計算成本
- 基于國密SM9的匿名標識廣播加密方案
交流過程中的計算成本和通信負載.另一種相似的概念是由Beak等人[2]在2005年提出的多接收方加密,加密在1組接收者標識而不是單一標識上進行,本文將其和廣播加密視為相同的概念.標識密碼(identity-based cryptosystem)是密碼學(xué)中的另一個重要研究領(lǐng)域,此概念在1984年由Shamir[3]首次提出.標識密碼以接收者的唯一信息作為公鑰,取代傳統(tǒng)公鑰加密中證書的功能.2001年,Boneh等人[4]提出了第1個可證明安全的標識加密(id
信息安全研究 2023年10期2023-10-11
- 一個可抵抗關(guān)鍵詞猜測攻擊的可搜索加密方案
傳輸密鑰，且計算成本較高?？紤]到只有公鑰參與關(guān)鍵詞密文生成算法或陷門生成算法是在線關(guān)鍵詞猜測攻擊得以實施的原因，因此，如果想要成功抵抗在線關(guān)鍵詞猜測攻擊，關(guān)鍵詞密文生成算法與陷門生成算法都必須使用私鑰。2018年，Huang等[15]提出了一個公鑰認證可搜索加密(Public-key authenticated encryption with keyword search，PAEKS)方案，該方案加入了認證功能：關(guān)鍵詞密文需要數(shù)據(jù)擁有者的私鑰來生成，其他個
貴州師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2023年1期2023-02-27
- 大工況范圍內(nèi)超臨界區(qū)二氧化碳物性快速計算方法研究
進一步增大了計算成本，耗費計算時間。擬合關(guān)聯(lián)式法以既有物性庫為數(shù)據(jù)源，不基于理論原理而是采用統(tǒng)計學(xué)方法擬合顯式關(guān)聯(lián)式，具有簡化計算、降低成本的優(yōu)勢，在傳統(tǒng)制冷劑（如R12、R22等）應(yīng)用中已獲得有效證明。對于超臨界CO2，因為其物性在臨界點及擬臨界線附近劇烈非線性變化的特點，增加了擬合的難度和擬合關(guān)聯(lián)式的復(fù)雜性，既有研究存在擬合關(guān)聯(lián)式過于復(fù)雜、非線性系數(shù)過多、分區(qū)復(fù)雜等特點，增加計算成本；同時，不同物性關(guān)聯(lián)式較少，針對各個物性需要進一步發(fā)展。對此，本文提出
節(jié)能與環(huán)保 2023年1期2023-02-18
- 基于射線理論點擴散函數(shù)的成像域最小二乘偏移
原因之一在于計算成本過于高昂.經(jīng)典的數(shù)據(jù)域LSM(Nemeth et al., 1999; Duquet et al., 2000; Dai et al., 2011; Yue et al., 2019, 2021a,b; 楊宏偉等, 2022)通過反演迭代使模擬數(shù)據(jù)逐步逼近實際地震數(shù)據(jù)，進而實現(xiàn)地下反射率的準確估計.該方法每次迭代都需要一次正演和偏移運算，整體反演過程所需的計算成本往往在常規(guī)偏移的幾十倍以上，嚴重制約了該方法的推廣應(yīng)用前景.成像域迭代算法
地球物理學(xué)報 2023年2期2023-02-11
- 移動場景下的分簇無線傳感器網(wǎng)絡(luò)密鑰管理方案
、存儲成本、計算成本3個方面進行計算.假設(shè)網(wǎng)絡(luò)有S個節(jié)點，C個簇，簇內(nèi)P個節(jié)點.則簇頭數(shù)為C，普通節(jié)點數(shù)為S-C，每個簇內(nèi)普通節(jié)點數(shù)為P-1個.性能分析主要對比文獻［4］和文獻［7］，因此，部署范圍和部署方式與文獻［7］一樣，在300 m×300 m 的網(wǎng)絡(luò)區(qū)域內(nèi)隨機部署節(jié)點，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分配情況選用文獻［4］的節(jié)點數(shù)據(jù)，見表3.表3 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分配情況3.2.1 通信成本通信成本主要考慮節(jié)點發(fā)送和接收數(shù)據(jù)的能量消耗，默認基站的能量是無限的.假設(shè)發(fā)送1位數(shù)據(jù)的通
韶關(guān)學(xué)院學(xué)報 2022年12期2023-01-30
- 側(cè)面碰撞子結(jié)構(gòu)模型精度的參數(shù)研究
撞分析中，將計算成本巨大的整車碰撞模型分離出相關(guān)部件，形成可等效替代整車模型的簡化結(jié)構(gòu)，利用子結(jié)構(gòu)模型完成后續(xù)乘員約束系統(tǒng)匹配優(yōu)化，可節(jié)約仿真時間。伍廣等用側(cè)圍部件模型替整車模型進行側(cè)面碰撞仿真，發(fā)現(xiàn)該方法不僅可以保證分析精度,又可以提高計算效率；［5］白雪飛與王玉琴采用MADYMO 軟件中的PSM 方法（prescribed structure motion）建立車體模型，模擬側(cè)面約束系統(tǒng)仿真；［6-7］姜強與程海東均通過PSM 方法完成了側(cè)面約束系統(tǒng)的
湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報 2022年4期2023-01-06
- 輔助駕駛的車輛與行人檢測模型YOLO-DNF
構(gòu)學(xué)習(xí)能力和計算成本調(diào)整合適的網(wǎng)絡(luò)深度。（2）針對模型泛化性不足難以擬合復(fù)雜的道路環(huán)境的問題使用HSV擾動和亮度增強的數(shù)據(jù)拓展方法提升模型泛化性能。1 相關(guān)工作1.1 YOLOv3檢測算法車輛行駛過程中速度快，對目標檢測的實時性要求較高。由于一階段檢測算法YOLO系列根據(jù)卷積運算的位置不變特性只使用一次網(wǎng)絡(luò)計算就能完成對整張圖像進行檢測，相較二階段檢測算法具有速度快、計算量小的優(yōu)點，鑒于此本文基于YOLOv3[11]檢測算法進行研究。YOLOv3[11]是
計算機工程與應(yīng)用 2022年24期2022-12-22
- 基于改進YOLOv4 的交通標志識別方法
模型放縮與計算成本為在目標檢測項目中實現(xiàn)高精度與實時性，模型縮放技術(shù)應(yīng)運而生。初始的模型放縮技術(shù)主要更改卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)骨干網(wǎng)絡(luò)的深度或?qū)挾龋S后經(jīng)由Huang[12]、Xie[13]、Tan[14]、Tian[15]等人對模型縮放技術(shù)在目標檢測領(lǐng)域的不斷研究，統(tǒng)合深度、寬度的復(fù)合縮放版本，新算法陸續(xù)出現(xiàn)。為評估模型縮放的效果，需要對其進行定量分析。一般來說，當縮放比例增大時，要增加的定量成本越低，模型的效果越好；相對應(yīng)地，當縮放比例減小時，要減少的定量成本
電子設(shè)計工程 2022年18期2022-09-28
- 基于探索向量的Ball K-Means聚類算法
數(shù)量增加導(dǎo)致計算成本劇增。針以上問題，許多改進算法被提出[2-3,7-13]。為了克服K-Means算法對初始質(zhì)心過于敏感的缺點，許多有效的算法被提出[2-3]。Arthur等[2]通過用一種簡單的隨機播種技術(shù)對K-Means進行了增廣，降低了K-Means在初始種子選擇中的隨機性。Lasheng等[3]提出了基于最大最小準則和FLANN的初始聚類中心選擇算法，提高了算法的穩(wěn)定性和準確性。上述的算法克服了K-Means聚類對初始質(zhì)心敏感的缺陷，但是迭代過程
東莞理工學(xué)院學(xué)報 2022年3期2022-06-29
- 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的地下車站能耗預(yù)測模型對比研究
從預(yù)測精度、計算成本的角度分析了各算法的優(yōu)缺點，為地下車站能耗的預(yù)測提供了數(shù)據(jù)驅(qū)動算法參考。2 能耗預(yù)測模型2.1 車站用能系統(tǒng)本研究的對象為地下2 層的非換乘、屏蔽門系統(tǒng)車站，冷源為變頻螺桿冷水機組。地鐵車站的主要用能系統(tǒng)包括通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)(約占55%)、垂直交通系統(tǒng)(約占15%)和照明系統(tǒng)(約占22%)[11]。其中，照明系統(tǒng)形式相對簡單、能耗易算，本研究推薦采用基于運行原理的模型進行計算。該模型采用車站照明功率密度、照明面積、照明時長進行計算，預(yù)測模型
都市快軌交通 2022年3期2022-06-28
- 基于k -fold交叉驗證的代理模型序列采樣方法
上升，致使其計算成本較為昂貴。鑒于此，為了節(jié)約計算成本、加快采樣速度及提高建模效率，本文引入k-fold交叉驗證(k-fold cross validation)[10]方法，并結(jié)合泰森多邊形法對設(shè)計空間進行全局探索和局部開發(fā)，發(fā)展了一種k-fold CV-Voronoi自適應(yīng)序列采樣方法，并通過數(shù)值算例和工程算例對本文方法進行驗證。2 序列采樣方法2.1 k -fold CV-Voronoi序列采樣方法本文發(fā)展的k-fold CV-Voronoi自適應(yīng)序
計算力學(xué)學(xué)報 2022年2期2022-04-20
- 基于Φ-OTDR 系統(tǒng)事件的快速定位方法
據(jù)[6-7]計算成本高。對于基于相位的定位技術(shù)，其優(yōu)點是用于定位外部振動的信噪比（SNR）相對較高，可以達到10 dB。然而，由于信號衰落，Φ-OTDR 系統(tǒng)中不可避免地存在大量的虛警相位峰值，這導(dǎo)致了辨別此類虛警相位峰值的大量計算成本。文中提出了一種快速定位方法，以提高ΦOTDR 系統(tǒng)定位外部振動事件的效率。由于外部振動會在振動區(qū)域之外感應(yīng)出一個附加相位，而信號衰落對其位置之外的相位影響很小，因此可以先將背向散射的數(shù)據(jù)分為幾個相距很遠的段，進行預(yù)處理。沿
電子設(shè)計工程 2022年6期2022-04-13
- 應(yīng)用自適應(yīng)矩估計的快速最小二乘逆時偏移
近十次，因此計算成本極高。目前主要有兩類方法可以降低計算成本：一類方法是利用炮編碼技術(shù)對疊前炮集數(shù)據(jù)進行壓縮[10-22]，降低Born正演和RTM的計算成本，如隨機相位編碼、平面波相位編碼、振幅編碼、確定性炮編碼等； 另一類方法是利用預(yù)條件算子加快迭代的收斂速度，減少迭代次數(shù)，例如近似Hessian對角矩陣[23-24]、去模糊化濾波器[25-26]、Hessian矩陣近似逆[27]、構(gòu)造導(dǎo)向濾波[28-29]等。本文從人工智能領(lǐng)域引入自適應(yīng)矩估計(A-
石油地球物理勘探 2022年2期2022-04-11
- 戒抓娃娃機游戲的癮
析。分析一：計算成本。有時一次可抓到，有時抓20次都抓不到。累計起來，也花了不少錢。分析二：收集游戲的取勝技巧。強抓力、弱抓力；判斷重心位置；搖晃方向桿，按啟動鍵，強化抓子力量；諸如這些謠傳技巧經(jīng)檢驗都不靠譜。通過理性分析，就可抗拒誘惑了。而且，我還獨創(chuàng)了新方法，就是把自己及他人抓失敗的景象都用手機錄下來，這樣，想投幣之前，就重溫一次視頻，很快就可以把腦海里不理智的聲音、幻想都驅(qū)趕走。熱情沒了就不想玩了。另外，旁觀他人玩時，心里默默計算他人失敗的次數(shù)，觀察
作文成功之路·作文交響樂 2022年6期2022-04-06
- 基于改進SSD的合成孔徑聲吶圖像水下多尺度目標輕量化檢測模型
積減少模型的計算成本，DSDC首先將標準卷積分解成DSC和點卷積，然后在DSC中引入一個稱作空洞率[27,28]的新參數(shù)，并利用擴張率控制卷積核處理數(shù)據(jù)時各值的間距。同時，通過優(yōu)化不同尺度卷積層的輸入特征數(shù)量和融合方式來提高ESK模塊的特征提取能力。IRB模塊、SK模塊、ISK模塊和ESK模塊的結(jié)構(gòu)關(guān)系如圖1所示。圖1(a)為IRB模塊，模塊采用了反殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即先對通道采取先“擴張” 后“壓縮”的策略，同時刪除了最后一個卷積層的激活函數(shù)，保留特征的多樣
電子與信息學(xué)報 2021年10期2021-10-31
- 感應(yīng)電機無差拍模型預(yù)測轉(zhuǎn)矩控制研究*
，從而增加了計算成本，降低了效率。隨著無差拍(DB)控制出現(xiàn)，在選擇最佳電壓矢量的過程中，用所需電壓矢量組成的預(yù)測DB電壓扇區(qū)進行枚舉選擇[15]，KENNL[16]首先將DB控制應(yīng)用到電驅(qū)動系統(tǒng)中，并提出完整建模和實驗驗證；文獻[17]中將DB控制運用在永磁同步電機(PMSM)驅(qū)動系統(tǒng)中，減少了系統(tǒng)的計算成本，并在試驗結(jié)果中驗證了所提控制策略的有效性。而對于DB控制在感應(yīng)電機(IM)驅(qū)動系統(tǒng)中應(yīng)用的研究則較少。本文通過建立IM的動態(tài)數(shù)學(xué)模型，在傳統(tǒng)的FC
電機與控制應(yīng)用 2021年6期2021-07-20
- 基于輕量級網(wǎng)絡(luò)的鋼鐵表面缺陷分類
NN 的巨大計算成本，輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出部署在移動或嵌入式設(shè)備上。例如:MobileNetV1［9］和MobileNetV2［10］采用深度可分離卷積來構(gòu)建輕量級網(wǎng)絡(luò)；ShuffleNet［11］采用分組卷積和深度可分離卷積來構(gòu)建輕量級網(wǎng)絡(luò)；SqueezeNet［12］利用核心模塊Fire 壓縮模型參數(shù)，減小網(wǎng)絡(luò)的深度，降低模型的大??；SENet（Squeeze-and-Excitation Network）［13］提出的SE 模塊是一種輕量級注意力機制
計算機應(yīng)用 2021年6期2021-07-02
- 基于分治表的云存儲數(shù)據(jù)完整性審計方案
會導(dǎo)致大量的計算成本。為了解決云存儲服務(wù)的動態(tài)數(shù)據(jù)完整性檢驗方案存在的安全和效率問題，本文利用分治表和雙線性對技術(shù)，提出基于分治表的動態(tài)數(shù)據(jù)完整性審計方案。1 相關(guān)工作外包數(shù)據(jù)審計近年成為研究課題熱門。2007年Ateniese 等[1]年提出使用可證明數(shù)據(jù)方案來審計外包數(shù)據(jù)。其中主要為使用同態(tài)標簽和塊標簽生成單個標簽。但該方案造成較大計算成本。Wang等[2]提出基于雙線性聚合簽名和Merkle 哈希樹的動態(tài)遠程數(shù)據(jù)審計方案，其方案實現(xiàn)隱私保護公共審計和
電子技術(shù)與軟件工程 2021年3期2021-04-20
- 基于二叉空間劃分的異常數(shù)據(jù)檢測算法
據(jù)存儲成本和計算成本。1 系統(tǒng)模型令τj表 示 第j 棵BSP 樹。 t 棵 樹 構(gòu) 成 樹 集γh，即|γh|=t，其中h 表示每棵樹的高度。樹中每個節(jié)點代表一個子空間。 用md表示在子空間內(nèi)正常數(shù)據(jù)實例的個數(shù)，而d 表示子空間的深度。 令pd表示深度為d 的子空間的分割點。令xni表示在訓(xùn)練階段中第i 個正常數(shù)據(jù)實例。 用φ項數(shù)據(jù)實例構(gòu)成集η，即|η|=φ：每個實例xk有t 分。 為此，令Sk表示分數(shù)集：例如，S1(xk)表示在樹τ1中實例xk的分數(shù)，
電子技術(shù)應(yīng)用 2021年3期2021-04-02
- 滿足工作流執(zhí)行時限的可搶占虛擬機實例配置和調(diào)度方法研究 *
減少工作流的計算成本。雖然可搶占實例價格低廉，但是其在執(zhí)行過程中存在一定概率被云服務(wù)商收回釋放，導(dǎo)致工作流無法按時完成。因此，如何在工作流執(zhí)行過程中，可靠地利用可搶占實例，在滿足執(zhí)行時限要求的情況下，降低計算成本是一個新的挑戰(zhàn)。針對上述挑戰(zhàn)，本文提出了滿足工作流執(zhí)行時限的可搶占虛擬機實例配置和調(diào)度方法，可以在滿足工作流最長執(zhí)行時限的前提下，最小化工作流執(zhí)行的計算成本。本文提出的方法具有重要的實際經(jīng)濟價值。具體而言，本文的主要貢獻如下所示：(1)提出了基于馬
計算機工程與科學(xué) 2020年11期2020-11-30
- 基于智能卡的匿名認證方案
失攻擊。4 計算成本分析4.1 理論分析本文提出的匿名認證方案與其他同類方案的計算成本對比如表2所示。其中，n表示用戶數(shù)量，Ch表示單向散列函數(shù)計算成本，CECC表示橢圓曲線加密/解密計算成本。通常情況下，CECC>Ch。表2 計算成本對比從表2可以看出，在注冊階段，當n=1時，本文方案的計算成本相對較大。但隨著用戶數(shù)n的增加，本文方案的計算成本會變得相對較小。在登錄和更改口令階段，本文方案的計算成本與方案[10]相同，但比方案[4]小。在認證階段，本文方
合肥師范學(xué)院學(xué)報 2020年3期2020-09-16
- 一種求解矩陣填充問題的交替共軛梯度最小化法
解奇異值的高計算成本，Haldar[12]和Wen[13]提出如下分解模型:(3)其中，Z=XY，X∈Rm×r，Y∈Rr×n，r?min{m，n}.在模型(3)中，Z表示成X∈Rm×r和Y∈Rr×n的乘積，使得確保滿足低秩的要求.兩個針對模型(3)的特點，一個自然的求解方法就是交替最小化方法，如Power Factorization[12]和LMaFit[13].在這兩種交替最小化方法中，變量X和Y交替更新，每一步要精確求解子問題得到X和Y.精確求解子問題
太原師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版) 2020年3期2020-08-13
- 降低云計算成本的5種方法
費用。導(dǎo)致云計算成本飆升的原因有很多，例如資源過度配置，不必要的容量以及環(huán)境的可見性不良。幸運的是，有一些工具和成本優(yōu)化實踐可以幫助消除不必要的支出。組織可以采用以下工具和實踐降低云計算成本。1.選擇保留實例在云中，如果組織愿意做出一定的權(quán)衡，他們將會找到按需資源的價格更低的替代方案。并盡可能使用以下折扣定價方案：預(yù)留實例定價。提前承諾在1～3年內(nèi)使用一定容量的組織可以節(jié)省帶有預(yù)留實例的云資源。根據(jù)平臺和其他變量，預(yù)留實例的價格僅為按需實例的三分之一。每個
計算機與網(wǎng)絡(luò) 2020年12期2020-07-29
- 聚合物流體數(shù)值模擬的多層蒙特卡羅方法
隨機誤差大和計算成本高的不足。Bonvin等[11]早期提出了一類基于控制變量思想的蒙特卡羅方法方差縮減技術(shù)使得隨機誤差得到部分改善，但并沒有綜合考慮減小隨機誤差并優(yōu)化計算成本。2008年,針對傳統(tǒng)蒙特卡羅方法的方差縮減技術(shù),Giles[12]提出了多層蒙特卡羅(multilevel Monte Carlo,MLMC)的基本思想,即保持精度不變采用較大時間步長的計算結(jié)果以降低計算量,最終縮減成本。在金融領(lǐng)域中,2009年,Giles[13]證明了MLMC方
紡織高?；A(chǔ)科學(xué)學(xué)報 2020年2期2020-07-09
- 云計算中改進概率公鑰加密的移動設(shè)備數(shù)據(jù)隱私保護方法
對所提方法從計算成本、通信成本進行仿真實驗，并在真實設(shè)備上驗證對比了所提方案的加密效率和安全性。在仿真實驗中，主要包括用戶端和云服務(wù)端，用戶端采用C語言編寫，運行于2.0 GHz，8 GB RAM 的6核i7-8700 Windows 10臺式計算機上，算法使用開放ssl和MATLAB庫；服務(wù)器同樣采用C語言編碼，運行于2.4 GHz，Xeon E5620 CPU Linux平臺上。用戶模擬數(shù)據(jù)所有者或者授權(quán)用戶，服務(wù)器充當CSP。3.1 計算成本計算成本
計算機應(yīng)用與軟件 2020年4期2020-04-18
- 移動無線網(wǎng)絡(luò)的移動終端安全認證方案
匿名性，但其計算成本較高。文獻[10]抵御偽裝攻擊的效果較好，但其對用戶的隱私保護與反追蹤的效果較差。現(xiàn)有的安全認證方案無法完全地滿足移動云計算所需的幾點要求：會話秘鑰的安全性、用戶的隱私性、雙向認證性、不可追蹤性、抵御常見攻擊的能力，其中任意一項缺陷均可能造成巨大的危險與嚴重的后果，因此認證方案應(yīng)當具備完全的安全性能力[11]。本文為分布式移動云計算設(shè)計了隱私保護的雙向認證方案，移動用戶與服務(wù)提供者之間的會話秘鑰具有安全性，且可抵御常見的各種攻擊。此外，
重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)) 2019年10期2019-11-15
- 革命性的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可降低計算成本
從而大幅降低計算成本。今天的內(nèi)存壓縮存技術(shù)雖然省錢，但是存在很大的問題，其原理是在更小的空間內(nèi)存儲更多數(shù)據(jù)。問題在于計算機是在預(yù)置好的內(nèi)存塊中存儲和運行的，而許多現(xiàn)代程序是在不定數(shù)量的內(nèi)存塊中運行的。這種方式實際上效率非常低。正在從事Zippads革命性新壓縮系統(tǒng)研究的科研人員解釋道，這是因為被壓縮的程序用的是對象，而不是已經(jīng)均勻配置好的數(shù)據(jù)塊，這導(dǎo)致它們無法與存儲和運行它們的空間匹配在一起。這些研究人員稱，壓縮各種對象而不是高速緩存線路是解決這一問題的答
計算機世界 2019年26期2019-07-23
- 云計算中大數(shù)據(jù)的快速數(shù)據(jù)審計算法
11]：① 計算成本、存儲成本及通信成本較低；② 具備公/私鑰2種驗證模式；③ 應(yīng)頻繁使用不同的挑戰(zhàn)進行驗證；④ 可檢測潛在數(shù)據(jù)占用的概率；⑤ 具有動態(tài)的遠程更新能力。移動智能設(shè)備的計算能力、4G網(wǎng)絡(luò)的通信能力都為有限資源，而已有的RDA方案需頻繁地進行驗證，為數(shù)據(jù)所有者帶來了不可忽略的計算與通信負擔。針對上述問題，本文設(shè)計了一種新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)CDDT(cloud data descriptor table)以提高大規(guī)模數(shù)據(jù)的動態(tài)更新效率，并采用代數(shù)簽名方案
重慶理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)) 2019年6期2019-07-17
- 如何實施有效的云計算成本管理策略
。那么控制云計算成本的最佳方法是什么？其策略包括承諾關(guān)閉不再需要的虛擬服務(wù)器，選擇能夠經(jīng)濟高效地完成企業(yè)需要工作的存儲層，以及仔細規(guī)劃如何以及何時進行數(shù)據(jù)傳輸。以下介紹的這些步驟將有助于養(yǎng)成云計算成本管理的良好習(xí)慣。云計算成本效率低下的起源云計算經(jīng)濟學(xué)是一門復(fù)雜的學(xué)科，但并不總是很容易實現(xiàn)。人們需要了解如何通過云計算有效提供IT服務(wù)的方法是查看其他公司在哪里遇到了困難。某些常見的陷阱將不可避免地導(dǎo)致不必要的支出，因此知道不該做什么是明智的。具體來說，企業(yè)的
中國信息化周報 2019年20期2019-07-01
- Spark框架中RDD緩存替換策略優(yōu)化
有考慮分片的計算成本問題[6].現(xiàn)有的研究大多數(shù)基于此類算法改進,其中部分改進算法諸如GreedyDual[7]、GD-Wheel[8]均考慮了訪問歷史和計算成本,但在一個作業(yè)中待處理任務(wù)的執(zhí)行邏輯在Spark中是已知的,對訪問RDD歷史次數(shù)進行優(yōu)化的緩存策略效果不明顯.類似的研究還有不考慮RDD的訪問歷史次數(shù)的LCS[9]算法,以及考慮計算成本次數(shù)加權(quán)的WR[10]算法.本文針對內(nèi)存占用率與RDD替換時的權(quán)重,考慮了分片的歷史訪問次數(shù)和計算成本等因素對權(quán)
小型微型計算機系統(tǒng) 2019年6期2019-06-06
- 基于切比雪夫混沌映射和生物識別的身份認證方案
進行安全性和計算成本的比較。因為用戶和服務(wù)器在CSP上只需要注冊一次，且不會頻繁更新口令和生物特征，因此比較時不考慮這些計算消耗。5.1 安全屬性對比表2顯示，本方案不僅滿足安全認證必需的各種要求如抗仿冒攻擊、抗重放攻擊和抗離線口令猜測攻擊等，并且提供用戶匿名、多因素安全等特性，優(yōu)于現(xiàn)有方案。其中，“-”表示不適用。表2 安全屬性對比Table 2 Comparison of security properties5.2 計算成本對比與傳統(tǒng)的基于公鑰密碼系
北京航空航天大學(xué)學(xué)報 2019年5期2019-05-29
- 車聯(lián)網(wǎng)中基于層次結(jié)構(gòu)的安全通信
略有效地降低計算成本，并提供有效的安全保障。1 系統(tǒng)模型及約束條件1.1 系統(tǒng)模型HSSC策略引用層次結(jié)構(gòu)，其由證書中心(Certificate Authority)、RSU控制器RSUC(RSU Controller)和區(qū)域控制器ZC(Zone Controller)構(gòu)成。RSUC控制RSUs數(shù)量，而ZC控制特定區(qū)域的通信，其可能包含多個RSUs。而CA控制所有實體證書的發(fā)放。整個HSSC結(jié)構(gòu)如圖2所示。圖2 系統(tǒng)模型1.2 約束條件假定系統(tǒng)已注冊的RS
計算機應(yīng)用與軟件 2019年5期2019-05-16
- 通過改變電動汽車電池的用途，來實現(xiàn)分散式價格驅(qū)動的電網(wǎng)平衡
DP，但它的計算成本卻大大高于ILP運行時間的50倍。DPP導(dǎo)致最短的運行時間緊隨其后。SQP稍微更優(yōu)化的結(jié)果不能證明模型復(fù)雜性大大增加和計算成本過高。因此，在目前的工作中，將ILP用于長期模擬。模擬顯示了基于偽成本的收入與同期偽造成本變化之間的強相關(guān)性。模擬顯示，基于15分鐘的股票市場價格承諾高于小時價格的收益。更高的價格波動導(dǎo)致更多的動態(tài)電池運行，這導(dǎo)致更高的收益，效率和更短的空閑時間，這反過來表明存儲系統(tǒng)的更好的利用。所有模擬結(jié)果表明，當前日前的股票
汽車文摘 2018年1期2018-11-26
- 基于優(yōu)化分治表的遠程數(shù)據(jù)審計方法研究
件產(chǎn)生較高的計算成本和通信成本。文獻[6]通過結(jié)合哈希樹和雙線性聚合簽名[7]，提出了一個動態(tài)遠程數(shù)據(jù)審計方法。其主要工作是通過對葉節(jié)點進行從左到右的排序，改進了哈希樹的結(jié)構(gòu)，有助于更好地識別更新后的數(shù)據(jù)塊位置。然而，該方法容易引起數(shù)據(jù)泄露，并且將給審核者帶來較高的計算成本，特別是大型文件。文獻[8]基于Merkle哈希樹[9]和雙線性對技術(shù)，提出一種能夠支持動態(tài)操作的代理遠端數(shù)據(jù)完整性審計方法[8]。該方法的缺點與文獻[6]的類似。而且雙線性對的計算成本
計算機應(yīng)用與軟件 2018年5期2018-05-22
- 云計算發(fā)展六大趨勢
春天。遏制云計算成本IT高管能夠更好地控制云計算成本，因為他們的實踐逐漸成熟。目前，亞馬遜、Cloudability、Cloudyn都提供了云計算成本管理工具。提升和遷移云計算應(yīng)用程序企業(yè)將應(yīng)用程序重構(gòu)在公有云系統(tǒng)上運行，利用遷移服務(wù)而不是簡單地將現(xiàn)有應(yīng)用程序轉(zhuǎn)存到公有云中。遷移應(yīng)用程序的最佳方式是利用云的彈性進行重寫，雖然這種升降移動可能是極其昂貴的。超融合私有云超融合基礎(chǔ)設(shè)施（HCI）解決方案通過提供預(yù)集成的計算和存儲資源，能讓企業(yè)更快地運行云基礎(chǔ)設(shè)施
中國信息化周報 2017年49期2018-01-20
- 基于多層次蒙特卡羅方法的巴黎期權(quán)定價
之，在給定的計算成本條件下，相對于標準蒙特卡羅方法，多層蒙特卡羅方法能夠更快地收斂到真值附近。本文將其應(yīng)用于巴黎期權(quán)的定價計算中，增加了巴黎期權(quán)的數(shù)值算法選擇范圍，并提高了巴黎期權(quán)定價的精度。巴黎期權(quán)；標準蒙特卡羅算法；多層蒙特卡羅算法；計算成本1 引言巴黎期權(quán)是一種復(fù)雜的路徑依賴期權(quán)，根據(jù)持續(xù)時間類型，可以分為累計巴黎期權(quán)(Cumulative Parisian Option)和連續(xù)巴黎期權(quán)(Consecutive Parisian Option)和移動
中國管理科學(xué) 2016年2期2016-12-27
- BAT搶先機 打響云計算產(chǎn)業(yè)價格戰(zhàn)
式增長以及云計算成本迅速下降，云計算規(guī)?；⒓s化運營優(yōu)勢顯現(xiàn)，云計算公司正步入業(yè)績快速釋放期，而BAT三巨頭之間的競爭也是日趨激烈。近日，阿里巴巴發(fā)布2017財年第二季度財報，阿里云付費用戶數(shù)量同比增長一倍，推動營收增長130%至14.93億元。從收入上看，阿里云在整個阿里集團似乎是塊小業(yè)務(wù)，其第二季度收入為14.93億元，在集團接近343億元的收入中，占比剛剛超過4%。但是，從其增速來看卻相當驚人，營收同比增速高達130%，連續(xù)六個季度領(lǐng)跑全球，這也是
中國信息化周報 2016年44期2016-12-27
- ABS事件觸發(fā)線性控制設(shè)計
夠減少控制值計算成本和通信時間。在本文中，用于防抱死制動系統(tǒng)（ABS）的事件觸發(fā)線性控制的開發(fā)和仿真基于控制系統(tǒng)科研平臺（INTECO）制造，并由ABS試驗室建立的數(shù)學(xué)模型實現(xiàn)。本文中，車輛1/4數(shù)學(xué)模型是在特定條件下實現(xiàn)線性化。如圖1所示，底部車輪仿真真實車輛的相對運動，與路面直接接觸；上部車輪仿真車輛車輪的運動情況。雖然該模型簡單，但其能夠充分表達真實系統(tǒng)的基本特性。該模型只考慮車輛的縱向動力學(xué)，忽略垂向和側(cè)向動力學(xué)；滾動阻力相比于制動力可以忽略。本文
汽車文摘 2016年11期2016-11-22
- 基于改進的QP算法和MPC理論的智能車縱向速度控制方法
法減少MPC計算成本。該方法包含兩步：首先對等式約束引進一種降維算法；然后利用梯度投影方向?qū)τ行Ъ惴ǖ乃阉鞣较蜻M行改進。改進的QP算法減少了迭代次數(shù)，降低了MPC縱向控制的計算成本。仿真結(jié)果證明了該方法的有效性。二次規(guī)劃；改進的有效集算法；模型預(yù)測控制；縱向速度控制；智能車模型預(yù)測控制(model predictive control，MPC)是20世紀80年代初發(fā)展起來的一類新型控制算法。MPC直接運用于工業(yè)過程控制的實際應(yīng)用，并在與工業(yè)應(yīng)用的緊密結(jié)合
軍事交通學(xué)院學(xué)報 2016年10期2016-11-16
- 基于混合算法的云計算任務(wù)調(diào)度方法研究
方法以較高的計算成本為代價換來較短的任務(wù)完成時間，有時是得不償失的。因此該文將任務(wù)完成時間和計算成本均作為優(yōu)化的目標，對任務(wù)調(diào)度方法進行研究，平衡任務(wù)完成時間和計算成本，提高云計算的效率。該文使用遺傳優(yōu)化算法對上述提出的任務(wù)調(diào)度問題進行求解，并將模擬退火算法、自適應(yīng)機理相結(jié)合，建立更加適合云計算任務(wù)調(diào)度求解的混合優(yōu)化算法。最后，通過實驗分析，以僅對任務(wù)完成時間優(yōu)化和僅對計算成本優(yōu)化的算法進行比較，該文研究的混合算法的云計算任務(wù)調(diào)度方法能夠有效平衡任務(wù)完成時
現(xiàn)代電子技術(shù) 2016年12期2016-08-17
- 基于行人航位推算的室內(nèi)定位技術(shù)綜述
表1從技術(shù)、計算成本和檢測錯誤率方面出發(fā)，總結(jié)比較了一些基于手機的步伐檢測文獻。表1 基于手機的步伐檢測方案3 步長推算由于每個人的身高、走路的方式不同，所以每個人的步長也不一樣，關(guān)于步長推算方面的一些研究文獻總結(jié)如下。3.1 常數(shù)模型推算步長最直觀的方法就是將一段測得的行走距離除以計數(shù)得到的步數(shù)，得平均步長，即認為步長是常數(shù)[5]。但是實際上由于人在行走時的姿勢會有所變化，所以步長也會改變。3.2 線性頻率模型模型A：Li F等人[3]通過收集23個不同
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2015年13期2015-06-22
- 車間運動學(xué)模型在智能車速度跟蹤控制中的應(yīng)用
，以達到降低計算成本、滿足實時性的要求。2 預(yù)測模型——車間運動學(xué)模型車間運動學(xué)模型(如圖1所示)是一種簡單的描述兩輛同向行駛的車輛之間位置變化關(guān)系的數(shù)學(xué)模型［3］。目標車輛的實際運動速度為vt(t)，其主要變量有車間相對距離xr(t)和相對速度vr(t)，可由安裝在被控車輛前端的雷達測量獲取，被控車輛的絕對速度vh(t)和加速度ah(t)由車輛自身傳感器測量獲取。因此，可以列出在初始時刻k(t=0)條件下車間運動學(xué)方程如下:圖1 車間運動學(xué)模型示意設(shè)采樣
軍事交通學(xué)院學(xué)報 2015年11期2015-05-09
- 《豬業(yè)科學(xué)》第7期有獎閱讀
干法回收工藝計算成本和收益，LFP分別以傳統(tǒng)的干法回收工藝（干法1）和改進的干法回收工藝（干法2）計算成本和收益，成本分別命名為CLFP干法1、CLFP干法2、C 三元干法，收益命名為 ELFP干法1、ELFP干法2、E 三元干法。處理成本價格根據(jù)實際調(diào)研及綜合參考文獻[6-7]，具體如表3所示。本研究發(fā)現(xiàn)，黃油的固體脂肪含量比豬油高，有更好可塑性，同時與豬油相比，烘焙溫度和循環(huán)加熱次數(shù)的增加對黃油的酸價、過氧化值及多不飽和脂肪酸含量影響不顯著（P＞0.0
豬業(yè)科學(xué) 2013年7期2013-08-15
- SVM-HDMR高維非線性近似模型構(gòu)造法
的樣本數(shù)量和計算成本會急劇增加，尤其是對樣本值獲取比較耗時的問題，往往因計算量過大而無法承擔，形成所謂的“維數(shù)災(zāi)難”。為了構(gòu)造高維下的近似模型，Sobol[7]提出了HDMR近似模型構(gòu)造法，利用函數(shù)的層級屬性，采用分而治之的思想，將高維問題分解為一系列低維問題進行求解，從而大大提高了計算效率。到目前，HDMR已經(jīng)發(fā)展出多種形式，其中以Rabitz[8]提出的Cut-HDMR最為簡單實用。為了求解Cut-HDMR中的各階低維問題，Shan[9]提出了基于RB
計算機工程與應(yīng)用 2013年15期2013-07-19
- 一輩子有多少來不及
的物質(zhì)所得，計算成本、利息和收益。很悲哀是嗎？我和他也曾經(jīng)都想抓牢彼此，也很憧憬地暢想過要有一個別樣的婚禮，甚至還想到要生一個孩子。我們好像都很有誠意，可終究我們都沒有等到愛情散發(fā)醇香的那一刻。我們總在無形中考量自己的選擇，在心里掂量著自己的愛情資本運營到底是虧還是盈。直到此刻，時間使我變成了一個熟女。在我即將離開這座城市的時候，我才忽然頓悟，自己那顆浮躁的心，根本無力把握愛情。走在大街上，行人匆匆，無人關(guān)注一個即將離開此地的小女子。周身暖暖的，感覺有陽光
視野 2011年10期2011-10-27
- 擁堵作為經(jīng)濟現(xiàn)象
。所有司機都計算成本和收益,所以經(jīng)常打擦邊球但不明目張膽,警察也計算成本和收益,所以經(jīng)常在隧道里廣播:司機同志請注意,現(xiàn)在不受車速限制,請快速通過。所有市場主體博弈的結(jié)果,就是交通擁堵但不癱瘓。那么在隧道口發(fā)生了什么?四面八方的來車往隧道口收攏。如果有司機搶道但未致交通擁堵,那么警察過去把車停下將導(dǎo)致?lián)矶?而這個擁堵又將由他完成疏導(dǎo)。處罰搶道司機的收益不歸私人所有,而解決擁堵的后果卻要私人承擔,因此只要搶道未致交通停止,警察的較優(yōu)選擇是眼開眼閉,而當違章?lián)?/div>
新民周刊 2009年46期2009-12-08
- 算成本與不算成本
干有用的事，計算成本，做沒用的事，不計成本。秦始皇為了“統(tǒng)一”不能統(tǒng)一的思想，把不利于他“專制統(tǒng)治”的書幾乎都燒了，這成本之大，已超出了有不同思想的危害了。專制獨裁的政權(quán)，為了自己的統(tǒng)治能長遠牢固從不計算要花掉多大的成本，可投入到老百姓身上衣食住行的成本就精打細算了，害得兩千多年后的中國還有人想通過“燒書”這一招來消滅別人的思想。只為了讓美人褒姒一笑，周幽王不計成本點燃了烽火臺，戲弄了諸侯。美人是笑了，自己也樂了，可周幽王就是沒計算諸侯被戲弄后的尊嚴成本。雜文選刊 2009年6期2009-05-14
- 算成本與不算成本