24、视频调度与语义模型研究

视频调度与语义模型研究

视频调度与语义模型研究

1. 谐波块窗口调度(HBWS)

1.1 缓冲区页面分析

在时间 t3 时的缓冲区由公式(9)的左边表示。在区间 I3 = [t2 + 1, t3] 内,|Qi| 的页面数量没有增加。公式(9)左边的数量必须足够提供页面,直到 Qi 的下一页从 mi(≥2)个叶子节点所代表的序列中可用。这个数量最多为 i,因为调度器 T 调度页面 i 的周期最多为 i。由此得到公式:
δi + (x - 1)(imi - πi) ≥ i (πi if mi = 1)
求解最小整数 x,可得:
x = (1 - δ(mi, 1)) + ⌈(i - δi) / (imi - πi)⌉
其中,δ(a, b) 定义为:若 a = b 则为 1,否则为 0。

1.2 BOOSTER 算法

1.2.1 算法概述

输入为 c 个基础树 T1, T2, …, Tc 和块大小 b,输出为代表 HBWS 调度的 c 个序列。

1.2.2 算法步骤
  1. 对于 k = 1, 2, …, c,使用基础树 Tk 重复步骤 2 到 7。
  2. 设 p1, p2, …, pn 是 Tk 叶子节点的标签页面。
  3. 从 Tk 读取偏移量 {OTk(pi) | 1 ≤ i ≤ n},并使用公式(6)构建 {Qi | 1 ≤ i ≤ n - 1}。
  4. 定义 Π 为剩余时隙序列的周期集合:
    Π = {iπi / (imi - πi) | 1 / i < mi / πi}
    对于 1 ≤
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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