4、移动云计算:架构、应用与挑战

移动云计算:架构、应用与挑战

1 引言

近年来,随着移动网络和技术的飞速发展,移动计算成为了一个新兴的研究领域。如今,智能手机用户数量已突破 10 亿,通过移动设备进行计算比传统方式更加可行。然而,移动设备存在电池续航短、存储容量有限、处理能力不足和带宽低等缺点。为克服这些挑战,云计算成为了一个有效的解决方案,移动计算与云计算的结合催生了移动云计算(MCC)。简单来说,MCC 就是让移动设备作为瘦客户端参与的云计算,数据可以从移动设备卸载到云端进行计算或存储。

2 移动云计算的动机

移动云计算是一种强大的移动计算技术,它整合了不同云的弹性资源和网络技术,以实现无限的功能、移动性和存储,能随时随地为大量移动设备提供服务。MCC 的数据存储和处理都在移动设备之外的云端进行,它不仅可以将任务卸载到远程云,还可以卸载到本地云或附近移动设备的集体资源中。

移动计算存在以下局限性,这也是推动 MCC 发展的动机:
1. 电池续航有限 :由于设备的移动性,很难随时找到外部电源,大多数移动设备依赖内置电池,续航时间只有几个小时。如果持续进行计算或同时运行多个应用程序,电池很快就会耗尽。
2. 存储容量有限 :每个移动设备的内部内存都有限,配置良好的智能手机内部内存只有 8GB,笔记本电脑也只有 500GB。虽然可以使用外部内存进行扩展,但在进行组织数据备份时,这些容量仍然不足。
3. 处理能力有限 :智能手机的 ARM 处理器只能运行小型和有限数量的应用程序。虽然笔记本电脑配备了 i3、i5 和 i7 等 3G 高处理单元,但由于

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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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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