21、网格架构与技术:虚拟组织的新兴解决方案

网格架构与技术:虚拟组织的新兴解决方案

在当今的科技领域,分布式计算不断发展,但“网格”这一概念背后所蕴含的独特问题与需求,正逐渐凸显出其重要性。下面将深入探讨网格概念、虚拟组织以及网格架构的相关内容。

网格概念的核心问题

“网格”一词在 20 世纪 90 年代中期被提出,旨在构建一个用于高级科学与工程的分布式计算基础设施。然而,如今“网格”的概念在大众认知中变得宽泛,涵盖了从高级网络到人工智能等诸多领域。那么,是否真的存在一个独特的“网格问题”,以及是否需要新的“网格技术”呢?

实际上,网格概念的核心是动态、多机构虚拟组织中的协调资源共享与问题解决。这里的共享并非主要是文件交换,而是对计算机、软件、数据和其他资源的直接访问,这是工业、科学和工程领域中一系列协作问题解决和资源中介策略所必需的。这种共享必然是高度受控的,资源提供者和消费者需要明确规定共享的内容、允许共享的对象以及共享发生的条件。由这样的共享规则定义的一组个人和/或机构,就形成了所谓的虚拟组织(VO)。

以下是一些 VO 的示例:
1. 汽车制造商在规划新工厂时,聘请应用服务提供商、存储服务提供商、周期提供商和顾问进行场景评估。
2. 为下一代超音速飞机开展可行性研究的工业财团。
3. 危机管理团队在应对化学泄漏时,利用当地天气和土壤模型制定应对计划。
4. 全球数百个实验室和大学的数千名物理学家合作设计、创建、操作和分析欧洲高能物理实验室 CERN 的大型探测器。

这些示例表明,VO 在目的、范围、规模、持续时间、结构、社区和社会学等方面存在巨大差异。但通过仔细研究其底层技术需求,我们可以确定一组广泛的共同关注点和要求:
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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真传感器数据分析的教学研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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