一种基于改进模拟退火算法的QoS动态服务组合方法

提出了一种基于改进模拟退火算法的Qo S动态服务组合方法.根据用户功能需求进行服务筛选,构造服务组合所需的候选服务集,再对候选服务进行分类产生同类服务集合.根据改进的模拟退火算法从候选服务集中选取满足用户Qo S需求的组合服务.当组合服务或构件服务接近Qo S临界值时,综合使用局部贪心算法和改进模拟退火算法进行服务重组.案例分析表明,该方法在动态服务组合方面是可行而有效的.     

基于云计算的图书馆服务模式研究

从云计算的原理入手,详细地分析了数字图书馆对云计算的现实需求以及云计算可以促进和推动图书馆服务的创新,论述了云环境下数字图书馆新的服务模式.     

云计算在区域教育资源共享中的应用

通过对云计算技术的研究,针对教育信息化资源建设的合理规划合理配置提出了架构区域教育资源共享的模型框架.通过对IaaS、PaaS以及SaaS等多种云计算的服务形式进行详细的比较分析,同时,基于此对区域教育资源共享云计算平台的网络结构进行了设计,并具体阐述了该平台的功能.     

基于云计算的高校数字化教育资源共享机制研究

云计算是一种全新的计算服务模式,高等教育云计算是教育信息化的一个重要领域.介绍了云计算的概念及其特点,分析云计算对高等教育领域的影响,提出基于云计算的高校数字化教育资源的共享机制,保证共享的有效实施,解决共享中遇到的各种问题.     

基于单项预测模型筛选的隧道变形优选组合预测

采用优选组合理论,提出了基于单项预测模型筛选的隧道变形优选组合预测方法,建立了隧道变形预测系统.系统由包含各种监测成果的监测库、动态更新的变形预测模型库和模型评价库组成,采用人机对话方式在众多的经评价满足最优组合预测条件的单项预则模型中筛选出合理的单项模型,对其进行组合预测,继而再对不同的组合预测结果进行评价比较,得到较好的隧道变形组合预测结果.将该方法应用于隧道工程的拱顶下沉预测,利用前期工况的数据建模,对后期工况的未来变形量进行滚动预测,获得了令人满意的结果.     

ARIMA组合模型在地区降水量预测中的应用

传统的ARIMA模型和马尔科夫模型在降水量预测中具有一定的偏差和不稳定性,为此建立了基于加权马尔科夫链修正的ARIMA组合模型.阐述ARIMA模型,并讨论了加权马尔科夫链修正预测值的方法.在此基础上,构建出基于加权马尔科夫链修正的ARIMA组合模型,将其应用于地区降水量的预测中,并利用相关数据进行实证分析.将组合模型和传统ARIMA模型的预测结果进行对比,结果表明,加权马尔科夫链对ARIMA模型预测结果的修正效果较好,从而说明组合模型的适用性更强.     

图书馆应用云计算的问题分析与应对措施

图书馆应用云计算是一项战略选择,也是顺应时代发展的必然要求.本文从云计算的概念入手,分析了其在图书馆中的应用以及对图书馆将会带来的问题,提出积极应对措施,让其更好地为图书馆服务.     

基于熵值加权组合预测模型的黑龙江省旅游收入预测分析

针对黑龙江省旅游收入预测问题,考虑到单一预测模型往往在预测精度上不高的特点,在引入灰色系统GM(1,1)预测模型及时间序列线性回归模型的基础上,建立了基于3种误差指标信息下的熵值加权组合预测模型,并以黑龙江省2009—2018年的旅游收入数据进行分析.结果表明,所建立的组合预测模型在预测精度上有了较好的改善并优于所选单一预测模型.利用建立的组合预测模型对黑龙江省2019—2022年的旅游收入进行预测,可为黑龙江省未来的旅游业发展规划提供一定的科学依据.     

高校实验室云计算环境下服务选取云模型判优算法研究

系统地分析了高校实验室云计算平台概念及基本原理,建立了实验室云计算总体架构,分析了服务选取判优的过程.在详细分析云模型概念的基础上,给出了云模型判优过程算法流程图,并通过实例仿真验证了该方法的可行性.     

数字图书馆“云”服务研究

阐述了云计算技术原理及技术优势,探讨了数字图书馆对云计算的需求以及云服务内容的思考.     

云计算实现医学数据中心的模型分析

本文通过解析当前医院信息化实际情况,首次将医学数据中心模型划分为分体式、大集中式、B／S、C／S混合分布式．并依据对医学数据中心模型发展趋势的分析,提出云式医学数据中心模型．通过对分体式、大集中式和B／S、C／S混合分布式的综合分析,指出云式医学教据中心将成为主流模型．本文认为云计算本质上是对软件设计理论中最根本的抽象和封装概念在大范围、高层次上的延续实现,其核心是公共数据中心,首次提出创建云计算公共数据中心应遵循的宗旨是“一切是服务,服务是一切”．     

一种适用于云计算环境的粒子群优化算法

提出了一种能够利用云计算分布式计算特点以提高性能的粒子群优化算法.仿真实验表明,该算法不仅能利用云计算特征,而且算法在3种常见Benchmark函数测试中所找到的最小值平均比同等粒子群规模的标准粒子群算法低71%以上.     

面向边缘人工智能计算的区块链技术综述

区块链构建了一个分布式点对点的系统，作为一种安全可验证的分散确认事务的机制，广泛应用于金融经济、物联网、大数据、云计算和边缘计算领域.边缘人工智能计算（edgeAI computing）即面向边缘网络应用场景的群智AI计算模式.在无人驾驶等高动态、超低延时、资源受限、数据与计算解耦的边缘网络应用场景下，跨域可信、隐私保护、入侵监测、细粒度激励等需求对区块链研究提出了进一步的挑战.关注到人工智能向边缘网络下放的趋势，该文讨论区块链在新兴的边缘人工智能计算领域的应用.首先介绍了区块链技术的基础架构，概述了相关研究和应用方向；接着从边缘人工智能计算的概念与兴起出发，详细分析并讨论了区块链技术在面向边缘人工智能计算领域的应用需求，包括相关研究综述、应用趋势和未来研究方向.此外，还总结了区块链技术应用在边缘人工智能计算方面的优势和未来仍需关注的问题.     

一种适用于车联云任务调度的轻量级区块链架构

车联云中节点的移动性、网络的动态性、通信方式的开放性和车辆的非可信性都给车联云中任务调度的安全性提出了很大的挑战。在充分考虑车联云特点的基础上引入了区块链,提出了一种适用于车联云中任务调度的轻量级区块链架构。利用路边单元（road side unit,RSU）构建区块链网络,采用改进的实用拜占庭容错（practical Byzantine fault tolerance,PBFT）算法完成共识。在建立该架构调度延时模型的基础上,通过实验对该架构的调度性能进行测试和分析。与以太坊的对比结果表明：该框架不仅实现了任务调度过程的不可抵赖性,避免了任务调度服务器的单点故障,提高了可用性,而且实现了轻量级,即无需消耗算力或额外存储空间也能达到毫秒级的调度延时。     

基于区块链的云存储数据完整性验证方案

针对云存储服务数据完整性存在的问题,借鉴目前远程数据完整性验证方案,提出基于区块链的云存储数据完整性验证方案。首先,将完整性证明存储在具有防篡改特性的区块链上,构建了可问责的数据完整性证明;同时以区块链上的智能合约代替第3方审计者对数据进行完整性验证。在验证阶段加入了对数据副本的完整性验证,并强制要求云存储服务存储至少一份数据副本。此外,首次引入第3方仲裁机构,利用可问责的数据完整性证明对恶意的云存储提供商和用户的非法请求进行完整性仲裁。最后经过分析和实验证明该方案是安全的,可行的。     

工艺尺寸链中各组成环上下偏差的计算

为了提高工艺尺寸链中各组成环上下偏差计算的效率和准确性,以等精度为计算准则,采用VC 语言编制了尺寸链公差与配合的计算机计算程序.通过实例验证了算法的正确性,实现了组成环上下偏差计算的标准化.