10、经济导向的截止日期调度策略与心脏组织三维模拟研究

经济导向的截止日期调度策略与心脏组织三维模拟研究

在现代科技领域,经济导向的截止日期调度策略以及心脏组织的三维模拟研究都具有重要意义。前者在云计算资源调度方面发挥着关键作用,能够提高资源利用效率和降低成本;后者则有助于深入理解心脏生理机制,为心律失常等疾病的研究提供支持。

经济导向的截止日期调度策略

在云计算环境中,为了提升本地渲染系统的能力,一种经济导向的截止日期调度策略被提出。该策略综合考虑了截止日期和预算的约束条件,为云资源的应用提供了经济有效的途径。

成本效率分析

一般而言,随着预算的增加,成本效率呈现下降趋势。这意味着成本在预算方面的效率提升速度比渲染时间减少的速度更快。以Cost - Opt策略为例,当预算超过100美分时,成本效率趋于稳定,这与渲染时间的变化相对应,因为成本保持恒定。而所提出的策略在预算从80美分增加到100美分时,成本效率略有上升,这表明实际费用有所降低,即预算未被完全消耗,且仅根据估计时间申请了一次资源。之后,由于预算的增长速度超过了渲染时间减少的速度,成本效率下降。可以预测,当预算足够在一帧时间内完成所有帧时,所提出策略的成本效率最终也会趋于稳定。

多工作负载测试

为了测试所提出策略在渲染时间方面的性能,使用了五种不同类型的工作负载进行实验,具体信息如下表所示:
| 工作负载 | 帧数 | 帧时间(分钟) |
| — | — | — |
| 场景1 | 32 | 38 |
| 场景2 | 64 | 18.75 |
| 场景3 | 128 | 9.37 |
| 场景4 | 256 | 4.65 |
| 场景5

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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