9、能源感知服务组装的去中心化架构

能源感知服务组装的去中心化架构

1. 系统组件与功能

在分布式服务系统中,有三个关键组件协同工作,以实现能源感知的服务组装。
- Monitor(监控器) :负责监控服务池中每个服务 S 的能源消耗情况,具体包括计算能源消耗(S.Xcomp)和通信能源消耗(S.Xcomm n)。一旦检测到能源消耗发生变化,它会及时将这些信息通知给 Assembly Manager(组装管理器)。
- Assembly Manager(组装管理器) :从 Monitor 和 Dissemination(传播器)分别获取本地和远程服务的类型、服务质量(QoS)和能源消耗等信息,利用这些信息来构建服务组装。它接收 Dissemination 提供的集合 S.Prov,该集合指定了当前用于解决本地服务 S 依赖关系的服务,并管理相应的绑定。此外,它还接收每个本地服务 S 的传入绑定请求通知,并更新对应的集合 S.Req。
- Dissemination(传播器) :采用闲聊通信模型实现去中心化的信息传播。该模型依赖于两个并发线程,即 ActiveThread(主动线程)和 PassiveThread(被动线程)的持续执行。
- ActiveThread(主动线程) :对于节点托管的每个服务 S,主动线程会定期向其对等节点集发送闲聊消息。消息有效负载是一组服务,包含相关的类型、QoS 和能源信息,其中包括当前绑定的依赖关系 S.Prov 以及服务 S 本身。
- PassiveThread(被动线程) :监听

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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