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中国铁通数据备份解决方案是VERITAS公司针对客户计费系统的特定环境，从一系列数据存储保护系列解决方案中经过优化定制后形成的。在VERITAS NetBackup方案三层结构（远程管理—备份服务器—客户机）的支持下，用户可以在管理中心设立唯一的系统管理员，对各地的备份服务器进行集中监控；同时各地的备份服务器具有智能运作的能力，即使出现临时性的通信线路故障，不能保持与集中控制台的联系，也能够依据事先定义好的备份策略，自动实施定时备份计划。

异物侵入铁路限界对铁路系统可靠性造成了极大的威胁。为达到高分类准确率及低模型内存占用率兼备的目的，针对既有技术方法中分类效果、泛化性能较差以及耗时久、模型占用空间大等问题，本文提供了一种快速训练算法，采用网络迁移压缩同时进行的方式，提出基于特征图L1或L2范数的递归式裁剪准则剔除冗余卷积核以压缩网络。对于单个相机新场景的目标分类任务，只需使用在混合场景数据上得到的最优分类网络模型通过压缩和微调训练便可以实现不同场景铁路异物分类的快速训练。实验表明，在基于铁路场景数据库的测试中，该算法可以将原始VGG16模型的参数消耗内存压缩1 020倍，在不同的单个相机场景测试样本库上压缩后网络的分类误差最低为0.34％。

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