动高速缓存攻击模型,降低加解密时延,并在基于高级加密标准的车联网仿真进行验证。仿真结果表明,相比基准的群密钥管理方案,该技术降低密钥更新的传输时延,减少车联网的加解密计算时延,并提高群密钥的保密性。; 徐堂炜张海璐刘楚环肖亮朱珍民; 关键词：车联网密钥管理

数据中心能耗数据实时采集机制的研究与设计被引量：3: 2021年; 随着云计算国家战略的不断推进,用于承载复杂任务的各类数据中心也日益增多。目前我国数据中心普遍存在能源消耗巨大、资源利用率偏低的特点。为此文章从数据中心能耗数据采集的实时性和准确性出发,设计基于高效能数据中心的能耗数据采集机制。根据不同服务资源的特点设计统一的能耗采集框架、定义能耗采集公式,实现对多元、复杂的能耗数据进行分类采集和监控。测试结果验证了该设计的可行性,能较好地满足对数据中心能耗资源的实时监控和管理需求。; 李凌张徐东钱声攀于洋常彦博; 关键词：服务资源能源消耗

中国科学院大学计算技术研究所

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