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在云中集成成本分析：SoS 方法
摘要 —云计算成功地改变了信息和通信技术行业，使企业更容易获得软件和硬件服务，并建立了快速创新的环境。由于云计算是一种创新的商业模式，其部署伴随着巨额投资，因此对所提供服务进行彻底的多层次成本分析至关重要。这种分析应侧重于计算资源的需求预测和云计算投资的财务评估，估算关键的经济参数，如净现值 (NPV)、投资回报率 (ROI) 和总拥有成本 (TCO)。在此背景下，本文介绍了一种模型驱动的技术经济方法，旨在估计云服务部署的经济参数，这能够帮助云用户、云提供商和云代理的决策支持程序。采用 SysML 作为建模语言，将云架构描述为系统的系统，强调成本属性。作为示例，探讨了云基础设施和服务的总拥有成本 (TCO)。 TCO 属性被纳入 SysML 云模型，而云提供商则协助计算 TCO。
从森林地区的机载激光扫描点云中进行全自动电力线提取
摘要：高压电线可以很容易地利用激光扫描数据进行测绘，因为高压线附近的植被通常会被移除，而且与区域网络和低压网络相比，高压电线位于地面上方。相反，低压电线位于茂密的森林中间，在这样的环境中很难对电线进行分类。本文提出了一种用于森林环境的自动电力线检测方法。我们的方法是基于统计分析和二维图像处理技术开发的。在统计分析过程中，应用一组标准（例如高度标准、密度标准和直方图阈值）来选择电力线候选点。将候选点转换为二值图像后，采用基于图像的处理技术。对象几何特性被视为电力线检测的标准。该方法在来自不同森林环境的六组机载激光扫描 (ALS) 数据中进行。与参考数据相比，93.26% 的电力线点被正确分类。分析并讨论了这些方法的优缺点。