基于云平台的分布式DRC访问性能研究

面向数据的体系结构(DOA,Data Oriented Architecture)采用“面向数据和以数据为核心”的思想,建立数据大平台与碎片化应用的数据生态系统。研究其中数据注册中心(DRC,Data Register Center)以MySQL Cluster分布式数据库技术为核心,部署在OpenStack云计算平台中的可行性。通过对DRC组件原理的分析,对DRC在云平台中具体的环境部署与搭建,利用LoadRunner测试工具对系统进行测试,基于测试结果,对DRC系统性能进行分析和评估,结果表明以云平台为基础的DRC设计,可以应对大数据变革对软件体系结构所带来的挑战。     

基于ADAM优化卷积神经网络的火电厂大数据平台预警模型测试与应用

为了提高火电厂大数据平台的生产维护安全化、监控管理精细化、经济效益持续化,提出了大数据平台内开发故障诊断预警系统,采用基于自适应力矩估计(adaptive moment estimation, Adam)算法优化二维卷积神经网络方法建模技术融入于大数据平台中,并结合大数据平台和专家故障预警诊断功能进行测试与应用。首先对故障预警模型进行数理建模及模型训练优化,直至满足模型功能要求,实施模型算法代码与大数据平台的合库部署上线、满足提前发现系统故障的功能,并结合机理分析对故障系统进行细致化分类,最终发现根本的故障原因。实现了火电厂生产过程中各系统运行特性的全周期监控,在系统或设备发生故障前进行预警并推送异常信息,规范化了模型部署在大数据平台后的测试与实施工作,进一步发现模型缺陷,提高模型准确率。     

基于Neo4j的面向体系架构(DOA)的数据注册中心(DRC)的实现

为解决大数据时代下数据急剧增长带来的信息孤岛、系统扩展难及数据管理过度复杂等现象,采用面向数据体系架构(DOA)的思想和相关技术,结合Neo4j,设计了基于图形数据库的具有分布式、高效率、扩展性强的数据注册中心(DRC)方案,并搭建了实验平台.采用分布式图形数据库的注册方案已得到初步验证,与传统的数据注册方案相比,能够提高系统的运行效率,增强系统的扩展性,同时,简化了数据管理.     

面向大数据服务的物联网软件平台设计

提出了一种面向大数据应用服务的城市物联网软件平台,以满足城市及其主要利益相关者对物联网的需求。首先,提出了专用平台架构用于物联网城市服务环境,该平台可收集和处理大数据。以智能交通系统为应用场景,描述如何使用该物联网平台来满足相关场景的应用需求。此外,定义了关键数据处理组件,这些组件对于以实时的方式提供高质量的数据流至关重要。最后,采用真实且大规模的数据集对本平台进行测试,测试结果表明,本物联网软件平台能够为城市物联网提供低延迟的分析环境。     

信息荟萃

北京着力打造我国首个工业设计创意产业基地本刊讯6月30日,坐落于中关村高科技园区德胜科技园的“北京DRC(设计资源协作)工业设计创意产业基地”揭幕。该基地总面积达8000多平方米,是由北京市科委、西城区政府共同为推进首都现代服务业发展的战略举措。针对目前在全国尚无一个集国际交流、人才培训、设计展示、信息汇集、产业孵化、材料查询和市场与政策研究的工业设计条件平台的现状,北京工业设计促进中心根据北京市科委发展北京创意产业、有效整合设计资源的工作部署,适时地提出了DRC的构建理念。DRC是一个以政府宏观政策为指导,以首…     

基于TPC-DS的数据库测试工具实现

为测试国产数据库和各大厂商数据库处理数据性能以便设计人员选择合适的大数据管理系统,设计了一款基于TPC-DS测试标准的数据库处理性能测试软件TPC-DS_Utensil。通过分析TPC-DS测试标准设计了加载(Load)测试、功率(Power)测试和吞吐量(Throughput)测试三大核心功能;为了方便设计人员对测试过程进行监控与分析设计了查询验证、性能计算和日志管理等辅助功能。通过对MySQL、Oracle、Hive和Hbase进行性能测试,表明该测试工具能够准确地反映服务器性能。     

J2EE平台上的PDM系统构件设计

针对虚拟企业对产品数据管理及信息共享的需求，提出一种利用新的分布式构件开发及部署平台——J2EE(Java 2 enterprise edition)建立面向虚拟企业的柔性PDM(product data management)系统构件的方法．结合柔性PDM系统的体系结构，分析了构件的设计模式，并详细介绍了柔性PDM系统构件的设计方案和部署步骤，利用J2EE技术可以实现PDM功能的柔性扩充及系统的柔性集成特点．     

并发L-BFGS异构率定算法设计与实现

针对分布式水文模型在水文模拟参数率定过程中计算与收敛速度过慢的问题,提出一种面向异构平台的水文模拟并发参数率定方法。对传统的L-BFGS算法进行并发式改造使其结构适应并行计算的率定需求;对HIMS水文模型进行异构移植,使整个水文模型以多线程的形式并发运行于协处理器端;以拉萨河流域为例,在Intel+Nvidia GPU与国产AI加速器的双异构平台部署模型与测试算例。测试结果表明,并发L-BFGS异构率定算法适用于当前主流的"处理器+协处理器"架构,并能够得到较好的率定效果。     

面向产品族规划的核心平台数学描述及确定方法

提出了解决在面向产品族开发中核心平台 (面向产品族规划时的核心部件 )的定量确定和分析方法。通过分析面向产品族的用户需求和基于功能的产品开发过程 ,应用质量功能配置 (quality functional deployment)矩阵进行关系映射 ,利用数学描述模型完成定量化表示 ,实现功能和实体部件层次的关联表达 ,给出了确定和分析核心平台的方法。提出的理论模型适用于面向产品族规划的新产品开发和老产品整理中核心平台的确定和分析问题 ,对于企业扩展产品频谱以更好适应市场需求具有重要的指导意义。     

基于有限状态机的呼叫中心平台设计

文章介绍了一种面向社区服务的呼叫中心平台,其核心模块是基于有限状态机设计而成,加入动作码的设计,具有流程控制简明清晰、运行平台稳定可靠的特点。在此基础上,给出了有限状态机的定义以及其在呼叫中心平台中的具体实现,设计一个VoiceXML解析器,并对队列管理器的工作原理以及VoiceXML的相关技术进行了分析介绍。     

大数据环境下决策树的研究

传统决策树在中小型数据集的预测分类上表现优秀,但在大数据集的处理上仍然存在效率低下、准确率较低等问题.为了适应大数据集环境,国内外学术界和工业界提出了将决策树与分布式处理平台相结合的分布式决策树算法,面向大数据处理的Hadoop和Spark分布式计算系统的出现,为研究分布式决策树算法提供了新的契机.为此,面向以基于大数据系统的分布式决策树算法为研究对象,从决策树基础算法、大数据平台的分布式并行机制和大数据平台下分布式决策树实现的三个方面进行剖析,以呈现Hadoop和Spark平台下的分布式决策树算法当前研究现状,并分析未来分布式决策树的研究方向.     

面向对象的个人数据中心规划与实施

信息化的建设过程也是数据的积累过程,传统的面向职能管理方式存储的数据应用于个人服务时往往要进行重新翻译和转换,以面向对象的方式进行数据重构.复旦大学积极探索,整合各业务系统数据,打破职能管理界限,以"人"为核心重新构建数据关系,为师生提供全局数据展示与查询,并基于个人数据中心库建设在线综合填报平台和一表通离线填报平台,深化信息化应用,完善信息化服务,提升用户体验.     

多源异构文化大数据融合平台设计

介绍了文化大数据的概念与特点,对文化大数据平台的研究现状进行了总结,详细分析了具有代表性的2个多源异构文化大数据融合平台,最后在多源异构文化大数据应用的基础上,提出支持横向扩展、面向设计和支持元数据融合的文化大数据平台系统架构,并从数据流的角度给出了多源异构文化大数据平台流程图。就平台设计过程中涉及的关键技术进行了分析,阐述了多源异构文化大数据平台建设面临的挑战,结合大数据技术分析了文化大数据平台须解决的难点,为多源异构文化大数据平台的设计提供有价值的参考。     

基于数据任务模型的铁路地质信息服务平台

针对当前大多数铁路地质数据采集和处理方式单一、效率不高,数据需要大量后期处理等问题,通过对数据模型和任务模型的重新定义,构建一个面向智能移动应用数据模型和面向信息服务任务模型的铁路地质信息服务平台.该平台以智能移动设备应用为终端,移动互联网络为传输媒介,分类型、分层次地对平台中的信息进行采集、存储、处理和应用.运行结果表明,该服务平台能够有效采集、处理和分析多种不同类型的铁路地质数据,极大提高铁路地质信息服务的应用和效率.     

基于数据驱动的自动化测试平台设计

以目前流行的自动化测试框架为基础,以数据驱动测试框架为核心,采用数据驱动脚本技术,在设计自动化测试平台的过程中实现了测试数据与测试脚本的分离.同时借鉴了测试脚本模块化的思想,将测试脚本进行分层次、嵌套管理,完成了基于数据驱动的自动化集成测试平台的设计.     

水力模拟云平台HydroMP的模型集成方法

实现动态的模型集成与管理是水力模拟云平台HydroMP建设的关键需求,其关键技术包括平台对模型的驱动、平台与模型的数据交换、平台对模型运行的实时控制以及平台对模型的动态管理。为实现水力模拟云平台中不同类型模型的集成,以满足不同用户的需求,设计了具有通用性和"热插拔"的模型集成方法。提出了不改变模型程序原有运行方式的可执行程序(EXE)集成方法和实现模型进程与平台实时通信的可交互集成方法。EXE集成方法无须更改源代码,只需开发数据转换文件即可实现模型集成;可交互集成方法采用标准通信接口程序对模型组件进行封装并生成新的模型程序,然后在平台中注册实现模型集成,可交互集成的模型进程在运行过程中能与云平台实时通信及数据交换。将两种集成方法应用于水动力模拟云平台(HydroMP),实现了不同类型遗产模型的动态集成和管理。     

专家画像技术在科技管理中的应用分析

在国家至地方不同级别科技计划项目的支持下,科技管理大数据中的专家画像技术研究已成为学术热点。本文以专家画像技术在科技管理中的应用为背景,分析大数据背景下专家画像技术应用的难点与挑战。在此基础上,提出依托科技管理大数据平台开展专家画像技术研究与应用的相关建议,为专家画像技术在科技管理大数据平台中应用提供有益参考。     

医疗大数据平台设计与实现

为解决医疗数据的高效存储与处理分析等问题,设计并开发了医疗大数据平台.首先,搭建并部署了Hadoop分布式文件系统,设计基于Tomcat服务器搭建的网站平台.然后,通过编写Hadoop WEB API将WEB服务器与分布式文件系统相结合,设计数据处理效率高的Python脚本程序读取并统计分析医疗数据.平台运行测试结果表...     

城市复杂时空数据集成与空间决策模拟

面向现代城市管理、智慧城市建设与城市突发事件应急响应决策等重大社会服务需求,针对现有的城市时空数据集成和综合分析还无法为现代城市综合管理提供有效服务及支持等问题,对基于多源异构时空数据的城市动态分析模拟等方法进行了研究,重点突破基于高性能计算的海量异构数据集成、分析及展示,面向决策的城市智能分析等核心技术,研发基于高性能计算的城市时空数据分析与决策模拟平台,并在此基础上,开展典型城市应急决策支持与模拟应用示范,为我国城市的信息化与智慧化管理提供科学技术支撑。课题主要包括以下研究内容:(1)海量多源异构时空数据集成分析。在集成863项目"GIS异构时空数据集成技术"(武汉大学吴华意等负责)和第一课题"复杂时空数据集成及多源异构一体化建模"研究成果的基础上实现城市多源异构数据的建模、组织和检索,研究时空演变信息的实时快速提取、查询和分析,以及海量实时监测数据的融合集成和可视化,实现城市系统从静态向动态的全息转换。(2)城市动态分析模型关键技术研究。主要是针对三组模型库的开发与实现展开研究,即影响分析模型库、过程预测模型库、应急优化模型库。其中,过程预测模型库及应急优化模型库为本课题的决策模拟研究提供算法方面的支持。(3)城市智能决策支持与模拟关键技术研究。在城市智能决策过程理论研究的基础上,进行城市智能决策模拟模型方法研究,同时构建经典模型库与新型方法库两大模拟模型库;组建与时空数据相匹配的城市智能决策综合分析模型;综合上述理论研究,构建城市智能决策支持和模拟平台。(4)面向城市大型活动实时交通流模拟与疏导的应用示范。选择广州市作为应用示范区域,对多源传感器获取的城市时空数据进行实时接入和标准化集成处理,构建城市交通多源时空数据库;进行常态交通量的时空分布规律及主要驱动因子研究,构建实时交通流分析及模拟知识库;并在广州市核心区进行实时交通流模拟和实时交通疏导应用示范。(5)面向城市大型活动应急决策支持与模拟的应用示范。选择乌鲁木齐市为应用示范区域,在多源时空数据集成与决策模拟技术的基础上,以乌鲁木齐市承办大型城市活动(包括中国-亚欧博览会等)为服务对象,进行示范应用。     

基于J2EE的高校个性化辅助教学平台的设计

针对现有的辅助教学平台互动环节功能薄弱、个性化指导的针对性不强等问题,提出了"个性化辅助教学平台"的设计思想。平台主要面向高等院校的教学辅助工作,以知识点为中心,通过对学生日常学习活动信息的记录,对学生在在线测试,智能答疑等环节形成针对性的网络支持,提高学习效率。平台以J2EE(Java2 Enterprise Edition)为开发平台,采用了基于轻量级的web框架:Struts+Spring+Hibernate,及MVC(Model-View-Controller)设计模式。