In this paepr, we propose a dynamic multicast routin algorithm for constructing the delay-constrained minimal spanning tree in the VP-based ATM networks, in which we consider the effiiciency enen in the case wheree the destination dynamically joins/departs the multicast connection. For constructing the delay-constrained spanning tree, we frist generate a reduced network consisting of only VCX nodes from a given ATM network, originally consisting of VPX/VCX nodes. Then, we obtain the delay-constrained spanning tree with a minimal tree cost on the reduced network by using our proposed heuristic algorithm. Through numerical examples, we show that our dynamic multicast routing algorithm can provide an efficient usage of network resources when the membership nodes frequently changes during the lifetime of a multicast connection. We also demonstrate the more cost-saving can be expected in dense networks when applyingour proposed algorithm.
The complexity of deep learning models affects the real-time performance of gesture recognition, thereby limiting the application of gesture recognition algorithms in actual scenarios. Hence, a residual learning neural network based on a deep convolutional neural network is proposed. First, small convolution kernels are used to extract the local details of gesture images. Subsequently, a shallow residual structure is built to share weights, thereby avoiding gradient disappearance or gradient explosion as the network layer deepens; consequently, the difficulty of model optimisation is simplified. Additional convolutional neural networks are used to accelerate the refinement of deep abstract features based on the spatial importance of the gesture feature distribution. Finally, a fully connected cascade softmax classifier is used to complete the gesture recognition. Compared with the dense connection multiplexing feature information network, the proposed algorithm is optimised in feature multiplexing to avoid performance fluctuations caused by feature redundancy. Experimental results from the ISOGD gesture dataset and Gesture dataset prove that the proposed algorithm affords a fast convergence speed and high accuracy.
Toric variety is a normal algebraic variety containing algebraic torus $T_N$ as an open dense subset with an algebraic action of $T_N$ which is an extension of the group law of $T_N$. A toric variety can be described in terms of a certain collection, which is called a fan, of cones. From this fact, the properties of a toric variety have strong connection with the combinatorial structure of the corresponding fan and the relations among the generators. That is, we can translate the diffcult algebrogeometric properties of toric varieties into very simple properties about the combinatorics of cones in affine spaces over the reals.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.226-234
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2024
The frequent handover problem and playing ping-pong effects in 5G (5th Generation) ultra-dense networking cannot be effectively resolved by the conventional handover decision methods, which rely on the handover thresholds and measurement reports. For instance, millimetre-wave LANs, broadband remote association techniques, and 5G/6G organizations are instances of group of people yet to come frameworks that request greater security, lower idleness, and dependable principles and correspondence limit. One of the critical parts of 5G and 6G innovation is believed to be successful blockage the board. With further developed help quality, it empowers administrator to run many systems administration recreations on a solitary association. To guarantee load adjusting, forestall network cut disappointment, and give substitute cuts in case of blockage or cut frustration, a modern pursuing choices framework to deal with showing up network information is require. Our goal is to balance the strain on BSs while optimizing the value of the information that is transferred from satellites to BSs. Nevertheless, due to their irregular flight characteristic, some satellites frequently cannot establish a connection with Base Stations (BSs), which further complicates the joint satellite-BS connection and channel allocation. SF redistribution techniques based on Deep Reinforcement Learning (DRL) have been devised, taking into account the randomness of the data received by the terminal. In order to predict the best capacity improvements in the wireless instruments of 5G and 6G IoT networks, a hybrid algorithm for deep learning is being used in this study. To control the level of congestion within a 5G/6G network, the suggested approach is put into effect to a training set. With 0.933 accuracy and 0.067 miss rate, the suggested method produced encouraging results.
Wind damage of urban trees arises to be a serious issue especially in the typhoon-prone areas. As a family of tree species widely-planted in Southeast China, the structural behaviors of Plane tree is investigated. In order to accommodate the complexities of tree morphology, a fractal theory based finite element modeling method is proposed. On-site measurement of Plane trees is performed for physical definition of structural parameters. It is revealed that modal frequencies of Plane trees distribute in a manner of grouped dense-frequencies; bending is the main mode of structural failure. In conjunction with the probability density evolution method, the fragility assessment of urban trees subjected to wind excitations is then proceeded. Numerical results indicate that small-size segments such as secondary branches feature a relatively higher failure risk in a low wind level, and a relatively lower failure risk in a high wind level owing to windward shrinks. Besides, the trunk of Plane tree is the segment most likely to be damaged than other segments in case of high winds. The failure position tends to occur at the connection between trunk and primary branches, where the logical protections and reinforcement measures can be implemented for mitigating the wind damage.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.2882-2903
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2022
Image super-resolution (SR) processing is of great value in the fields of digital image processing, intelligent security, film and television production and so on. This paper proposed a densely connected deep learning network based on cascade architecture, which can be used to solve the problem of super-resolution in the field of image quality enhancement. We proposed a more efficient residual scaling dense block (RSDB) and the multi-channel cascade architecture to realize more efficient feature reuse. Also we proposed a hybrid loss function based on L1 error and L∞ error to achieve better L∞ error performance. The experimental results show that the overall performance of the network is effectively improved on cascade architecture and residual scaling. Compared with the residual dense net (RDN), the PSNR / SSIM of the new method is improved by 2.24% / 1.44% respectively, and the L∞ performance is improved by 3.64%. It shows that the cascade connection and residual scaling method can effectively realize feature reuse, improving the residual convergence speed and learning efficiency of our network. The L∞ performance is improved by 11.09% with only a minimal loses of 1.14% / 0.60% on PSNR / SSIM performance after adopting the new loss function. That is to say, the L∞ performance can be improved greatly on the new loss function with a minor loss of PSNR / SSIM performance, which is of great value in L∞ error sensitive tasks.
무선 랜 기기의 보급에 따라 같은 무선 채널에 존재하는 단말의 수가 증가하고 있다. 기존의 무선 랜 프로토콜인 CSMA/CA는 랜덤 백오프 방식을 사용한다. 랜덤 백오프 방식은 같은 채널에 존재하는 단말의 개수가 수십 개 이상되는 밀집 지역에서 단말간의 충돌이 잦아 표준 CSMA/CA 프로토콜의 성능 저하가 심각하게 발생한다. 이와 같은 프로토콜의 성능 저하를 막기 위해 IEEE 802.11ah 표준에서는 Restricted Access Window(RAW) 무선 접속 방식을 제안하였다. RAW는 단말을 여러 그룹으로 나눠 동시 접속 단말의 수를 제한하여 성능을 개선하였다. 본 논문에서는 기존의 RAW방식을 개선하여 트래픽 변화에 따른 새로운 그룹생성, 그룹 제거와 그룹 재배치 알고리즘을 사용하여 채널 접속에 관한 성능을 높일 수 있는 방안을 제시한다.
The composite beam adopted in the study was designed to reduce the floor height as well as to embed the top flange of steel frame into the slab that will enable to avoid applying the fire-resistant coating and to unify the joint method with a steel frame-type. As the steel frame and bottom concrete of the beam is pre-fabricated at the factory it could reduce the overall schedule at the jobsite. Applying such composite beam system to the work is expected to provide the efficient and enhanced performance, given the current tendency of the building construction that tends to be getting higher, larger and dense. The study focused on combining the composite beam with various column systems in a bid to propose the details thereof. A desirable composite girder can be adopted depending on site conditions through the evaluation of various beam and jointing approaches. Among the column systems applied to the study are steel column, SRC column, RC-PC column and RC column. The ways of combining with the columns addressed in the study were categorized into the rigid joint, pin joint, steel frame joint and bracket type joint. Besides, the instruction for site fabrication of beam-column was added in an effort to help set up the site fabrication procedures.
In this article we make a local classification of n-dimensional Riemannian manifolds (M, g) with harmonic curvature and less than four Ricci eigenvalues which admit a smooth non constant solution f to the following equation $$(1)\hspace{20}{\nabla}df=f(r-{\frac{R}{n-1}}g)+x{\cdot} r+y(R)g,$$ where ∇ is the Levi-Civita connection of g, r is the Ricci tensor of g, x is a constant and y(R) a function of the scalar curvature R. Indeed, we showed that, in a neighborhood V of each point in some open dense subset of M, either (i) or (ii) below holds; (i) (V, g, f + x) is a static space and isometric to a domain in the Riemannian product of an Einstein manifold N and a static space (W, gW, f + x), where gW is a warped product metric of an interval and an Einstein manifold. (ii) (V, g) is isometric to a domain in the warped product of an interval and an Einstein manifold. For the proof we use eigenvalue analysis based on the Codazzi tensor properties of the Ricci tensor.
AL-Sultan, Ahmed Thanyan;Ishioka, Fumio;Kurihara, Koji
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권2호
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pp.257-266
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2011
The rapid development of airlines, has made airports busier and more complicated. The assignment of scheduled to available gates is a major issue for daily airline operations. We consider the over-constrained airport gate assignment problem(AGAP) where the number of flights exceeds the number of available gates, and where the objectives are to minimize the number of ungated flights and the total walking distance or connection times. The procedures used in this project are to create a mathematical model formulation to identify decision variables to identify, constraints and objective functions. In addition, we will consider in the AGAP the size of each gate in the terminal and also the towing process for the aircraft. We will use a greedy algorithm to solve the problem. The greedy algorithm minimizes ungated flights while providing initial feasible solutions that allow flexibility in seeking good solutions, especially in case when flight schedules are dense in time. Experiments conducts give good results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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