群集

摘要： Windows Server容错迁移群集的运用在许多高可用性(HA)的架构中是相当普遍的,常见的有文件服务器、Hyper-V、Exchange Server及SQL Server等。只是过去我们都将备份的焦点放在前端的应用程序与服务,而忽略了用以存放数据的后端存储设备。不过这也无可厚非,毕竟在当时存储设备的备份机制几乎都是交由设备本身的高级备份机制来完成。对此,在Windows Server 2016中就有更好的解决方案,来直接完成异地的Cluster to cluster Storage Replication架构。

摘要： 研究了非一致动态变化环境下的多智能体系统群集控制问题。考虑智能体实际大小,基于群集规则设计了智能体之间的吸引排斥函数。对非一致动态环境进行建模,提出了分布式群集控制策略,并通过理论分析证明了在该策略作用下多智能体系统能渐近形成群集,即所有智能体的速度渐近一致、间距趋于恒定且收敛所需时间可估计。最后,通过仿真实验验证了结果的有效性。

摘要： 近年来,客户个性化需求给企业带来了小批量、多样化的随机订单,产生了一类工件到达时间随机的作业车间调度问题,对企业竞争力造成重要影响。这种动态调度需求对如何协同调度车间内的生产和物流资源形成了挑战。针对这一问题,引入群集技术,构建了群集生产—物流资源任务一致性模型,根据个性化订单特征构建了基于实时信息的任务松弛度模型,提出一种考虑生产—物流资源一致性的实时调度方法,实现了智能作业车间面向随机订单到达的群集资源实时自适应协同。结合仿真案例,对所提方法的有效性进行了评估。实验结果表明,所提算法优于3种对比算法,具有更好的鲁棒性,并可以有效克服实时调度方法“短视”的不足。

摘要： 主要研究燃料不均匀环境中的二聚体微纳米马达的动力学性质。采用混合的分子动力学和多粒子碰撞动力学(Molecular Dynamics-Multi-Particle Collision Dynamics,MD-MPC)方法进行系统建模,并通过计算机模拟仿真二聚体微纳米马达在不均匀环境中的自驱动和群集现象。研究表明,在燃料富集区域,微纳米马达展现自驱动行为,显示较高的活性运动。并且,在速度较高的区域,不同于其他类型的马达,化学能驱动的微纳米马达反而呈群集现象,使得马达群体在不均匀环境中表现出有趣的相分离现象,即高速运动燃料区的团簇集群和非燃料区呈分散状态。

摘要： 近些年,随着科学技术的进步,计算机软硬件、网络技术的发展日新月异,为相关从业人员的工作提供了越来越多的便利.使CGI(Computer-generated imagery)即计算机数字图像技术在影视制作,尤其是特效镜头的制作中的应用也愈加广泛.本文将结合实际制作经验,简要介绍使用CGI技术制作特效群集镜头时,需要规避的风险,可能会遇到的问题,以及相关问题的解决方案.

摘要： 在大数据大行其道的今天,离不开Hbase的数据存储的大力配合。Hbase作为基于分布式文件系统的非关系型数据库,具有高可靠高性能,面向列可伸缩等特性,可以实现海量数据的查询。在实际的运维中,通过配置和部署Hbase群集,才可以充分发挥其强大的数据存储功能。

摘要： 使用VMM对Hyper-V主机进行管理时,不可避免会遇到这样那样的问题。本文将针对该场景下出现的一些问题进行解读。我们在使用VMM对Hyper-V主机进行管理时,可以通过打开Virtual Machine Manager管理员控制台并选择“VMs and Services”工作区进行,即在此右键单击要使用的主机组,然后从快捷菜单中选择“添加Hyper-V主机和群集”命令。此时,VMM将启动“添加资源向导”,我们可以假定Hyper-V服务器已加入域中。

摘要： 为了能够使用CDP保护虚拟机,必须在计划保护的虚拟机所在的每个群集以及虚拟机副本所在的每个群集上安装I/O筛选器。在当前的实验环境中,要保护的虚拟机在vc.heinfo.edu.cn所在的vCenter Server,CDP副本虚拟机保存在vc50.heinfo.edu.cn的vCenter Server,需要在这两个vCenter Server中的v Sphere群集安装I/O过滤器。

摘要： 西藏飞蝗Locusta migratoria tibetnsis Chen暴发成灾的重要原因之一是蝗蝻具有群集迁移危害习性.为阐明西藏飞蝗灾变的行为机制,为西藏飞蝗的监测预警和防治提供科学依据,利用视频跟踪技术测定了自然环境中西藏飞蝗蝗蝻群集迁移的运动速度、方向,建立自推进粒子模型模拟蝗蝻群集迁移行为,分析群集迁移效应.结果 表明,①不同自然环境中的西藏飞蝗蝗蝻在群集迁移过程中,群体内个体的运动表现出定向集体运动,群集迁移速度为0.1256 m/s,0.2m以内的个体蝗蝻方向趋向一致.沙滩、翻耕农田和草地蝗蝻群运动一致性参数均较高,分别为0.8502、0.7870和0.6987.②西藏飞蝗蝗蝻群由分散运动转变为群集迁移存在临界密度,密度较低时群体内个体分散运动,当蝗蝻密度达到12-15头/m2时,蝗蝻群体由分散运动转变为高度一致的群集迁移运动.③蝗蝻群通过群集迁移可以显著增加迁移距离,随机运动蝗蝻1d扩展只有70-80 m,而群集迁移1d最大距离可达2.5 km.蝗蝻群集迁移可以提高发现特别是远距离食物等资源的概率,使群体中更多的个体受益.④尽管未发现室外蝗蝻群存在先验个体,但模拟发现在群集迁移群体中,只需要少数先验个体(3％-5％)即可引导整个蝗蝻群运动.

摘要： 本文笔者介绍了如何为新主机加入vSAN集群,并成功迁移数据,供读者们借鉴。某vSAN群集由4台主机组成,每台主机配置了1个磁盘组,每个磁盘组配置了1块256 GB的PCIe接口的固态硬盘,2块2 TB的SATA磁盘,如图1所示。其中IP地址为172.18.96.44的主机,配置了一个Intel i5-4790K的CPU 32 GB的内存,配置了1块10 GB网卡、1块2端口1 GB的网卡,主板集成一块Realtek的1 GB的网卡。

摘要： 公共建筑物火灾中的群集现象是造成这一灾难的一个重要因素。本文从社会心理学角度出发，阐述了火灾中逃生人员群集的成因、基本规律，并基于对于这一规律的认识，以群集快速转化为群体为目标，提出了安全教育制度化、法制化;合理控制群集密度;加入意见领袖角色;合理利用“群体依赖”;畅通信息等一系列提高火灾人员疏散效率的有效方法与对策。

摘要： 本文提出了一种基于势场函数且能有效地使具有一定半径大小的智能体群体实现群集与避障的控制算法，考虑智能体半径和群集拓扑结构，根据智能体的行为目的不同，本文建立了两种势场函数，并在此基础上设计了动态系统的分布控制律，使具有一定半径大小的智能体在跟踪目标的过程中形成群集，并在遇到障碍物时顺利避障并再次形成群集，针对一个智能体群的群集与避障的仿真研究验证了提出的控制方法的有效性。

摘要： 通过Domino服务器群集的设置,实现乌江公司办公自动系统数据库的实时备份以及提搞系统的高可用性.

摘要： 本文从不同角度总结、归纳了群集技术的各种分类方法,介绍了OFS(Oracle fail Safe)群集技术的工作原理以及采用OFS技术实现CIQ2000与ORINET系统双机互备的成功案例,最后分析了OFS群集技术的优缺点以及实施时的注意事项.

摘要： 该文介绍了一种基于分布式共享存储和网络互联的可缩放群集共享存储多机系统（ＣＭＭＳ）体系结构，系统以８个处理机群形式，经松耦合紧耦合相结合而成并行多处理机系统。

摘要： 社会力模型（Social Force Model）作为一种人群行为仿真模型，从动力学的角度解释了人群自组织现象形成的原因。本文提出了一种基于社会力模型的群体优化算法（Swarm Optimization algorithm based on Social Force model，SFSO），并将SFSO算法用于解决多模态函数优化问题。在SFSO算法中，对行人的心理和运动行为进行了抽象，抽象后的行人具有选择目标、个体间信息共享、超越搜索以及现场理解的特点。典型多模态优化函数对SFSO算法的测试结果表明SFSO算法具有搜索能力突出、鲁棒性强的优点，是解决多模态函数优化问题的一种有效方法。

摘要： 社会力模型（Social Force Model）作为一种人群行为仿真模型，从动力学的角度解释了人群自组织现象形成的原因。本文提出了一种基于社会力模型的群体优化算法（Swarm Optimization algorithm based on Social Force model，SFSO），并将SFSO算法用于解决多模态函数优化问题。在SFSO算法中，对行人的心理和运动行为进行了抽象，抽象后的行人具有选择目标、个体间信息共享、超越搜索以及现场理解的特点。典型多模态优化函数对SFSO算法的测试结果表明SFSO算法具有搜索能力突出、鲁棒性强的优点，是解决多模态函数优化问题的一种有效方法。

摘要： 社会力模型（Social Force Model）作为一种人群行为仿真模型，从动力学的角度解释了人群自组织现象形成的原因。本文提出了一种基于社会力模型的群体优化算法（Swarm Optimization algorithm based on Social Force model，SFSO），并将SFSO算法用于解决多模态函数优化问题。在SFSO算法中，对行人的心理和运动行为进行了抽象，抽象后的行人具有选择目标、个体间信息共享、超越搜索以及现场理解的特点。典型多模态优化函数对SFSO算法的测试结果表明SFSO算法具有搜索能力突出、鲁棒性强的优点，是解决多模态函数优化问题的一种有效方法。

摘要： 社会力模型（Social Force Model）作为一种人群行为仿真模型，从动力学的角度解释了人群自组织现象形成的原因。本文提出了一种基于社会力模型的群体优化算法（Swarm Optimization algorithm based on Social Force model，SFSO），并将SFSO算法用于解决多模态函数优化问题。在SFSO算法中，对行人的心理和运动行为进行了抽象，抽象后的行人具有选择目标、个体间信息共享、超越搜索以及现场理解的特点。典型多模态优化函数对SFSO算法的测试结果表明SFSO算法具有搜索能力突出、鲁棒性强的优点，是解决多模态函数优化问题的一种有效方法。

摘要： 社会力模型（Social Force Model）作为一种人群行为仿真模型，从动力学的角度解释了人群自组织现象形成的原因。本文提出了一种基于社会力模型的群体优化算法（Swarm Optimization algorithm based on Social Force model，SFSO），并将SFSO算法用于解决多模态函数优化问题。在SFSO算法中，对行人的心理和运动行为进行了抽象，抽象后的行人具有选择目标、个体间信息共享、超越搜索以及现场理解的特点。典型多模态优化函数对SFSO算法的测试结果表明SFSO算法具有搜索能力突出、鲁棒性强的优点，是解决多模态函数优化问题的一种有效方法。

摘要： 具有：参数导出部(13)，其根据表示由传感器(401、402、…、40p)检测到的目标群的、被赋予了以实际空间为基准的空间特征量的信息的传感器数据，导出表示该传感器数据所表示的目标群的状态特征量的状态参数；以及群众状态预测部(14)，其根据参数导出部(13)导出的状态参数，生成预测了目标群的状态的预测数据。

摘要： 本发明提供一种群集系统，利用现用系统和备用系统双方的群集成员进行对接收通信量的协议处理。备用系统废弃完成协议处理的接收通信量，只有现用系统将接收通信量提交给AP。AP以自己的方法进行应用业务处理的冗余化。使用下位层的数据决定担当对接收通信量的协议处理的群集成员，使用完成协议处理后的上位层的数据，决定进行应用业务处理的群集成员。

摘要： 本发明揭示一种用于虚拟化及云安全性的系统及方法。根据一个实施例，一种系统包含：第一多核心处理群集及第二多核心处理群集，其与网络接口卡通信；及软件指令。当所述软件指令由所述第二多核心处理群集执行时，所述软件指令致使所述第二多核心处理群集进行以下操作：接收对服务的请求；建立新虚拟机或调用现存虚拟机以服务于所述请求；及将指示所述服务成功完成的所要结果返回到所述第一多核心处理群集。

摘要： 本申请涉及具有群集ID和群集内ID的逻辑APIC？ID的创建。在一些实施例中，设备包含逻辑中断标识号创建逻辑以接收物理处理器标识号，并通过使用物理处理器标识号创建逻辑处理器标识号。每一个逻辑处理器标识号对应于其中一个物理处理器标识号，并且逻辑处理器标识号各包含处理器群集标识号和群集内标识号。处理器群集标识号各形成为包含来自在适当位置移位的对应物理处理器标识号的一组位，并且群集内标识号各响应于对应物理处理器标识号位中其它位的值形成。描述了其它实施例。

摘要： 本发明公开了面部群集设备、面部群集方法和程序。该面部群集设备检测包含在图像中的面部，检测所检测的面部的方向，考虑所检测的面部的方向来检测具有相似特征的面部，并形成表示该面部的特征的多条面部信息的集合，针对已形成的多条面部信息的每个集合，将面部信息的条数缩窄到为每个面部方向预先设定的数目，并将条数已被缩窄的多条面部信息的集合设置为一个单位群组，并以所设置的单位群组为对象，执行基于每个单位群组中包括的多条面部信息的群集。

摘要： 在一些实施例中，设备包含逻辑中断标识号创建逻辑以接收物理处理器标识号，并通过使用物理处理器标识号创建逻辑处理器标识号。每一个逻辑处理器标识号对应于其中一个物理处理器标识号，并且逻辑处理器标识号各包含处理器群集标识号和群集内标识号。处理器群集标识号各形成为包含来自在适当位置移位的对应物理处理器标识号的一组位，并且群集内标识号各响应于对应物理处理器标识号位中其它位的值形成。描述了其它实施例。

摘要： 本发明提供一种群集系统，利用现用系统和备用系统双方的群集成员进行对接收通信量的协议处理。备用系统废弃完成协议处理的接收通信量，只有现用系统将接收通信量提交给AP。AP以自己的方法进行应用业务处理的冗余化。使用下位层的数据决定担当对接收通信量的协议处理的群集成员，使用完成协议处理后的上位层的数据，决定进行应用业务处理的群集成员。

摘要： 公开了用于通过示踪剂分析法对复杂异质群落进行微生物株系分析、确定其功能关系及相互作用以及合成包括给药微生物群集和接种微生物群集的微生物群集的方法、设备和系统。

摘要： 本发明针对当前无人机网络在动态环境中无法维护网络拓扑和保证网络服务质量的问题，提出了一种由许多无人机节点自治实施的分布式双层群集(flocking)控制方法，以及基于Wi‑Fi的通信与感知一体化的低成本技术。该分布式群集控制方法能够大大降低系统控制的计算复杂度，同时能够提升控制的实时性；采用基于市售Wi‑Fi产品的通信与感知一体化技术能够大大降低系统成本，使得无人机网络具有群集性，从而为解决无人机网络在动态环境下维持网络拓扑和保证网络服务质量的难题提供了一种经济、有效的技术手段。

摘要： 本发明涉及为了优化群集特定配置的使用而按进程类型在群集之间分割进程，其揭示了一种用于在异质多核心系统中分布虚拟机和应用程序的系统和方法。根据一个实施例，一种系统包含：第一多核心处理群集及第二多核心处理群集，其通过各种软件代理程序与硬件互连或进程间通信连接进行通信以将实时应用程序和虚拟机从所述第一多核心处理群集分布至所述第二多核心处理群集来执行。当由所述第一多核心处理群集执行所述软件指令时，它们致使所述第二多核心处理群集接收对服务的请求，建立新虚拟机或调用现存虚拟机以服务于所述请求，且返回想要的结果。