摘要：针对乒乓球空间运动轨迹问题,提出了一种新的乒乓球运动轨迹预测方法。对于轨迹预测中的轨迹点跟踪问题,设计了一种基于深度学习的多目视觉轨迹提取系统,实现乒乓球精准轨迹跟踪。在轨迹提取的基础上,提出了一种结合简单物理运动(SPM)模型和长短期记忆(LSTM)神经网络的轨迹预测模型(SPM-LSTM),利用SPM模型的乒乓球物理约束关系,采用LSTM神经网络迭代训练SPM模型预测值与真实轨迹值之间的偏差数据。实验结果表明:提出的轨迹预测方法能够实现乒乓球轨迹预测。

摘要：近年来,超三代移动通信系统的QoS体系结构已成为计算机网络领域和通信领域的一个研究热点.调研了相关的主要研究项目,通过对重点项目和国外该领域相关论文成果进行分析和比较,总结出未来B3G(beyond 3rdgeneration)系统QoS体系结构应是一种全IP的、层次化的、端到端的QoS体系结构,它应具有集成性、可管理性、可扩展性、自适应性和动态资源管理等特点.最后提出了B3G系统QoS体系结构的基本设计原则,并对未来工作进行了展望.

摘要：针对网络定制化能力和可靠路由问题,提出一种面向IPv6的定制化路由备份机制.该机制设计了路由定制化流程,使网络在满足多种应用差异化需求的基础上,考虑用户和网络服务提供商对网络的满意度最大化问题,并结合IPv6崭新的包头格式设计路由备份机制来增强网络的可靠性.仿真实验和性能分析表明,本机制通过二人博弈在选路由时均衡了用户和网络服务提供商的效用,使路由具备了定制化能力.在可靠性上,相比不存在定制的原IPv6路由,本机制在路由时间开销增加16.8%的基础上,预留了备份路径资源,使路由恢复响应时间缩短15%以上.

摘要：为解决TCP/IP面临的可扩展性、动态性和安全可控性等问题,研究人员提出了大量的新型网络体系架构、协议和算法等,而这些研究在部署与应用前需要在一定规模的、逼近于真实网络的试验床上进行长时间的测试、评估和优化.近年来,国内外兴起了网络创新试验床的研究和建设.然而,网络创新试验床在设计与实现中面临一系列挑战.以实验所面临的成本、可行性、可信性和可控性4个问题为出发点,总结了网络创新试验床的需求及特性要求,归纳分析了其在虚拟化、网络可编程性、联邦管控、实验控制、测量与监测等方面存在的技术挑战,并对关键技术、架构和研究进展进行介绍与论述.最后分析了国内外网络创新试验床的建设与发展现状,并讨论了网络试验床未来的发展趋势和需要进一步解决的问题.

摘要：随着卷积神经网络模型日益复杂,训练数据类型更加丰富,数据量急速增长,单一机器已经无法满足模型训练的需求,分布式CNN成为新的解决方法。在参数服务器架构下,分布式CNN模型训练会产生大量的通信数据,可能会在每次迭代后产生突发流量,从而造成网络阻塞。在TensorFlow这种用图来表示计算的平台中,节点之间接收参数的顺序是随机的。由于数据流模型可能有多个可行的遍历,为了避免由于参数未接收完毕而造成的计算阻塞,尽量缩短迭代延迟,文章设计了基于计算图和参数优先级的细粒度调度机制,提出一种启发式算法,实现对计算图中所有节点强制执行最优顺序,通过改善通信和计算的重叠,实现细粒度的参数调度,并对VGG16和ResNet32进行测试对比。实验结果表明,使用细粒度的参数调度算法能够使迭代时间缩短7%~22%左右,从而缓解网络瓶颈,提高分布式CNN模型训练性能。

摘要：超大规模数据中心成为数字社会的关键基础设施。用户端应用的激增使得数据中心网络(Data Center Networks,DCNs)的东西向流量呈指数级增长,同时端应用的多样化也导致了严重的流量倾斜问题。此外,后摩尔时代的到来和Dennard缩放的失效使得数据中心网络设备容量的增速趋缓。数据中心网络面临用户激增、流量倾斜和CMOS性能墙等多重压力。为解决上述问题,可重构数据中心网络(Reconfigurable Data Center Networks,RDCNs)应运而生。文中首先介绍RDCNs的5个研究驱动力,重点概述了两类物理层使能技术;其次,详细阐述RDCNs研究分类和链路重构、层重构以及拓扑重构这三大设计空间关键技术的研究现状;然后,简述RDCNs理论的研究进展;最后,展望未来研究方向并总结全文。

摘要：文章以整个卫星网络为研究对象,提出了基于预计算的启发式路由算法,引入了软件定义网络的概念,设计了一种软件定义卫星网络双层架构。基于地面用户和主机分布,构建了地面域的流量请求模型来设计星上流量模型。在此基础上,分析了星上载荷的能耗组成,构建了网络能耗模型来计算卫星网络中的能量消耗。采用链路建立/断开原则将星上动态网络离散化为一系列的快照来解决网络拓扑动态变化的问题,设计了卫星网络休眠算法,计算出多条最短跳数路径,并选择出能耗最小的路径。与现有的卫星网络节能路由算法GreenSR-B和基于快照的节能路由算法相比,在网络能耗和平均跳数上分别降低了0.13%和5.51%。

摘要：文章以NDN网络现存拥塞控制算法的端节点拥塞信号获取不准确为研究问题,提出一种基于端节点的拥塞控制算法。这种算法从源头上控制拥塞,并依据多个拥塞信号进行端节点速率调整,以更贴近全局网络状态的方式进行端速率调整以保证吞吐量。文章考虑NDN多源特性,结合累积排队时延信息,设计端节点重传定时策略,避免过多重传加重网络拥塞,进而确保网络的稳定性。