CCI 是一个强大的工具
基于机器学习的干扰图构造的超密集网络资源分配
IEEE Internet of Things Journal ( IF 10.238 ) Pub Date : 2020-03-01 , DOI: 10.1109/jiot.2019.2959232 Jiaqi Cao , Tao Peng , Xin Liu , Weiguo Dong , Ran Duan , Yannan Yuan , Wenbo Wang , Shuguang Cui
超密集网络（UDN）被认为是一种有前途的技术，可以应对对数据速率或大规模访问（尤其是面向物联网（IoT）的应用）不断增长的需求提出的挑战。然而，由UDN中密集部署的毫微微小区产生的严重同信道干扰（CCI）构成了一个关键问题。冲突图被广泛认为是网络中潜在干扰约束的有效表示形式，并且是进行干扰管理的强大工具。与大多数以前基于精确的地理距离信息来构造冲突图的现有研究不同，后者通常很难在现实中获得，本文提出了一种准确而实用的基于机器学习的冲突图构造方法。根据构造的图，NP困难的吞吐量最大化问题被分解为用户聚类子问题和子信道分配子问题。前者是通过提出一种低复杂度的用户聚类算法来解决的，该算法具有经修改的平衡Min $ k $ -Cut，该算法可识别低干扰实体（即，集群）以进行频谱重用；提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法，可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外，为了进一步提高频谱效率，采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明，与其他现有方法相比，该方法可提高总吞吐量达186.68％。被分解成用户聚类子问题和子信道分配子问题。前者是通过提出一种低复杂度的用户聚类算法来解决的，该算法具有经修改的平衡Min $ k $ -Cut，该算法可识别低干扰实体（即，集群）以进行频谱重用；提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法，可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外，为了进一步提高频谱效率，采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明，与其他现有方法相比，该方法可提高总吞吐量达186.68％。被分解成用户聚类子问题和子信道分配子问题。前者是通过提出一种低复杂度的用户聚类算法来解决的，该算法具有经修改的平衡Min $ k $ -Cut，该算法可识别低干扰实体（即，集群）以进行频谱重用；提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法，可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外，为了进一步提高频谱效率，采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明，与其他现有方法相比，该方法可提高总吞吐量达186.68％。前者是通过提出一种低复杂度的用户聚类算法来解决的，该算法具有经修改的平衡Min $ k $ -Cut，该算法可识别低干扰实体（即，集群）以进行频谱重用；提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法，可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外，为了进一步提高频谱效率，采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明，与其他现有方法相比，该方法可提高总吞吐量达186.68％。前者是通过提出一种低复杂度的用户聚类算法来解决的，该算法具有经修改的平衡Min $ k $ -Cut，该算法可识别低干扰实体（即，集群）以进行频谱重用；提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法，可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外，为了进一步提高频谱效率，采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明，与其他现有方法相比，该方法可提高总吞吐量达186.68％。集群）以供频谱重用；提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法，可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外，为了进一步提高频谱效率，采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明，与其他现有方法相比，该方法可提高总吞吐量达186.68％。集群）以供频谱重用；提出了一种考虑了集群间累积干扰的子信道分配算法，可以进一步减少频谱复用带来的干扰。此外，为了进一步提高频谱效率，采用了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明，与其他现有方法相比，该方法可提高总吞吐量达186.68％。部署了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明，与其他现有方法相比，该方法可提高总吞吐量达186.68％。部署了一种补充分配算法来分配剩余的子信道。仿真结果表明，与其他现有方法相比，该方法可提高总吞吐量达186.68％。
Resource Allocation for Ultra-Dense Networks with Machine Learning Based Interference Graph Construction
The ultradense network (UDN) has been identified as a promising technology to address the challenge of the ever increasing demands on data rates or massive accesses, especially for Internet of Things (IoT)-oriented applications. However, the severe co-channel interference (CCI) generated by densely deployed femtocells in UDN poses a critical issue. The conflict graph is widely recognized as an effective representation of the underlying interference constraints in the network and a powerful tool for interference management. Different from most prior studies that construct conflict graphs based on accurate geographical distance information, which is usually hard to obtain in reality, an accurate and practical machine-learning-based conflict graph construction approach is proposed in this article. Based on the constructed graph, the throughput maximization problem, which is NP-hard, is decoupled into a user clustering subproblem and a subchannel allocation subproblem. The former is solved by proposing a low complexity user clustering algorithm with modified balanced Min $k $ -Cut, which identifies low-interference entities (i.e., clusters) for spectrum reuse; and the latter is solved by presenting a subchannel allocation algorithm with accumulative intercluster interference considered, which could further reduce the interference caused by spectrum reuse. Moreover, to further improve the spectrum efficiency, a supplementary allocation algorithm is deployed to allocate the remaining subchannels. The simulation results show that the proposed approach improves the aggregate throughput by up to 186.68%, compared with the other existing methods.
九大云原生产品之华为云CCI云容器实例
考过IE励志当攻城狮 发表于 2021/10/22 11:59:49 2021/10/22
【摘要】 Serverless一种以应用为中心的新型云原生计算形态，具备无感知、按需、分层、全栈的特点。 Serverless容器服务(Serverless Container）是容器基础设施服务的未来。 CCI是基于Kubernetes的Serverless容器服务，提供免运维、高安全、生态开放、秒级计费的容器运行环境，主要服务Al计算、高性能批量计算、突发流量扩容等业务场景。
云容器实例(Cloud Container Instance,CCI)服务提供Serverless Container (无服务器容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。
澳元/美元的CCI技术面看涨事件
周三，除纽元、英镑和日元外，美元兑多数主要货币都处于看跌状态。美国经济数据方面，抵押贷款银行家协会截止11月27日一周抵押贷款申请下降了0.6%，前一周为-3.CCI 是一个强大的工具 9%。自动数据处理公司(ADP)就业人口变化显示，11月新增就业30.7万(预期44万)，10月修正值为40.4万。最后，美联储褐皮书指出，自上个报告期间以来，大多数地区对经济扩张的描述为“温和”。几乎所有地区都报告就业增长，但大部分增长速度缓慢，全面复苏仍未完成。大多数地区的企业披露，输入价格和终端商品销售价格均小幅上涨。但新冠病例的增加已导致更多学校和工厂关闭，并引发新一轮病毒感染忧虑。
周四，截止11月28日当周初请失业金人数预计将自前一周的77.8万降至77.5万。最后，截止11月21日当周续请失业金人数预计将自前一周的607.1万降至580万。
欧元兑除澳元和瑞郎外多数主要货币走高。欧洲数据方面，德国联邦统计局公布的10月零售销售增长2.6%(预期+1.2%)。此外，欧洲委员会公布的10月PPI报于+0.4%(预期月率+0.2%)，失业率8.4%，符合预期。
澳元兑所有主要货币看涨。随着澳元/美元继续上升趋势，攻向关键阻力0.742，货币对周三上涨39点。升穿0.742将构筑强劲看涨信号。通过市场分析标签下的“技术洞察”研究工具，在商品通道指数(CCI)中识别出一个短线看涨信号：货币对价格与20天平均价格之间的偏差相对较大。
来源: GAIN Capital, Technical Insight
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效度分析是指测量的根据或手段（在问卷中为问卷题目）是否能有效检测所需测量事物的程度，是问卷分析中几乎必须进行的一个环节，效度分析分为内容效度、准则效度和结构效度，问卷分析一般所使用的效度分析一般是结构效度。通过数据分析软件IBM SPSS Statistics（win）的效度分析功能我们可轻松获得关于问卷的效度分析结果，帮助我们更好设计或评估问卷。那么如何通过IBM SPSS Statistics对问卷进行效度分析。
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