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边云协同计算中成本感知的物联网数据处理方法 被引量:7
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作者 王晨华 侯守璐 刘秀磊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期820-826,共7页
随着物联网终端设备联网产生大量计算密集型的任务,文中提出了一种针对边云协同计算中成本优化的大数据处理方法。首先,所提算法考虑网络传输带宽约束及计算资源约束,联合优化带宽资源、计算资源分配以及动态卸载策略。其次,应用MapRed... 随着物联网终端设备联网产生大量计算密集型的任务,文中提出了一种针对边云协同计算中成本优化的大数据处理方法。首先,所提算法考虑网络传输带宽约束及计算资源约束,联合优化带宽资源、计算资源分配以及动态卸载策略。其次,应用MapReduce框架,建立边云协同计算模型,通过Lyapunov优化理论将目标公式拆分成4个子问题,分别进行优化求解。大量对比实验结果表明,通过合理利用边缘和云的力量,在保证系统稳定性的前提下,所提算法可以有效地提高云计算的数据处理效率,降低服务供应商的数据处理开销,同时,该算法可降低任务成本总开销及提高性价比(队列长度与运营成本的比值),在物联网数据处理过程中,应用边云协同计算方法对降低成本开销并提高性价比具有重要意义。 展开更多
关键词 物联网 边云协同 任务卸载 运营成本 Lyapunov优化理论
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分类任务中标签噪声的研究综述 被引量:3
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作者 佟强 刁恩虎 +3 位作者 李丹 谌彤童 刘旭红 刘秀磊 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第31期13626-13635,共10页
近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生... 近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生大量错误标注,即标签噪声。另外,信息不足、专家错误和编码错误等因素,也可能使标签受到污染。训练过程中对标签噪声的处理不当,可能会使预测精度和准确性降低,或者使模型复杂度增加。因此,研究标签噪声对推广机器学习在各领域的应用和降低机器学习算法的部署成本等方面具有重要意义。通过综述产生标签噪声的原因、影响以及近几年来应对标签噪声的一些技术方法,对标签噪声的研究现状和发展前景进行分析。 展开更多
关键词 机器学习 分类系统 数据标注 模型复杂度 标签噪声
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基于零知识证明的匿名投票方案
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作者 于筌 刘晓彤 +1 位作者 刁恩虎 刘秀磊 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第5期2037-2043,共7页
针对现有电子投票与问卷调查系统中公正性与匿名性这两项最根本需求,提出了运行于以太坊上的智能合约投票方案。方案满足可信、透明的要求,剥离了对可信第三方的依赖。随后进一步结合零知识证明与数字签名技术,实现了方案的匿名性。通... 针对现有电子投票与问卷调查系统中公正性与匿名性这两项最根本需求,提出了运行于以太坊上的智能合约投票方案。方案满足可信、透明的要求,剥离了对可信第三方的依赖。随后进一步结合零知识证明与数字签名技术,实现了方案的匿名性。通过合理设计算术电路及智能合约,该方案可满足一人一票或一人多票的应用场景。通过安全性分析,该方案完全满足业界对电子投票方案公认的各种要求,加之相关代码已完整开源,为后续移植及具体应用提供了借鉴与参考。 展开更多
关键词 零知识证明 电子投票方案 以太坊 智能合约
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