Performance analysis of composite web service 笔记

本文介绍了一种使用随机Petri网(SPN)对复合Web服务(WSC)进行建模的方法,并针对四种基本结构(sequence, concurrent, choice and loop)给出了延迟时间的计算公式。通过迭代化简复杂服务,最终得到其总的延迟时间。

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 "Performance analysis of composite web service," presented at 2008 IEEE International Conference on Granular Computing, GRC 2008 

使用Stochastic Petri Net对WSC进行建模, 将四种基本结构(sequence, concurrent, choice and loop)映射到PN, 并给出和证明这四种结构的delay time计算公式(假设web service的delay time符合指数分布).
complex service由以上四种基本结构组合而成, 通过迭代化简, 最终计算出该complex service的delay time.

会找到这篇论文是因为"SPN+WSC"这两个关键词, 看了本文以后, 了解了GRC是一个普通的旅游会议(去年在杭州, 今年在庐山). 文中有一些比较明显的疏忽, 比如Fig 7中, "CPN"->"SPN", 图中choice结构也画错了.
另: 本文中虽然使用SPN来对WSC进行建模, 但是并没有使用SPN的一些性质和分析能力, 仅仅是用来做图示.

转载于:https://www.cnblogs.com/yuquanlaobo/archive/2009/03/08/1406285.html

我希望以下内容,技术人员一看就明白自己要做什么,所以请进一步描写程和每一个节点。请注意这里相当于该智能体有跨岗位协作引擎工作,等。1.运营智能体AI工具需求表 目标:构建跨岗位协同中枢,实现“指令-执行-汇报”闭环,打通多平台账号管理 (1)一、核心功能升级 模块 新增功能描述 输入 输出 技术实现建议 跨岗位协作引擎 1.指令中枢:管理岗输入工作任务,AI自动拆解为子任务 工作任务 (如“618大促推广方案”) 三大输出板块: 1.市场分析,ai根据工作任务分析市场趋势,如历年该时期销量最高日期和时间点,爆款商品的宣传点、折扣优惠计划。 2.内容创作,ai根据市场分析完成工作任务。 3.投放排期,ai根据内容创作的结果进行投放排期的安排。 采用DAG工作引擎,对接企业IM系统(如企业微信/钉钉) 2.任务分发:按岗位职责自动分配至运营/设计/文案人员界面,实时跟踪进度 内容创作、投放排期 运营/设计/文案的各自任务内容,以及工作进度可视化追踪进度 3.自动汇总:各岗位提交成果后,AI生成结构化汇报(含数据看板+优化建议) 运营/设计/文案的工作成果 ai分析后输出工作成果报表,框架为: 1.运营成果,图表呈现:访客-线形图,加购率、下单率、支付率-三合一综合饼图,成交额-线形图、各购物途径订单量-柱状图。 2.单个设计成果,图表呈现:新老设计图片对比,新老设计点击量对比-线性图,新老设计转换率对比-线性图,用户跳出率-线性图,ai为设计内容打分。 批量输出:如果有多组设计,批量按以下格式输出新老图片对比+新老点击量对比+新老转换率对比+新老跳出率对比+ai打分。 3.文案成果,新旧文案对比(新旧文案内容、点击率-线性图、加购率-线性图) 多账号管理平台 1.一键切换:支持绑定同一平台多个账号(如抖音企业号+员工号),单界面切换账号发布。 各账号的账号和密码/手机号登陆? 发布笔记/视频时,可直接列出所有已登陆的账号名称,选择其中一个账号发布。 集成跨平台API(抖音开放平台/小红书CREATOR等),内置NLP改写模型(如T5+GPT-4o) 2.去重引擎:自动识别即将发布的笔记中,与竞品爆款相似度>85%的内容,标记重复风险 已完成但未发布的笔记 ai将其与竞品爆款笔记的三个方面进行对比:文本相似度比对、图像识别、商品属性分析。如果认为两段内容/商品在核心信息上高度重合,图片为视觉重合,大于85%,则跳出弹窗用红色字进行明确提醒。 3.智能改写:解析爆款笔记,通过ai生成爆款框架,基于爆款框架生成差异化文案(保留核心卖点,调整叙事结构/视觉元素) 爆款笔记的分享链接 1.获取该笔记的标题,标签文案,图片,收藏评论点赞转发。 2.基于ai生成爆款笔记框架。 3.保留标题标签,改写文案,图片根据滤镜和MD5值去重 全域发布协同 1.跨平台适配:同一内容自动调整格式(抖音竖版9:16/小红书3:4) 一组图片/一张图片 1.选择发布的平台 2.根据选择的平台,进行图片格式调整。 调用各平台官方SDK,内置量规则库(更新机制) 2.定时发布:设置多账号批量发布计划,规避平台限规则 大致需求 1.ai生成规避平台限的多账号批量发布计划。 2.根据发布计划,自动进行多账号发布定时的设定。 3.效果追踪:实时统计各账号播放量/转化率,生成跨账号对比报告 已登陆账号 1.实时追踪各账号播放量/转化率,以分钟或小时或日期为单位的线性图。 2.一键生成跨账号播放量/转化率对比报告 (2)二、协同程示例(以“新品推广”指令为例) graph TD A[管理岗输入指令] --> B[AI拆解任务] B --> C1{运营岗:竞品分析报告} B --> C2{文案岗:爆款文案生成} B --> C3{设计岗:视频分镜脚本} C1 --> D[AI汇总竞品投放策略] C2 --> D[AI优化文案结构] C3 --> D[AI审核分镜可行性] D --> E[自动生成PPT汇报+发布排期表] (3)三、关键技术创新点 1.爆款内容DNA库 o抓取竞品爆款内容 → 拆解为内容要素矩阵(标题结构/BGM/转折点/商品露出时机) o自动生成要素组合建议(例:抖音爆款=悬念标题+0.5s品牌露出+3秒痛点镜头[^1]) 2.跨岗位知识共享 o建立岗位专属知识库:运营侧(平台规则/用户画像)、文案侧(热词库/话术模板)、设计侧(平台视觉规范) o支持智能体跨库检索(如设计岗输入“小红书3C类目首图规范”,自动推送最新案例) 3.安全管控机制 |风险类型|解决方案| |--------------------|---------------------------------| | 账号切换风险 | 操作需双重验证+行为审计日志 | | 内容重复风险 | 相似度实时检测+平台原创度评分 | | 权限泄露风险 | 基于RBAC模型的字段级数据隔离 | (4)四、落地实施建议 1.技术架构# 核心组件组成 Orchestrator = Workflow_Engine() + Cross_Platform_API_Gateway() Content_Module = Plagiarism_Detector() + Multi_Modal_Generator(model="GPT-4o") Account_Manager = Permission_Controller(RBAC) + Auto_Publish_Scheduler() 研发重点提示:优先确保抖音/小红书官方API对接合规性,采用OAuth2.0授权机制;任务引擎需支持实时回滚(防止某环节失败导致数据丢失)。 附:竞品技术参考 360智语的「智能体业务程融合」方案(政企场景权限管控[^3]) 爆款内容原子化重组技术(符合工作时空解构趋势[^2])
06-14
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