摘要
本发明提供一种应用计算任务的弹性配置与双向协同适配系统,涉及计算机技术领域。本发明通过应用计算任务的弹性配置机制实时监控设备和网络状态,动态调整任务图中的执行任务和节点,优化任务响应时间,同时,应用与算网资源的双向协同适配算法在设备端和云端之间进行协同优化,合理分配计算资源,克服了现有技术单一优化维度的局限性,此外,系统采用自适应学习机制,利用机器学习和神经网络模型不断优化任务卸载策略和资源管理方案,提升了长期性能,该技术方案不仅提高了系统的动态响应能力,还在多用户、多任务环境中实现了资源的全局优化,减少了任务执行时间和能耗。
技术关键词
适配系统
卸载策略
动态资源调度算法
闭环反馈机制
卸载算法
配置算法
数据收集模块
深度学习模型
神经网络模型
云端
收集设备
决策
节点
采集设备
监控设备
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分布式爬虫集群
闭环反馈机制
生成事件
深度学习模型
深井提升机
超表面
物联网设备
LoRa无线通信技术
智能通信系统
深度强化学习
压力感知模块
追踪方法
环境感知系统
障碍物