基于互联网的玉米模拟器应用研究
这是一篇关于玉米,模拟器,Java,网络,管理信息系统的论文, 主要内容为本项研究对国内外关于作物生长发育模型与计算机模拟技术的研究成果、应用现状以及发展趋势等进行了比较系统地分析和总结,在消化和吸收国内外先进研究成果的基础上,结合现有的科研工作,对基于互联网的玉米模拟器系统应用进行了一些研究和探索。 本项研究将玉米模拟器和Internet技术、数据库技术、网络地理信息系统技术以及可视化技术等相结合,经过系统分析、系统设计,构建了网络化、组件化的玉米模拟器应用系统,并进行了实现。 本项研究采用面向对象的技术进行开发,结合JSP、Servelet和JavaBean的技术优势,搭建了基于跨平台的Java语言的玉米模拟器网络运行环境,完成了玉米动态生长模拟器组件的构建。利用网络地理信息系统(WebGIS)强大的空间信息处理能力,分析和展现玉米模拟模拟器运行结果的空间分布情况,利用ChartDirector图表引擎精细美观的表达能力,直观地展现玉米模拟产生的结果数据。 通过调整玉米模拟器的参数,可以模拟玉米在不同影响因素作用下的生长与发育状况,为用户提供管理上的优化决策依据,特别是在高度的现代化农业生产中,可以实现高效的精准生产,达到光、温、水、肥等自然资源的优化利用。
基于LabVIEW的大型海洋资料浮标主机测试系统设计与开发
这是一篇关于海洋资料浮标,测试,模拟器,LabVIEW的论文, 主要内容为大型海洋资料浮标作为海上观测站收集海洋环境资料，是海洋环境监测与海洋灾害预测的主要手段之一，其观测数据对提高海洋环境预报的准确性，促进海洋资源的开发利用有重要的价值。 海洋资料浮标系统总体上由浮标体、传感器、主机、岸站等组成，而浮标主机是整个系统的核心，负责数据的采集、处理和传输，其性能的高低直接决定着海洋环境数据的质量。因此，浮标主机在正式投入使用之前需要对其进行大量的测试，以确保其功能的完备性、性能的稳定性和数据的可靠性。本文的研究目的是为浮标主机开发一套测试系统，以方便在实验室进行系统的软硬件调试、功能测试、性能测试和拷机测试。 本论文以中国海洋大学与国家海洋局东海分局合作开发的新型大型海洋资料浮标系统为研究对象，采用传感器仿真的测试思路和虚拟仪器技术，提出了基于LabVIEW开发的集成测试系统。该测试系统能够模拟海洋气象、水文、化学等十余种传感器的信号，可以客观地评价主机系统的测量精度和误差，能模拟风向、风速、波高、流速、能见度、气温、气压等二十余种物理量的变化，以及多种传感器故障。可全面测试主机系统的功能和性能，降低了测试成本，提高了测试效率，为研发高可靠性的浮标主机系统提供了保障。 该测试系统由传感器模拟装置和数据分析器组成。传感器模拟装置能够模拟浮标大部分传感器的运行工况，根据传感器的工作流程，总结出了统一的传感器模拟器基本模型，并且引入了配置文件的方法对测试系统进行管理和维护，从而使测试系统有较强的兼容性和扩展性；数据分析器用于科学地评价浮标主机系统的测量精度、误差等性能指标，发现软硬件设计的不足，为系统性能的改善提供依据。目前，该系统已经投入实际运行，发挥了重要作用。 最后，对本文的研究工作进行了总结，指出了测试系统目前仍存在的问题，并提出了进一步完善的建议和改进方案。
基于互联网的玉米模拟器应用研究
这是一篇关于玉米,模拟器,Java,网络,管理信息系统的论文, 主要内容为本项研究对国内外关于作物生长发育模型与计算机模拟技术的研究成果、应用现状以及发展趋势等进行了比较系统地分析和总结,在消化和吸收国内外先进研究成果的基础上,结合现有的科研工作,对基于互联网的玉米模拟器系统应用进行了一些研究和探索。 本项研究将玉米模拟器和Internet技术、数据库技术、网络地理信息系统技术以及可视化技术等相结合,经过系统分析、系统设计,构建了网络化、组件化的玉米模拟器应用系统,并进行了实现。 本项研究采用面向对象的技术进行开发,结合JSP、Servelet和JavaBean的技术优势,搭建了基于跨平台的Java语言的玉米模拟器网络运行环境,完成了玉米动态生长模拟器组件的构建。利用网络地理信息系统(WebGIS)强大的空间信息处理能力,分析和展现玉米模拟模拟器运行结果的空间分布情况,利用ChartDirector图表引擎精细美观的表达能力,直观地展现玉米模拟产生的结果数据。 通过调整玉米模拟器的参数,可以模拟玉米在不同影响因素作用下的生长与发育状况,为用户提供管理上的优化决策依据,特别是在高度的现代化农业生产中,可以实现高效的精准生产,达到光、温、水、肥等自然资源的优化利用。
面向分布式边缘学习的混合测试平台设计与实现
这是一篇关于测试床,模拟器,边缘计算,分布式机器学习的论文, 主要内容为近年来,边缘计算的蓬勃发展给机器学习带来了新的挑战和机遇。传统的云端机器学习需要收集用户数据以完成模型训练,但这有泄露数据隐私的风险。而在边缘计算的场景下部署分布式机器学习,即分布式边缘学习,不需要收集用户数据便能完成模型训练。因此,该方案有望成为既能保护用户数据隐私,又能利用数据价值的下一代机器学习解决方案。然而,开发和测试分布式边缘学习面临着众多新的挑战。一方面,当前缺乏对分布式边缘学习通用功能的抽象和封装。研究人员只能依靠原生机器学习库和网络通信库来开发功能模块。这极大地增加了开发难度,不利于在同行之间验证实验。另一方面,边缘计算的测试环境需要拥有大规模、资源异构的节点,以及灵活的网络拓扑。然而,现有的测试平台都是单一架构,有着固有的优缺点。物理测试平台有较高的测试可信度,但往往规模小并且缺乏网络拓扑灵活性。仿真测试平台和模拟测试平台则在测试环境规模、网络拓扑灵活性上有较好的表现,但难以提供高可信度的测试结果。这些测试平台都难以提供理想的边缘计算测试环境。针对这些现状,本文提出Edge TB系统,以对分布式边缘学习的开发和测试提供支持,具体内容如下:(1)我们设计并实现了Edge TB系统,这是首个混合架构的测试平台,它提供了许多模拟节点来生成大规模和网络拓扑灵活的测试环境,同时结合物理节点来保证测试结果的可信度。Edge TB是第一个跨模拟器和物理边缘计算设备而构建的混合边缘计算测试平台,能提供理想的边缘计算测试环境。(2)我们提出面向角色开发的理念,并封装可重用库以支持分布式边缘学习应用的快速开发。这是第一个用于开发多种分布式边缘学习应用的通用库。我们进而开发出Federated Learning、Gossip Learning、E-Tree Learning等多种架构的分布式边缘学习应用。(3)我们提出了一种在大规模测试环境中将虚拟边缘节点映射到物理计算设备的映射算法。即使在测试环境所需资源接近物理环境拥有的资源的极端情况下,该算法也可以有效地找到可行的映射方案。(4)我们进行了广泛的案例研究和实验,以证明研究人员可以使用Edge TB系统开发分布式边缘学习应用并在高可信度、网络拓扑灵活的大规模测试环境对其进行测试。
多层次异构内存架构设计与模拟
这是一篇关于多层次异构内存,缓存机制,高带宽存储器,模拟器的论文, 主要内容为随着新型非易失存储器(Non-Volatile Memory,NVM)和高带宽内存(High Bandwidth Memory,HBM)的涌现,存储系统呈现异构化、多层次化的发展趋势。融合传统动态随机存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)和新型NVM、HBM的异构内存系统可以结合不同存储介质的特点,在满足内存容量需求的同时提高系统的整体性能。然而,由于多种存储介质的带宽、延迟、容量、成本等特性差异显著,如何协调多种存储介质,设计多层次异构内存架构,实现全系统性能/成本最佳是异构内存系统面临的主要挑战。基于GEM5和DRAMsim3混合模拟器搭建的多层次异构内存模拟平台结合了传统的平行和层次异构内存架构,实现了NVM作为主存,DRAM和HBM平行统一编址作为缓存的多层次架构。该架构使用多级缓存策略,DRAM作为NVM的缓存,进一步识别DRAM中的热页数据迁移到HBM中,可以同时利用NVM大容量、DRAM低延迟和HBM高带宽的特性。该架构中还设计了多种优化机制:第一,设计了精简的重映射表来管理不同内存介质间的映射,并使用最近最少使用和随机选择机制进行映射替换,降低了系统硬件开销和复杂度;第二,设计了基于多数元素的热页监测算法,在提升DRAM热页监测准确率的同时降低了额外的硬件计数开销;第三,设计了基于爬山算法的动态阈值调整算法,提升了缓存效率并降低了缓存回收带来的开销。基于上述设计,对GEM5和DRAMsim3模拟器进行了模块化扩展,可以灵活地支持多种异构内存架构的模拟。实验表明,多层次异构内存架构各项功能运行正确。在多核高带宽应用场景下,同样容量大小的多层次异构内存系统相对于纯NVM内存系统,性能平均提升2.5倍;相对于纯DRAM内存系统,最大有57.4%的性能提升;相对于纯HBM内存系统,性能差距仅有10%。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设小屋 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/53808.html
