余热锅炉翅片管的焊接机器人的关键技术研究

来源 :江苏科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gaoxiang19931030
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在当今复杂的网络发展背景下,信息技术与科学计算并行且光速发展,使得互联网成为消息传播的首要途径,互联网也渐渐变成了一个开放的分布式计算环境,衍生出大量复杂多样的网络应用。随之而来的还有层出不穷的入侵行为,传统的入侵探测与分类方法已经无法应对变换复杂的入侵行为,难以满足人们对于网络安全的需求,入侵探测与分类系统也越来越受到人们的重视,但其仍存在数据量过大,误报率高,处理效率低等问题。为解决以上问题,
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为了解决传统网络日益僵化的问题,提升网络的易扩性与灵活性,网络功能虚拟化(NFV)应运而生。NFV支持网络功能(NF)的快速创建、撤销或迁移,依托虚拟技术大大降低网络成本并提升网络弹性。在NFV的架构下,为了给用户提供精准服务,提高网络资源利用率,构建了高效的服务功能链(SFC),使业务流按照既定的逻辑顺序,被多种NF依次处理。目前,研究者们主要关注如何编排SFC,对SFC的优化部署算法进行研究。
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深度学习有较强的学习能力,能够以监督学习这一算法自动地从数据中提取有用的特征表示。它以优异的表现在图像识别、语音识别、知识图谱、自然语言处理等领域中获得了广泛的应用,同样在情感计算领域,深度学习算法的应用获得了巨大成功。深度学习算法的实现涉及到调参这一重要环节,不同超参数会带来不同的结果。同样,目前在情感计算领域中调参方法只依赖于手工搜索和经验设置,尽管网格搜索和随机搜索是自动完成的超参数搜索的过