25、DEEP-SaM模型的数值实验

最新推荐文章于 2025-07-07 21:41:59 发布
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分类专栏： 网格与云计算经济学：商业模式创新 文章标签： DEEP-SaM模型 数值实验 资源分配
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DEEP-SaM模型的数值实验

1 引言

DEEP-SaM（能效配置策略）模型旨在通过最大化社会福利，同时考虑能源成本和客户满意度，来优化

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21、DEEP-SaM模型的背景
sre5engineer的博客
06-05 1
本文介绍了DEEP-SaM模型，一种兼顾能源效率和客户满意度的创新计算资源分配策略。该模型通过市场机制最大化社会福利，同时优化数据中心的能源消耗。文章详细分析了数据中心能源成本问题、客户满意度（以相对净满意度RNS衡量）的重要性以及DEEP-SaM模型的设计特点与优势，并结合数值实验验证了其在不同场景下的高效性能。此外，还探讨了模型对作业调度的启示及未来研究方向，如量子配置算法等。
20、DEEP-SaM模型的正式化
sre5engineer的博客
06-04 1
DEEP-SaM模型是一种能效配置策略，旨在通过最大化社会福利来清算计算任务市场，同时考虑能源成本和客户满意度。该模型基于市场机制，定义了决策变量、目标函数和约束条件，并被形式化为多维广义分配问题（NP难问题）。为了高效求解，作者提出了启发式算法，在多项式时间内找到接近最优的资源分配方案。博文详细介绍了模型的数学表示、优化流程、效用函数、风险厌恶、折旧、交易成本等要素，并展示了其在数据中心、云计算等场景中的应用潜力。
23、DEEP-SaM模型的正式化
sre5engineer的博客
06-07 1
本文详细解析了DEEP-SaM模型，该模型旨在通过最大化社会福利和客户满意度，同时最小化能源成本，从而优化计算任务市场中的资源配置。文章涵盖了数学形式化建模、目标函数与约束条件分析、启发式分配方案及模型的实际应用场景，并进行了数值实验验证其有效性。
24、DEEP-SaM模型的启发式分配方案
sre5engineer的博客
06-08 1
本文详细介绍了DEEP-SaM模型的启发式分配方案，该方案旨在通过优化能源成本和客户满意度来实现数据中心与云计算环境中的高效资源分配。文章从算法设计、任务分配规则到性能评估进行了全面解析，并展示了其在实际应用中的显著效果。此外，还探讨了未来研究方向，如量子计算的应用与动态环境适应。
2、DEEP-SaM-能效计算环境配置政策
sre5engineer的博客
05-17
本文介绍了DEEP-SaM（区分性能能源高效配置）模型，这是一种基于市场机制的计算环境资源配置策略。该模型通过最大化社会福利和最小化拒绝任务的数量，显著优化了数据中心、云计算和网格环境中的能源成本与客户满意度。文章详细阐述了模型背景、正式化定义、启发式分配方案及数值实验结果，并展示了其在实际应用场景中的优势和未来研究方向。
26、DEEP-SaM模型对作业调度的启示
sre5engineer的博客
06-10
本文探讨了DEEP-SaM模型在计算环境中任务分配的优化作用，特别是在降低能源消耗的同时保持客户满意度。博文详细介绍了该模型的理论背景、优化策略及启发式方法，并通过数值实验和实际案例验证了其在数据中心和云环境中的应用效果。此外，还展望了未来可能的改进方向，如引入机器学习和多维度资源管理，以进一步提升调度效率和资源利用率。
22、DEEP-SaM模型的正式化：实现能效计算环境配置策略
sre5engineer的博客
06-06 2
本文详细介绍了DEEP-SaM模型的正式化定义和应用，该模型旨在优化现代数据中心和云计算环境中的资源分配，以最大化市场福利并平衡能源成本与客户满意度。文章通过数学公式、约束条件和数值实验全面展示了DEEP-SaM模型的工作原理及其优越性能，并探讨了其在多种计算环境中的实际应用与扩展场景。
医生的AI助手：CRISP-SAM2如何让CT扫描精准识别人体器官
zhidingkeji的博客
07-07 776
而CRISP-SAM2则像一个既会看图又会读书的优等生，它不仅能看到器官的形状和位置，还能理解关于器官的文字描述，比如"肝脏位于右上腹部，是人体最大的内脏器官"。这项由杭州电子科技大学的余新磊和深圳大数据研究院的王常淼等研究人员合作开展的研究，发表于2025年6月的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2506.23121v1），有兴趣深入了解的读者可以通过GitHub代码仓库（https://github.com/YU-deep/CRISP_SAM2.git）访问完整的研究成果。
Deep blind super-resolution for hyperspectral images_译文
qq_45913945的博客
01-06 1024
目前单张高光谱图像超分辨率的深度学习方法都是非盲方法，采用简单的双三次退化模型。这些模型泛化性能较差，无法处理未知的退化。此外，RGB图像的盲超分辨率方法忽略了高光谱图像中丰富的光谱信息，导致结果光谱失真。为了解决这些问题，我们考虑退化估计并提出一种单高光谱图像盲超分辨率算法。具体来说，我们首先使用模糊核估计网络和去模糊网络来获得没有模糊的图像。我们在估计核时通过交换空间通道信息来改变感受野，从而获得不同尺度的模糊信息。
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07-12
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Windows系统通过Xshell连接VMware虚拟机的完整操作指南
07-12
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 在 Windows 用 Xshell 连 VMware 里的 Linux，流程如下。 开虚拟机后，在 Linux 终端执行 ifconfig，确认除 lo 外还有 eth0（或 eth1）。 VMware 里右击虚拟机→设置→网络适配器，选“NAT”。 编辑→虚拟网络编辑器→选 VMnet8： • 取消“使用本地 DHCP” • 子网设为 192.168.××.0 • NAT 设置中网关填 192.168.××.2 Windows 打开 PowerShell，运行 ipconfig，确认 VMnet8 地址在 192.168.××.× 段。 Linux 里 cd /etc/sysconfig/network-scripts/，vim ifcfg-eth0 改： BOOTPROTO=static IPADDR=192.168.××.× NETMASK=255.255.255.0 GATEWAY=192.168.××.2 ONBOOT=yes 保存后 service network restart。 虚拟机执行 ping 192.168.××.2；宿主机执行 ping 192.168.××.×，双向通即网络 OK。 虚拟机若能 curl www.baidu.com 通，说明能上外网。 Xshell 新建会话：主机填虚拟机 IP，端口 22，用户名/密码登录，即可进入 Redhat。
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07-12
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【汽车电子电气架构】ECU存储与计算资源冗余设计规范：差异化策略保障实时性与可靠性
07-12
内容概要：本文主要介绍了汽车电子系统架构中不同功能域的ECU对存储与计算资源冗余设计的要求。对于动力、底盘、安全类实时系统的ECU，制定了15%的冗余基准，包括RAM、Flash、EEPROM的冗余分配，以及CPU负载冗余要求，确保在各种情况下系统仍能正常运作。对于区域控制类ECU（ZCU/BCM等），由于其高集成度，采取了30%的强化冗余设计，不仅涵盖存储器和CPU负载冗余，还包括虚拟化冗余。对于LIN集群、车身信息娱乐类非实时系统的ECU，则没有强制冗余要求，而是通过可靠性设计和耐久性设计来保证性能。文章强调“实时性越高，冗余越严”的原则，差异化冗余策略有助于平衡性能、成本与安全目标。; 适合人群：从事汽车电子系统设计与开发的工程师，尤其是关注ECU资源冗余设计的专业人士。; 使用场景及目标：①为不同类型的ECU制定合理的存储与计算资源冗余设计方案；②确保汽车电子系统在各种条件下的可靠性和安全性；③通过冗余设计平衡性能、成本与安全目标。; 阅读建议：此文档详细阐述了不同类型ECU的冗余设计规范，读者应结合实际项目需求，理解各部分冗余设计的具体要求，并注意实时性与冗余程度之间的关系。
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