【摘 要】
：
未来网络中应能在“云边端”多个层次甚至跨多运营商的广域范围内对各种服务资源进行智能动态分布并按需连接、协同。对此，提出了未来网络双平面组网愿景和分层架构，结合云计算技术和网络操作系统，创新性地提出了面向分布式云的广域超融合网络和关键技术，如服务标识、动态组网、确定性映射和资源一体化调度等。阐述了这些关键技术的原理和性能，探讨了面向分布式云的广域超融合网络所面临的挑战和未来发展方向。
【基金项目】
：
国家自然科学基金项目（62171046）； 中国博士后科学基金项目（2022TQ0048,2022M720519）；
论文部分内容阅读
未来网络中应能在“云边端”多个层次甚至跨多运营商的广域范围内对各种服务资源进行智能动态分布并按需连接、协同。对此，提出了未来网络双平面组网愿景和分层架构，结合云计算技术和网络操作系统，创新性地提出了面向分布式云的广域超融合网络和关键技术，如服务标识、动态组网、确定性映射和资源一体化调度等。阐述了这些关键技术的原理和性能，探讨了面向分布式云的广域超融合网络所面临的挑战和未来发展方向。
其他文献
共享单车在“低碳交通”的背景之下应运而生，给人们的出行带来了极大的便捷，同时，在共享单车的使用和管理过程中也存在一些问题，例如共享单车的投放不均衡等。本研究以北京市核心区为研究区，利用空间大数据分析等方法，对共享单车出行的时间序列和空间特征进行了分析，结果表明：（1）从共享单车出行的时间特征来看，一是从工作日的共享单车日均出行量远远大于休息日的日均出行量，工作日的日均出行量为623 257辆，休息
以“骑行天堂”千岛湖的绿道骑行者为例，采用内容分析法对千岛湖自行车旅游者所撰写的网络游记进行分析、归纳，从外在的行为特征和内在的骑行体验研究自行车旅游者的骑行游憩过程。其中，行为特征主要从样本结构、骑行过程活动、服务及设施需求等方面进行分析，骑行体验从动机、感知维度、情感分析等方面进行归纳。研究结果表明：（1）千岛湖自行车旅游者行为特征以骑行为核心延伸至其他相关活动；（2）自行车旅游者骑行动机为复
通过开展问卷调查和断面交通流参数调查，分析了电动自行车出行特性和交通流量、速度特征。针对电动自行车正常骑行、占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行4种电动自行车骑行决策行为，建立了基于Elman神经网络和多元logistic回归的电动自行车骑行决策行为模型。以深圳市福田区为例，进行了实证研究，结果表明：基于Elman神经网络的电动自行骑行决策行为模型的预测效果明显优于基于多元logist
随着国家政策的大力支持,在过去几年教育行业的投资已进入高速发展期,伴随着互联网和人工智能科技的进步,教育现代化（教育信息化）的一个具有颠覆性的教育变革时代即将到来。2020年初受到新冠疫情的影响,全国大中小学校复工复学都有一定程度的延后,“在线教育”、“直播课堂”等一系列教育科技产品获得一个巨大的发展机遇期。这对于在行业内还处于初级发展阶段的SQ教育科技公司来说,是需要抓住的重要窗口期。面对新的外
随着城市化水平的提高、户外休闲运动的推广，受低碳环保理念深入人心等因素的影响，消费市场兴起了“骑行热”。基于此，探讨人们幸福指数及其消费能力不断提升，以及人们对理性回归低碳环保、绿色交通、出行便捷的认同，助力资源循环再生。鉴于骑行单车消费市场需求高、品质多样化，国产品牌企业借势提高竞争力，绿色环保“骑行热”推动共享单车服务消费市场转型发展。因此，针对共享单车消费市场蕴含商机可持续健康发展，建立管理
基于应用成熟的网络RTK及城市级高精度的似大地水准面模型，利用3台以上GNSS-RTK仪器同时观测，5 min为一个时段，采样间隔为1 s,记录包含北斗在内的多星同步静态数据，并按预先设计的观测计划与总时段数完成全部观测。使用商用随机软件对后处理数据进行基线解算，各项误差控制在1/3限差内，甄选高精度的基线组网平差，选定大致在网形中且成果可靠的某点为已知点，进行三维无约束平差，得到全部待定点的CG
近年来，随着无人机制造工艺与摄影测量理论的不断发展，基于无人机的倾斜摄影测量技术已被广泛运用于城市的三维建模、数字化地形图测绘当中。但当前，五镜头摄影测量无人机仍具有一定经济成本，导致个人或小团体想要从事相关工作具有门槛。针对上述问题，本文开展了基于单镜头无人机模拟五镜头无人机的倾斜摄影测量三维建模研究，设计折线型航线获取影像数据，基于Context Capture软件建立三维模型，利用GNSS
地形图作为一种基础资料，其应用领域广泛，利用无人机倾斜摄影技术融合LiDAR点云测制大比例尺地形图，比传统测量手段更具优势。本文以丘陵地区工程项目为实践应用，探索其作业流程、关键技术和精度分析，对后续生产应用提供参考。
本文针对典型的海洋承灾体以房屋（点状）、防波堤（线状）、养殖蚝排（面状）等，基于卫星、无人机等遥感影像数据，利用深度学习方法开展台风影响下承灾体灾变、灾损演化特征及其对海洋灾害作用强度归一化响应机理研究，构建海洋承灾体智能识别模型；然后结合地理时空网格及区域脆弱模型（HOP）,基于承灾体自身材料、结构、年份等属性及动力学相关模型，建立不同场景的承灾体脆弱性评价体系，实现区域化的承灾体评价脆弱性评价
针对传统摄影测量理论对航线规划、飞行姿态、影像重叠等航摄条件要求高，无人机高效保障优势不明显的问题，本文借助计算机视觉理论，提出了一种稳健的运动恢复结构（SFM）技术。首先，利用李代数旋转平均方法，将空间旋转关系的矩阵表达形式转换为向量的线性表达形式；然后，在最小二乘平差之前，引入L1范数进行迭代初值优化，求解全局一致性旋转参数；最后，将位移和旋转参数的坐标系进行统一，实现匹配点三维坐标计算。试验