24、低性能计算机资源优化与智能法律交互技术探索

低性能计算机资源优化与智能法律交互技术探索

在当今科技飞速发展的时代，计算机技术和人工智能的应用领域不断拓展。一方面，众多公司和大学中存在大量因硬件老化而性能受限的计算机，如何有效利用这些资源成为亟待解决的问题；另一方面，人工智能在法律领域的应用，如聊天机器人的开发，为解决法律纠纷提供了新的途径。本文将围绕这两个方面展开详细介绍。

低性能计算机资源利用方案

在公司和大学中，许多计算机由于操作系统老旧、硬件组件（如 CPU 和内存）性能下降，无法进行高负载计算，成为闲置资源。为了有效利用这些资源，构建适合深度学习的计算环境，研究人员提出了基于模糊控制的智能集群构建方法和分布式卷积神经网络（Distributed CNN）处理方法。

智能集群构建方法

该方法主要由模糊控制的簇头（Cluster-Head，CH）选择方法和分布式 CNN 处理方法构成。
- 模糊控制的 CH 选择方法 ：在由低性能计算机组成的集群中，计算机的处理性能因类型和老化程度而异，数据也分布在多个物理距离较远的计算机上。因此，需要一个 CH 来管理每台计算机的状态并进行集中控制。研究人员提出了基于模糊控制的 CH 选择（FCHS）方法，该方法将线程数（Number of Threads，NT）、CPU 利用率（CPU utilization，CU）和内存利用率（Memory utilization，MU）作为输入参数，通过模糊规则库（Fuzzy Rule-Base，FRB）输出 CH 适应度（CH-Fitness，CHF）。每台计算机计算自己的 CHF，CHF 最大的计算机成为集群系统的 CH，未成为 CH 的计算机则成为工作节点。具体流程如