【摘 要】
：
为了构建大规模容器化虚拟网络，达到搭建高保真、易编程的虚拟网络环境的目的，提出了一种基于时变资源的容器化虚拟网络映射算法，将OVS和Docker容器化的虚拟网络进行切分，并分布式地映射到若干计算、网络、存储资源受限的物理宿主机。算法首先根据虚拟网络的拓扑结构，将具有密切链路关系的虚拟网元进行层次化聚合，简化问题规模；其次对聚合后的虚拟网络节点进行重要性评分，采用广度优先与贪心策略对虚拟网络进行切块
论文部分内容阅读
为了构建大规模容器化虚拟网络，达到搭建高保真、易编程的虚拟网络环境的目的，提出了一种基于时变资源的容器化虚拟网络映射算法，将OVS和Docker容器化的虚拟网络进行切分，并分布式地映射到若干计算、网络、存储资源受限的物理宿主机。算法首先根据虚拟网络的拓扑结构，将具有密切链路关系的虚拟网元进行层次化聚合，简化问题规模；其次对聚合后的虚拟网络节点进行重要性评分，采用广度优先与贪心策略对虚拟网络进行切块，并映射到资源匹配的物理宿主机；最后通过虚拟网元消耗资源的定时反馈对算法中资源评价模型作运行时动态调整，
其他文献
针对内存数据在攻击行为发生后会发生改变，而传统完整性度量系统使用基准值度量方法存在检测率低、灵活性不足等问题，提出一种基于多BP神经网络的内存组合特征分类方法，将内存数据通过度量对象提取算法提取特征值，分别使用不同的BP神经网络进行训练，然后再通过一个BP神经网络进行汇总，得到操作系统安全状况评分。该方法与传统使用基准值的完整性度量方法相比，检测准确率与普适性有较大提升。并且通过实验结果表明，多B
软件定义网络(Software Defined Work, SDN)中，流表项是由控制器创建并指导交换机处理数据包的转发规则。但流表项保存在交换机的内存并有一定的超时时间，会影响SDN控制通道的带宽消耗、交换机的内存消耗、及系统资源和性能的管理。针对现有SDN性能优化方案大多为单一目标优化，未考虑流表项超时类型和时间对不同优化目标的影响，提出一种基于流表项动态混合超时的多目标优化方案，对大象流的侦
针对人工设计机场进场程序耗时较长且很难定量优化路径长度的问题，提出了多条进场程序的三维自动优化设计方法。首先，根据区域导航规范对进场程序的几何构型及汇聚结构进行建模；然后，综合考虑机场布局及障碍物规避、航路间隔等航空器运行约束，以最小化进场程序总长度为目标，建立完整的数学模型；最后，开发了基于模拟退火算法和改进A*算法的混合算法，对进场程序的汇聚结构进行自动优化设计；仿真表明，在瑞典阿兰达机场的实
针对越南场景文字检测训练数据缺乏及越南文字声调符号检测不全的问题，在改进的实例分割网络Mask R-CNN的基础上，提出一种针对越南场景文字的检测算法。为了准确地分割带声调符号的越南场景文本，该算法仅使用高分辨率的P2特征层来分割文本区域，并将文本区域的掩码矩阵大小从14×14调整为14×28以更好地适应文字区域的横纵比。针对存在用常规非极大值抑制算法不能剔除重复文本检测框的问题，设计了一个针对文
海关商品申报场景下，需采用分类模型将商品归类为统一的海关（HS）编码。但现有海关商品分类模型忽略了待分类文本中词语的位置信息，同时HS编码数以万计，会导致类别向量稀疏、模型收敛速度慢等问题。针对上述问题，结合真实业务场景下人工逐层多次归类策略，充分利用HS编码的层次结构特点，提出了一种基于层级多任务BERT(HMBERT)分类模型。一方面通过BERT模型的动态词向量获取了报关商品文本中的位置信息，
雾霾天气下拍摄收集的图像和视频能见度低，图像质量大幅下降，影响目标检测等高级计算机视觉任务检测精度。目前暗通道、DehazeNet、AOD-Net等去雾方法存在有雾残留、色差较大等问题。为解决以上问题，提出基于条件生成对抗网络(CGAN)的图像去雾方法——CGAN-dense。其生成器设计密集块结构以增加特征利用率，提高去雾细节保持效果；判别器使用34×34的PatchGAN进行分块判定，优化图像
针对多任务学习模型中相关度低的任务之间存在的负迁移现象和信息共享困难问题，提出了一种基于交叉层级数据共享的多任务模型。该模型关注细粒度的知识共享，且能保留浅层共享专家的记忆能力和深层特定任务专家的泛化能力。首先统一多层级共享专家，以获取复杂相关任务间的公共知识；然后将共享信息分别迁移到不同层级的特定任务专家之中，在上下层之间共享部分公共知识；最后利用基于数据样本的门控网络自主选择不同任务所需信息，
基于Google Earth Engine云平台和Sentinel–2影像，通过多时相影像和地形特征的不同组合，利用随机森林算法对云南省香格里拉地区的森林类型进行3个层次上的识别和分类制图。结果表明：多时相特征结合地形信息在3个层次上分类精度最高；森林和非森林类型，总体精度为98.15%,Kappa系数为0.962 4；针叶林和阔叶林，总体精度为89.74%,Kappa系数为0.792 6;8种针
重点研究川藏铁路物流特征和BIM-GIS技术在物流系统设计和关键数据上的一致性，探讨实现智能物流管理系统架构。应用对比分析的方法，总结BIM和GIS技术的特点和应用情况，分析BIM-GIS协同一体化应用在川藏铁路物流领域的优势。根据对川藏铁路物流特征和物流协同模型的分析，提出从物流可视化到信息流动、监控一体化的系统思路。通过系统思维方法，得出物流执行系统、仓储管理系统、物流综合信息系统，物联网数据
在推荐系统领域，现有的大部分工作主要关注仅有一种类型的用户反馈（如购买反馈）的单类协同过滤（OCCF）问题。然而，在现实的应用中，用户的反馈往往是异构的，因此如何对用户的异构反馈进行建模从而准确刻画用户的真实偏好是一个新的挑战。围绕异构单类协同过滤（HOCCF）问题（包含了用户的购买反馈和浏览反馈），提出了一个迁移学习解决方案——阶段式变分自编码器（SVAE）模型。首先，将用户的浏览反馈当作辅助数