异构性

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宇文所安杜诗译介策略的历时演进
《哈尔滨师范大学社会科学学报》2025年第3期121-126,共6页汤菲菲 章媛 
安徽省高校哲学社会科学研究重点项目“宇文所安唐诗译解策略及影响研究”(2023AH051233);安徽省高校哲学社会科学研究重点项目“乡村振兴背景下安徽省乡村旅游高质量发展研究”(2023AH051245);合肥师范学院横向项目“经典文学译解策略对人工智能翻译系统研发的影响研究”(HXXM2023014)。
美国当代著名汉学家宇文所安在唐诗史建构过程中译介了大量杜甫诗歌。基于关联理论,文章从历时角度探究宇文所安在不同历史时期对杜甫诗歌的英译处理及其译介策略的变化。同构性凝视与异构性凝视相融合的中和式翻译策略贯穿宇文所安杜...
关键词:宇文所安 中和式翻译 同构性凝视 异构性凝视 关联理论 
面向物理服务器集群的高性能自动化管控技术
《计算机工程与设计》2025年第4期1198-1207,共10页张鹏 钱佳芮 王晓锋 王勇 奚相恺 邢嘉林 
国家自然科学基金项目(62172191)。
为高效管理物理服务器集群并支持复杂计算任务,提出一种面向物理服务器集群的高性能自动化管控技术(HAMC)。针对服务器的异构性,设计一体化管理技术,实现硬件资源的高效统一管理;针对操作系统的差异性,采用基于异步消息的快速部署技术,...
关键词:高性能计算 物理服务器集群 资源管理 自动部署 异构性 网络优化 一体化管理 
异构联邦学习在无人系统中的研究综述
《计算机应用研究》2025年第3期641-649,共9页俞浩 范菁 孙伊航 
国家自然科学基金资助项目(61540063);教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(20YJCZH129);云南省吴中海专家工作站项目(202305AF150045);云南省教育厅科学研究基金资助项目(2025Y0670);云南民族大学硕士研究生科研创新基金资助项目(2022SKY004)。
异构联邦学习(heterogeneous federated learning,HFL)是一种用于解决数据和设备异构性问题的分布式机器学习方法,广泛应用于包括无人系统在内的多种场景。随着无人系统(如无人机、自动驾驶车辆)的快速发展,如何有效应对非独立同分布(no...
关键词:联邦学习 异构性 无人系统 非独立同分布 数据隐私 
港口集疏运体系下考虑作业模式异构性的多车队联合调度优化
《中国航海》2025年第1期84-92,共9页徐奇 陈星悦 钟咏梅 廉冠 殷翔宇 
国家自然科学基金(52362055);广西科技基地和人才专项(2021AC19334)。
在包含甩箱与甩挂两类作业模式存在异构性车队的公路港口集疏运体系内,需要开展集卡和甩挂车辆的联合调度,以实现运输结构与路径协同优化。提出考虑作业模式异构性的多车队联合调度混合整数规划模型,设计基于启发式规则的模拟退火算法...
关键词:港口集疏运 多车队联合调度 甩挂运输 集卡运输 作业模式异构 模拟退火算法 
一种自适应的网格化联邦学习客户端调度算法
《南京邮电大学学报(自然科学版)》2025年第1期79-89,共11页吴家皋 蒋宇栋 刘林峰 
国家自然科学基金(62272237,61872191)资助项目。
针对联邦学习(Federated Learning,FL)系统异构性而导致的训练性能下降问题,提出了一种自适应的网格化联邦学习客户端调度算法。首先,全面考虑FL的异构性特点,将3种异构性分别定义为3个独立的维度,包括训练速度、数据量和数据分布维度,...
关键词:联邦学习 异构性 三维网格 客户端选择 多臂老虎机 
拟态防御中基于ANP-BP的执行体异构性量化方法
《计算机科学》2024年第S02期943-948,共6页赵嘉 谷良 吴瑶 杜锋 
国网山西省电力公司科技项目(52051C220006)。
基于动态异构冗余框架的拟态防御技术是一种主动防御技术,其利用非相似性、冗余性等特征阻断或扰乱网络攻击,以提高系统的可靠性和安全性,其中最大化执行体之间的异构性是提高拟态防御安全效益的关键。文中提出了一种基于网络层次分析法...
关键词:主动防御技术 拟态防御技术 异构性 网络分析方法 BP神经网络 
云计算环境下Hadoop集群性能优化的实证研究
《中国信息化》2024年第12期82-83,共2页甘博 
一、引言Hadoop作为一种开源分布式计算框架,凭借其良好的可扩展性、容错性和高效性,成为大数据处理领域的关键技术。然而,在云计算环境下,由于虚拟化、资源异构性等因素的影响,Hadoop集群的性能优化面临诸多挑战。因此,如何在云计算环...
关键词:大数据处理 云计算环境下 虚拟化 异构性 可扩展性 性能优化 容错性 分布式计算框架 
参数解耦在差分隐私保护下的联邦学习中的应用
《计算机科学》2024年第11期379-388,共10页王梓行 杨敏 魏子重 
国家自然科学基金(62172308);国家重点基础研究发展计划(2021YFB2700200)。
联邦学习(Federated Learning,FL)是一种先进的隐私保护机器学习技术,其通过多方协作,在无需集中聚合原始数据的情况下,交换模型参数以训练共享模型。尽管在FL中参与方不需要显式地共享数据,但许多研究表明,其仍然面临多种隐私推理攻击...
关键词:联邦学习 差分隐私 异构性 参数解耦 隐私保护 
Spark异构集群负载均衡调度策略
《常州大学学报(自然科学版)》2024年第5期61-70,共10页陶宇炜 谢爱娟 
2021年江苏省教育科学"十四五"规划立项课题资助项目(D/2021/01/131);2021年常州大学石油化工学院教育教学研究课题资助项目(SHJY202101)。
针对Spark可扩展分布式平台在作业任务调度时,没有考虑异构集群节点计算能力的差异和负载均衡问题,导致系统性能受到影响,文章构建了一种Spark环境下异构集群节点负载均衡调度策略。计算节点根据抽样算法,预测数据分布特征,将数据均衡...
关键词:异构性 作业调度 负载均衡 SPARK 
正则表达式和数字锚点技术在审计数据匹配中的应用
《中国审计》2024年第16期56-57,共2页冯朝仙 谈雪琪 
随着社会信息化程度的提高,很多政府部门单位建立了与业务相关的计算机信息系统,并随之产生大量数据。由于软硬件平台的异构性及人为因素等,审计人员获取的数据经常存在不同程度的质量问题,如关键字段缺失等。在这样的情况下,大量不包...
关键词:正则表达式 关键字段 计算机信息系统 数据匹配 锚点 软硬件平台 经济责任审计 异构性 
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