7、云环境下的安全合规与游戏延迟评估

云环境下的安全合规与游戏延迟评估

1. 引言

云计算自 2000 年代中期普及以来,极大地改变了信息技术(IT)服务的交付方式,给 IT 行业带来了巨大变革。如今,将 IT 作为“公用事业”交付的愿景比以往任何时候都更接近实现。云游戏作为云计算领域中相对较新的业务模式,其核心概念是在云数据中心运行视频游戏,并通过互联网将其作为音频/视频流传输给客户端。

从客户角度来看,云游戏具有诸多优势。用户可以在任何时间、任何地点访问游戏,无需考虑游戏安装的特定设备。同时,硬件支出大幅减少,简单的瘦客户端通常就足以进行游戏访问,而且游戏可以按需租赁,无需一次性支付高额购买费用。从提供商角度而言,云游戏可防止版权侵权,并且如果游戏专门为云环境开发,开发过程也会大大简化。

然而,互联网的使用也为交付链引入了新的不确定因素。作为公共网络,互联网部分不受用户和提供商的控制,遵循“尽力而为”的原则,不提供端到端的服务质量(QoS)保证。因此,网络基础设施的限制,如高延迟、小带宽或高数据包丢失率,可能会影响云游戏系统的整体服务质量。

在本文中,我们主要关注延迟这一 QoS 参数。延迟对整体游戏体验起着至关重要的作用,尤其对于第一人称射击等动作类游戏,延迟可能决定玩家是被击杀还是能够击杀对手。我们旨在通过实验回答两个研究问题:一是云游戏与本地执行视频游戏相比,对延迟 QoS 参数的影响;二是云数据中心的地理位置对延迟 QoS 参数的影响。

2. 云游戏与本地游戏延迟的量化研究
2.1 考虑的变量

在本研究中,我们聚焦于延迟这一 QoS 参数,它是实验中的唯一因变量,具体指用户感知的延迟,即用户执行某个动作(如按下鼠标按钮

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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