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As data are growing rapidly in data centers,inline cluster deduplication technique has been widely used to improve storage efficiency and data reliability.However,there are some challenges faced by the cluster deduplication system:the decreasing data deduplication rate with the increasing deduplication server nodes,high communication overhead for data routing,and load balance to improve the throughput of the system.In this paper,we propose a well-performed cluster deduplication system called AR-Dedupe.The experimental results of two real datasets demonstrate that AR-Dedupe can achieve a high data deduplication rate with a low communication overhead and keep the system load balancing well at the same time through a new data routing algorithm.In addition,we utilize application-aware mechanism to speed up the index of handprints in the routing server which has a 30%performance improvement. 相似文献
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运用灰色加权关联方法对影响远海舰船备件消耗的主要因素进行分析,以确定备件消耗影响因素的权重大小,以此为依据来筛选出主要影响因素,在此基础上运用支持向量机理论,建立灰色加权关联分析与多尺度最小二乘支持向量机组合的学习模型,将筛选得到的主要影响因素的样本值作为输入值进行学习训练,较好地解决了影响因素与备件消耗之间的非线性关系。实例应用表明,该模型对舰船备件需求的预测具有较高的精度。 相似文献
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针对视觉导引AUV对接过程图像的变化特点,提出一种量子粒子群算法与灰度关联分析方法相结合的图像匹配算法。此算法结合量子粒子群并行搜索的快速性与灰色关联分析方法较强的鲁棒性,对旋转、平移、亮度变化等不敏感,符合视觉导引AUV对接过程中对图像匹配算法的要求。详细介绍了基于量子粒子群优化算法的图像匹配算法,算法以图像灰度直方图的灰色绝对关联度作为适应度函数。利用水池实验所得图像进行测试,实验结果显示,所提出的图像匹配算法准确、快速、鲁棒性强,能够很好地应用于视觉导引AUV对接。 相似文献
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