【摘 要】
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文中提出了电力物联网边缘计算终端的微服务建模与计算资源配置方法。首先，在提出的微服务架构基础上，建立了基础服务和聚合服务的时序逻辑模型。然后，提出了基于微服务的边缘计算终端计算资源配置方法，该方法采用计算资源供需模型刻画边缘计算终端为不同类型聚合服务供给计算资源，采用计算资源配置模型获得边缘计算终端的计算资源配置量和容器资源供给量。最后，仿真分析了容器资源垂直弹性伸缩率、聚合服务最大容忍延时和资源
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文中提出了电力物联网边缘计算终端的微服务建模与计算资源配置方法。首先，在提出的微服务架构基础上，建立了基础服务和聚合服务的时序逻辑模型。然后，提出了基于微服务的边缘计算终端计算资源配置方法，该方法采用计算资源供需模型刻画边缘计算终端为不同类型聚合服务供给计算资源，采用计算资源配置模型获得边缘计算终端的计算资源配置量和容器资源供给量。最后，仿真分析了容器资源垂直弹性伸缩率、聚合服务最大容忍延时和资源灵敏系数对计算资源配置的影响，给出了考虑多类聚合服务的计算资源配置结果。
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土壤碳库是陆地生态系统的最大碳库， 其在碳循环中起到重要作用。考虑到温室效应的日益严重， 增加土壤有机碳的稳定性成为迫在眉睫的问题。研究证实， 矿物吸附机制是最重要的土壤有机碳稳定机制之一。矿物吸附有机碳容量和稳定性受多重因素影响。土壤矿物类型、结晶程度和径级大小等矿物因素影响矿物吸附能力和机制。非晶质矿物如水铝英石和伊毛缟石对有机碳有很强的吸附能力。植物源碳多被粗径级矿物吸附， 微生物碳则易被细
在相关滤波器跟踪算法中引入正则化后可以有效提高跟踪效率，但需要花费大量精力调整预定义参数，此外还有目标响应发生在非目标区域会导致跟踪漂移等问题，因此提出一种自动全局上下文感知相关滤波器跟踪算法(Automatic Global Context Awareness Correlation Filter Tracking Algorithm，AGCACF)。首先，在跟踪过程中利用目标局部响应变化实现自
尽管基于深度神经网络的人脸检测器在精度上已经有了很大提升，但所需的计算量和模型复杂度越来越高，如何在计算能力有限的嵌入式设备上应用人脸检测模型是一个很大的挑战。针对320×240分辨率输入图像的人脸检测在嵌入式系统上的应用问题，提出了一种基于轻量级网络的低分辨率人脸检测算法.该算法使用注意力机制、结合了Distance-IoU(DIoU)与非极大值抑制(Non-Maximum Suppressio
为提高单目标多分类(Single Shot MultiBox Detector， SSD)网络模型对输电线防震锤的识别准确率，提出一种融合卷积注意力机制和SSD模型相结合的新方法。该算法采用残差网络ResNet作为骨干网络，引入卷积注意力机制将通道和空间注意力结合，通过压缩提取中间特征和利用权重系数更好地分辨出前景与背景，提高对输电线路中防震锤检测的精度和速度。训练时引入迁移学习策略，克服了模型训
【目的】为了实现水稻害虫的快速、准确识别，本文提出了基于迁移学习和卷积神经网络相结合的水稻害虫识别方法。【方法】首先对水稻害虫图像进行平移，翻转，旋转，缩放等预处理之后，按照害虫特征由人工分为稻纵卷叶螟，稻飞虱，二化螟，三化螟，稻蝗，稻象甲等6个类别。然后基于迁移学习方法，将VGG16模型在图像数据集ImageNet上训练得到的权重参数，迁移到水稻害虫的识别当中，将VGG16的卷积层和池化层作为特
大陆浅源地震密集分布层称为地震层,该深度处于石英脆塑性转化带,其变形除受温度控制外,地震周期各阶段变形随应变速率和应力发生变化,从间震期的稳态蠕变转化为同震破裂和震后松弛阶段非稳态蠕变。与间震期长期蠕变相关的野外塑性变形和稳态流变实验研究非常多,而与震后松弛相关的地壳深部脆塑性转化和非稳态蠕变研究非常有限,更缺少非稳态流变的本构方程。震后松弛阶段的断层滑动研究和基于GPS观测数据反演地壳形变研究都
干旱导致树木死亡对生态系统功能和碳平衡有重大影响。植物水分运输系统失调是引发树木死亡的主要机制。然而,树木对干旱胁迫响应的多维性和复杂性,使人们对植物水分运输系统在极端干旱条件下的响应以及植物死亡机理的认识还不清楚。该文首先评述衡量植物抗旱性的指标,着重介绍可以综合评价植物干旱抗性特征的新参数——气孔安全阈值(SSM)。SSM越高,表明气孔和水力性状之间的协调性越强,木质部栓塞的可能性越低,水力策
随着深度学习的不断发展，目标检测技术逐步从基于传统的手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测算法中，基于深度学习的单阶段目标检测算法因其网络结构较简单、运行速度较快以及具有更高的检测效率而被广泛运用。但现有的基于深度学习的单阶段目标检测方法由于小目标物体包含的特征信息较少、分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显以及定位精度要求较高等原因，导致在检测过程中对小目
行人检测器对算法的速度和精确度有很高的要求。虽然基于深度卷积神经网络(DCNN)的行人检测器具有较高的检测精度，但是这类检测器对硬件设备的计算能力要求较高，因此，这类行人检测器无法很好地部署到诸如移动设备、嵌入式设备和自动驾驶系统等轻量化系统中。基于对这些问题的考虑，提出了一种更好地平衡速度和精度的轻量级行人检测器（EPDNet）。首先，主干网络的浅层卷积使用深度可分离卷积以压缩模型的参数量，深层
为系统研究石煤矿山周边耕地富硒土壤地球化学特征及影响因素，在浙江省常山县辉埠石煤矿山周边耕地采集了表层土壤样品144件、农产品甘蔗样20件、土壤垂向剖面土壤样6件、岩石样5件和地表水样3件。通过样品Se、有机质、As、Cd、Cu、Pb、Zn、Ni、Hg、Cr等元素含量指标测定和统计，探究了该区富硒土壤地球化学特征。结果表明，区内表层土壤硒含量主要集中于0.47～1.34 mg/kg之间，平均含量0