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动态云服务请求下数据中心多能源的在线控制方法和系统
本发明公开了一种动态云服务请求下数据中心多能源的在线控 制系统，包括系统状态监控模块、负载调度模块和多源供能系统管理 模块，负载调度模块包括延时敏感型请求调度子模块和延时容忍型作 业调度子模块，系统状态监控模块用于每隔一段时间接收来自用户的 云服务请求，判断云服务请求是延时敏感型请求还是延时容忍型作业， 并在云服务请求是延时敏感型请求时将该云服务请求发送到负载调度 模块的延时敏感型请求调度子模块，在云服务请求是延时容忍型作业 时将该云服务请求发送到负载调度模块的延时容忍型作业调度子模 块。本发明能够优化数据中心供能系统的长期运营开销，并且不需要 提前获取任何系统数据或者假设任何的稳态分布。 完成人：金海、刘方明、邓维
华中科技大学
2021-04-11
基于前馈动态匹配网络的宽带数字化功率放大器
大数据无线传输、智能驾驶车载雷达系统，第五代移动通信(5G)、物联网等。
电子科技大学
2021-04-10
工信部：“动态清零”政策对地方产业链、供应链影响有限
在国务院新闻办公室今日举行的发布会上，工业和信息化部总工程师、新闻发言人田玉龙表示，目前国内疫情出现多点散发，部分城市采取了一些管控，可能对部分地区产业链、供应链产生了局部性影响，但这些影响都是短期的，且范围有限，对宏观产业链也没有产生大的影响。
人民网
2022-01-21
一种系统纠正热电偶热惯性漂移的动态测温方法
本发明涉及一种系统纠正热电偶热惯性漂移的动态测温方法。 本发明采用数值计算的方式模拟和分析不同偶丝/结点直径的热电偶， 在火焰中的温度响应过程，筛选出热惯性稳定性最优的偶丝-结点匹 配，按照这种匹配的要求定制热电偶，从而达到纠正热惯性漂移的目 的。在测量时，将热电偶结点快速移入火焰内指定的测点，利用数据 采集模块和计算机记录和分析热电偶的温度-时间数据，通过热电偶温 度-时间序列的二阶差商特性，筛选出热惯性稳定的时间区间，然后在 该区间内进行一阶系统响应方程的数据处理，获得热惯性系数和火焰 温度。该发明与传统的热电偶测温相比具有更广泛的适用性和更高的 准确度。
华中科技大学
2021-04-13
一种基于 MPI 高性能计算分层回卷恢复协议的动态分组系统
本发明公开了一种基于 MPI 高性能计算分层回卷恢复协议的动 态分组系统，包括消息监测模块、消息分析模块、进程迁移模块，属 于高性能计算和系统容错领域。消息监测模块用于监测 MPI 高性能计 算应用程序中各个进程间的消息传递记录，并将该记录以三元组(源进 程、目的进程、消息大小)的格式保存，最后将该消息传递记录提交给 消息分析模块；消息分析模块用于对消息监测模块收集到的消息传递 记录进行分析，分析出当前应用程序的消息
华中科技大学
2021-04-14
一种动态条件下的输电线路故障双端测距方法
一种动态条件下的输电线路故障双端测距方法，它经过输电线路两端相量测量单元获取两端电压电流信号后，依据线路参数的估计和动态线路参数的方法，得到动态正序阻抗、导纳、波阻抗和传播系数，最后依据两端推导至故障点的正序电压相等，应用牛顿迭代法求解关于故障距离的非线性方程，从而得到输电线路故障动态测距结果。该方法能更有效地解决动态条件下的线路参数和故障距离估计，故障测距结果精确、可靠。
西南交通大学
2016-10-21
一种支持固态盘缓存动态分配的混合存储系统和方法
本发明提供了一种支持固态盘缓存动态分配的混合存储系统和 方法，该方法用固态盘和磁盘构建混合存储系统，其中固态盘用作磁 盘的缓存，本发明方法实时监控应用的负载特征及固态盘缓存命中率， 并建立应用的性能模型，从而根据应用的性能需求和负载特征的变化 动态地分配固态盘缓存空间。本发明提供的固态盘缓存管理方法可以 根据应用的性能需求合理地分配固态盘缓存空间，实现应用级的缓存 区分服务，并通过将应用的固态盘缓存空间进一步划分为读
华中科技大学
2021-04-14
一种支持连续周期性查询的动态优先级广播调度方法
本发明公开了一种广播环境下，针对周期、连续性实时任务查 询的数据调度方法。本发明所公开的广播调度方法是首个非固定优先 级广播调度方法，其在保证广播查询任务可持续完成的前提下，充分 考虑了广播带宽高效利用的基本要求。本发明所提出方法的主要步骤 包括：数据项分类与初始任务集合生成处理，通用任务调度处理，私 有任务调度处理和总体调度处理，其中，通用任务和私有任务的定义 将在发明中具体给出。使用本发明所提出方法的广播服务器可
华中科技大学
2021-04-14
中国海洋大学荧光定量PCR、真空离心压缩仪、纯水系统采购项目竞争性磋商
中国海洋大学荧光定量PCR、真空离心压缩仪、纯水系统采购项目竞争性磋商
中国海洋大学
2022-06-09
网络的结构可预测性与网络结构的最短压缩比特串长度呈线性关系
在本研究工作中，该团队利用信息论和统计物理两个领域中熵的相关理论，对网络结构预测极限进行了研究。直观地说，一个可以仅用几个词描述的网络结构意味着它很简单，其边也很容易预测。例如二维晶格或一维链状结构。相反，如果一个网络需要很长的语言才能描述清楚，那么它应该具有非常复杂的结构，其结构很难预测。在计算机领域，任何网络的结构都可以被编码成二进制字符串。这启发了团队探寻最短二进制编码字符串长度，也就是熵，和可预测性之间的关系。 通过研究，该团队发现来自不同领域，很多大小不一的网络，其结构的最短压缩长度和可预测性之间存在一个普遍的线性关系。基于香农信源编码定理，该团队在随机网络上证明了这种线性关系。 进一步，利用这一线性关系，该团队推导出网络结构预测算法的性能上界，揭示出包括机器学习在内的预测算法性能尚存在多大的提升空间。因此，该性能界可用于指导未来在线商业推荐系统、蛋白质相互作用探测等场景中的算法设计。另外，该理论的一个有趣的用途是，可以实现在无需任何预测算法的情况下，通过网络结构压缩数据大小来估计一个网络数据集的商业价值。
中山大学
2021-04-13