当前的Kubernetes集群默认调度方法是一种静态资源调度机制,它是基于应用对资源的请求量来确定调度的优先级,没有考虑节点的实际资源使用情况,造成得到的调度优先级不能准确反映该节点可提供的实际资源情况。同时还忽略了应用对资源的消耗是不均匀的,容易导致节点对不同资源的使用不均衡,从而造成节点对某一资源的性能瓶颈。针对上述问题,本文提出一种动态资源调度方法,通过实时监控节点上的资源实际使用情况计算调度优先级,考虑到cpu和内存这两类资源的均衡对集群性能的重要性,本方法将待调度的pod划分为cpu消耗型和内存消耗型,根据不同类型pod对节点资源使用情况设置不同的权重,选择集群中实际cpu和内存使用率最相近的节点来部署该pod。实验结果表明本方法相比默认调度方法集群节点cpu和内存资源使用均衡度更好。

如今,通信技术、智能手机在多元化发展的态势背景下不断发展,并逐渐普及,已经逐步融入到人们生活、工作、学习当中,进入5G时代后,终端是运营商的重要工具,几乎所有服务都需要在终端中携带。随着中国通信市场用户数量的不断增加,终端销售也呈上升趋势发展,无形之间,终端业务已经成为运营商之间的竞争。如何制定终端业务战略并贯彻执行,已经成为通信公司当前需要解决的重要问题之一。

研究学术论文的质量和用户身份在推荐过程中影响个性化推荐结果的准确率和质量的问题,在研究网络图模型和排序模型的基础上,提出一种融合网络图模型和排序模型的论文推荐算法,将论文质量融入用户-论文二部图,利用重启随机游走生成与用户兴趣相关的学术论文,最后利用排序模型对相关学术论文进行排序生成Top-N推荐列表。通过实验对比,结合论文的质量进行推荐相对于其他方法平均召回率提高了3. 62%,排序模型能够生成满足不同身份用户需求的推荐列表。

文章在对桥接T型结构和行波阵列式特点分析的基础上,结合二极管组结构提出了一种桥接T型二极管组探测器阵列新结构。即通过并联相同两个级联的光电二极管,以此4个二极管构成一个并行二极管组。再将其嵌入到能使带宽增强?倍的桥接T型结构中,形成单个阵列单元。最后,根据行波阵列式结构,将阵列单元级联起来形成桥接T型二极管组探测器新结构。在EDA平台上,对该阵列单元模拟仿真,再与已有的行波光电探测器在功率合成、工作带宽、频率响应等方面对比分析。仿真结果表明,在应用相同二极管数目的条件下,且每个新阵列单元只多增加一个电容元件,阵列输出功率合成降低一半,工作带宽却提高?倍,响应速率提升3τ。降低的功率可通过级联新阵列单元进行功率进一步合成。研究结果表明,此阵列结构精简,不仅有效提高响应速度,更在在工作带宽、功率合成上都表现出了极高极好的性能。

针对EAS系统工作环境电磁干扰复杂多变的问题,提出一种基于伪随机序列的EAS系统标签检测技术,充分发挥伪随机序列抗干扰能力强、保密性好的优势,解决强噪声干扰情况下EAS系统识别距离短的难题。同时,采用最大保留双阈值法,以便进一步降低系统虚警率。最后在实际应用环境中对系统进行了性能测试实验。测试结果表明,与采用传统标签识别技术的EAS系统相比,本文所提出的检测技术可以有效地提高在干扰环境下EAS系统的检测距离,同时降低系统的虚警率,具有良好的工程应用前景。

随着我国电子商务行业的不断发展壮大,人们对货物运输过程中的仓储安全性提出了更高的要求。目前,虽然我国许多物流企业已经在物流仓库中安装了仓库监测控制系统,但其主要还是局限于温湿度监测、视频监控与火情监控上,对于仓库中储物箱里环境的监控更是盲点,现有的监测装置无法满足人们对物流储物箱进行实时监测的需求,一旦储物箱里有灾情发生无法进行及时处理。本文设计了一种基于无线传感器网络的物流仓库储物箱监控系统设计方案。

为了能在室内环境中使用智能手机实现实时定位,设计一种基于Android平台的可见光室内定位系统。该系统由光源信号发送端、智能移动终端及Web服务器端三部分构成,智能移动终端通过接收从光信道中获取的光源ID和光照强度等信息,利用手机自有陀螺仪等传感器,实现室内定位。该系统使用便捷,定位精度实测在35～45cm内,能够较好地满足室内定位需求,在大型商场、图书馆、博物馆等室内场景下有较高实用性。

近年来,随着大数据场景的兴起,RDBMS由于其自身的扩展性和可用性限制无法满足企业需求。No SQL数据库的出现弥补了传统关系型数据库在大数据领域的不足。No SQL数据库本身具有良好的扩展性、容错性以及实时访问、存储TB级别数据的特点。HBase就是以HDFS和MapReduce为基础的开源No SQL型分布式数据库,它不支持二级索引、事务和批量数据处理时延长等[1]。本文以HBase和Spark为基础,增加插件使HBase支持SQL语句和二级索引,通过修改Spark源码,提升对HBase数据的本地化计算级别。插件对HBase无侵入、低耦合,支持用户输入SQL语句,把输入字段转化为HBase的列族和列限定符,根据不同的场景选取不同的执行方案。MapReduce计算框架具有计算效率低,无法利用HBase的读写缓存的缺陷[1],原始Spark框架不能感知HBase数据分片。本文改进Spark能感知HBase数据分片,对HBase中数据进行高级别本地化计算。最终,将本文设计的系统与业内常用的Hive+HBase方案对比常用SQL消耗的时延[3]。通过实验得出,本文构建的优化方案在没有缺失HBase的优良特性的基础上加强了部分应用场景的实时性。

为了满足公司对Web应用程序的广泛需求,以及具有相关技术的IT人员的长期短缺。在本文中,我们提出了一种交互流建模语言(IFML)模型驱动转换的方法来生成用户界面。该建模语言是在一种名为WebRatio的开发工具下进行模型与界面交互。该工具具有代码生成功能,可生成即时发布的Web和跨平台的移动应用程序。

近几年汽车发展态势迅速,智能网联汽车日渐兴起,在此背景下,信息通信技术的发展对智能网联汽车数据资源产生了深远影响。本文从决策控制、网联交互、评价测试和产业服务四个方面,探讨了数据的作用,同时梳理了汽车产业发展过程中信息通信技术的影响作用,以便为智能网联汽车数据在未来的资源整合工作提供参考。

针对基于空间分布的显著图无法突出纹理细节的问题,论文结合图像的空间分布特征和纹理特征,提出了一种全分辨率显著性检测方法。该方法根据图像尺寸按比例从图像四周提取像素,组成一个边缘背景图像,然后分别对原始图像和边缘背景图像进行分析和处理,得到原始图像块和背景图像块的颜色空间特征,并且结合图像的纹理特征信息,获得了整幅图像的全分辨率显著性。此外,通过简单的阈值分割方法得到图像中的显著性目标。实验结果表明,与经典显著性检测算法相比,论文算法性能明显优于其他算法性能。

本文对于K均值聚类算法应用在大量微博数据集中聚类效率低,正确性不高的问题,提出了一种改进的K均值微博热点话题发现方法。在对微博特有属性的研究基础上,利用微博转发关系解决微博内容碎片化导致的聚类准确性及效率较低的问题;实验结果表明本文提出的改进的K均值聚类算法比传统的K均值热点话题发现,准确率提升了11.3%,聚类比较次数提升了27.5%。

斑马鱼是现今常用的模式生物之一,有着很重要的研究价值。因为定量研究需要,对经过药物处理的斑马鱼图像清晰度要求较高,但是由于种种客观原因常造成图像模糊,并且模糊核无法提前得知。关于图像盲去模糊的问题,本文提出一种基于L0最小化稀疏重建与梯度求导模型对斑马鱼图像去模糊处理,利用引入中间变量进行梯度求导求得逼近L0最小化的解。同时,分别使用Tenengrad梯度法、Laplacian梯度法和Variance法对本文以及其他算法对斑马鱼图像去模糊实验结果进行图像清晰度评价,经过比对,本文算法在三种评价指标下均取得最优结果,说明了算法具有较好的应用价值。

在传统的高速公路养护系统当中,其数据多采用几何模型,存在数据相互依存、多余以及部分数据不能表达交通特点的问题,因此,基于交通空间的特点,结合里程对应车道号的定位办法,提出将动态分段技术应用于数据管理的模式,设计专业的养护信息管理平台,完善具体应用,为下一步的研究提供参考。

本文以高精度室内定位需求为出发点,采用DecaWave公司的DW1000作为UWB(Ultra-wideband,超宽带)无线收发器,ST公司的具有浮点运算单元的高性能微控制器STM32F405RBT6作为核心控制器,设计完成了超宽带室内定位系统基站标签一体化嵌入式硬件平台。在嵌入式软件上,利用双向测距(TWR)机制精确估计基站和标签之间的距离,并将测距信息通过ZigBee模块发送给上位机软件处理。上位机软件通过飞行时间(TOF)定位算法解算标签坐标并采用卡尔曼滤波算法、滑动平均滤波算法、低通滤波算法进行误差消除,从而完成高精度的室内实时定位系统(RTLS)的设计与实现。经测试,在实验室环境下静止节点的定位误差小于10cm,移动节点定位误差不超过30cm,同时在信号非视距传播情况下也具有较好的表现。

区块链技术是一种去中心化、去信任化、公开透明的分布式数据存储技术,能够降低信任成本,实现安全可靠的数据交互。然而,攻击者可以轻易地从公开的全局账本中获得所有数据,并通过大数据分析技术挖掘用户交易规律等隐私信息。分析区块链交易数据面临的隐私泄露威胁,描述基于数据分析的攻击方法;介绍以混币机制为代表的交易数据隐私保护机制,简要描述各种混币方法的基本原理,并针对混币过程是否需要中心节点参与的问题分析不同混币机制的优势与缺陷;最后,分析了现有区块链数据隐私保护技术中存在的不足,并展望未来的发展方向。

区块链是一种以密码学算法为基础的点对点分布式账本技术,然而,公开透明的区块链账本辅以社会学挖掘、数据挖掘等统计学方法,使得用户的隐私面临重大威胁,因而隐私保护成为当前区块链技术研究的热点。总结了已有的隐私保护方案,重点聚焦于零知识证明技术,阐述并分析了零知识证明应用到区块链隐私保护方案中的技术挑战,并给出了具有指导意义的解决方案。

恰当的评估水印算法是数字水印技术研究的重要内容。格式化文本文件是常见的多媒体文件之一,鉴于目前没有统一的格式化文本水印性能评估基准,本文在给出数字水印技术理论的基础上,结合格式化文本文件的特性,分析了性能评估基准的测试度量和参数,重点讨论了情景和控制参数、鲁棒性和透明性评估方法、误码率分析方法等。搭建了格式化文本水印性能评估基准的架构,对不同的文本水印算法进行了测试。结果表明,本文提出的性能评估基准可以从多个方面评测水印算法鲁棒性及透明性,将其进行量化值显示,对水印算法的性能作出公正的评估。

针对局部放电高频信号中干扰信号抑制策略进行研究,因真实原始的局部放电无法确定,故采用MATLAB仿真模拟信号进行模拟放电,并通过4个评估标准来评价白噪声干扰抑制方法中奇异值分解、小波变换和EEMD等干扰抑制方法的优劣性,另外提出一种基于EEMD分解的频率切片小波抑制白噪声干扰的离线数据处理方法。

本文首先介绍了热点技术云计算所面临的挑战,然后分析了雾计算的概念及其特点,最后进行了总结。