22、节能算法综述

节能算法综述

在当今科技飞速发展的时代,能源消耗成为了一个备受关注的问题。对于电子系统和处理器而言,如何在保证性能的前提下,尽可能地降低能源消耗,是研究人员们一直努力探索的方向。本文将介绍一些节能算法,包括多状态系统的动态电源管理、动态速度缩放等方面的内容。

多状态系统的动态电源管理

在具有多个节能状态的系统中,动态电源管理算法旨在根据系统的空闲时间来选择合适的节能状态,以降低能源消耗。

  • Lower - Envelope算法 :该算法是一种确定性在线算法,具有2 - 竞争性,这是确定性在线算法所能达到的最小竞争比。其核心思想是通过比较不同状态的函数,选择处于下包络的状态,将不在下包络的状态丢弃。
  • ALG - P(ℓ)算法 :Irani等人研究了空闲时间长度由概率分布Q生成的情况,并确定了在线策略从状态si - 1转移到状态si的时间ti。ALG - P(ℓ)算法在这些转移时间进行状态切换,对于任何固定的概率分布Q,其期望能耗最多是期望最优能耗的$\frac{e}{e - 1}$倍。
  • 广义多状态系统算法 :Augustine等人研究了状态转移能量可以取任意值的广义多状态系统。他们证明了Lower - Envelope算法可以进行推广,推广后的算法竞争比为$3 + 2\sqrt{2} \approx 5.8$,且对于特定系统可以获得更好的界。此外,他们还设计了一种策略,对于给定系统S,能达到竞争比$c^ + \epsilon$($\epsilon > 0$),其中$c^ $是系统S的
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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