一种网络冗余流量消除算法

针对大量数据片段冗余传输造成网络带宽浪费严重的问题,提出了一种基于动态查找表的冗余流量消除(DYNATABLE)算法。该算法动态统计流量中以不同字节值开头的数据块的冗余率,在保证目标块抽样率的情况下,选取冗余率高的数据块的首字节值为标识,实时更新查找表,根据查找表中的标识从数据包中选出数据块,对已经传输过的冗余数据块进行简单编码,用编码数据替换原冗余数据片段,再对消除冗余流量的数据包进行传输。对比基于最大值选择和基于静态查找表选择等冗余流量消除算法,DYNATABLE算法能跟踪网络数据的动态变化,带来更高的字节节省,平均字节节省率提高到21.8%。     

面向QOS的DVB-C2两级自适应调度模型与算法

传统的调度算法大都是在链路容量恒定的情况下,考虑如何保证业务的时延、带宽等QoS要求,而DVB-C2系统采用了ACM技术,链路容量是可变的,且其数据的调度对系统的传输效率和吞吐率有一定影响.为了在链路容量变化的前提下,满足业务QoS需求同时,尽可能提高DVB-C2系统的传输效率与吞吐率,针对DVB-C2系统的特点,提出了一种应用于DVB-C2的两级调度模型,并在该模型的基础上,提出了相应的自适应调度算法.实验表明,该模型与算法适用于链路容量变化的场景,与传统调度算法相比,更好地保证了业务的时延需求,具有更高系统传输效率,提升了系统的吞吐率.     

新生儿勒-雪综合征1例

勒-雪氏综合征(LS)系朗格罕氏细胞组织增生症的一种类型.多发生于婴幼儿时期,病情重,以皮肤、内脏、肺和骨骼等多脏器浸润为主的综合征.病情进展快,病死率较高,确诊需光镜下皮疹印片见到异常的组织细胞,皮肤活检电镜可找到朗格罕氏细胞.     

教学评估对高校图书馆发展的利弊分析

近年来，随着教育部对高校本科教学评估工作的开展，全国各高校围绕着评估标准，做了大量的基础建设性工作。高校图书馆作为学校三失支柱之一，是重要的教学辅助机构，因此高校圈书馆建设在本科教学工作评估中成为了一个重要的观测点。结合我馆实际情况，分析了高校教学评估对高校图书馆建设的积极影响和消极影响     

一种基于多标拍卖的资源分配算法

针对有限资源开放式系统多任务多资源分配问题,提出了一种基于多标拍卖的资源分配算法. 算法首先基于资源效用曲线为每个任务建立投标集合. 其次,任务向系统递交投标,系统收集所有任务投标并定义市场出清价, 确定资源分配的规则. 最后算法通过启发式方法调整每个任务的最大投标值,以获得接近最优的系统总效用. 实验结果表明算法在资源有限的情况下优先分配资源给投标价格高的任务,与0-1整数规划资源分配算法相比时间复杂度低,最优值偏差不大.      

在媒体流调度中改进的DRR算法

提出了模糊控制变权法多因素决策的自适应DRR算法(VWADRR)———一种改进的亏损轮询调度算法(DRR)。算法应用在调度多个媒体数据流队列时。算法基于模糊控制理论中的多因素决策,具体使用了变权法。可以自适应输出信道的带宽和输入队列的缓存余额。变权法根据可用带宽和队列缓存余额这两个因素做出决策,动态地确定DRR中的常量QN。由于考虑了每个数据包发送的时限,降低了每个数据包的延时。使系统在大流量的情况下有效利用缓存和带宽,降低缓存耗光的可能性,同时平滑了突发。     

新生儿勒-雪综合征1例

勒-雪氏综合征（LS）系朗格罕氏细胞组织增生症的一种类型。多发生于婴幼儿时期,病情重,以皮肤、内脏、肺和骨骼等多脏器浸润为主的综合征。病情进展快,病死率较高,确诊需光镜下皮疹印片见到异常的组织细胞,皮肤活检电镜可找到朗格罕氏细胞。     

多媒体文件传输嵌入式终端接收能力的匹配

提出了一种在网络带宽充足的条件下,能够匹配嵌入式终端接收能力的大型多媒体文件传输协议EMFTP(embedded multimedia file transfer protocol,嵌入式媒体文件传输协议)。该协议是基于UDP的应用层传输协议,采用统一重传的差错恢复策略,并引入了基于带宽探测的递减式加增乘减速率控制算法,在尽可能的降低嵌入式接收端的资源占用前提下,提高数据传输速率。实验表明,与传统的UDT和FTP传输协议相比,EMFTP的数据传输速度分别提高了3%和17%,接收方终端的CPU占用率分别降低50.3%和42.3%,内存占用率降低15%和4%。     

采用定价机制的多媒体系统多资源分配算法

针对多媒体系统多资源分配问题,提出了一种基于定价机制的多资源分配算法.假设资消耗函数是凸函数,从而推导出资源分配问题是凸规划问题,可以通过拉格朗日对偶分解理论求解,确定资源的价格并得到最优的资源分配.对于单资源分配问题,使用多标拍卖算法确定最优的资源分配.仿真实验结果表明:对于单资源分配问题,当任务的投标数大于15时,系统总的服务质量水平达到近似最优;对于多资源分配问题,基于定价机制的多资源分配算法性能优于现有算法,且算法复杂度更低.     

基于连续效用子集的资源分配算法

基于离散资源配置选项的实时(或软实时)系统资源分配问题,当以系统整体效用最大化为目标时,属于多维多选择背包问题,直接求解最优值的时间复杂度较高.现有的研究中主要通过使用启发式算法,将其时间复杂度降低为多项式级.这些启发式算法不考虑离散资源配置选项之间的联系,因此在求解中存在一些不必要的计算,而且分配结束后的残留资源不能得到利用.为此通过定义连续效用子集,分析了同一个任务的不同资源配置选项之间的联系.对已有的启发式算法HEU加以改进,提出启发式算法(T-HEU),能够用较低的时间复杂度获得与HEU算法相同的结果.根据同一个连续效用子集中的资源消耗函数的连续性,将残留资源分配问题近似归结为线性规划问题,并提出一种能求得近似最优解的启发式算法RRA_HEU.仿真结果表明,当任务数较少时,RRA_HEU的执行时间少于单纯形法和主-对偶内点法.当任务数较多时,用单纯形法求解残留资源分配问题是合适的.