基于计算区域网的智慧学习模型

物联网的出现和快速发展,物体普遍联网对普适计算环境的服务迁移提出了更高的普遍适应要求,并将物联网普适计算转向于智能服务领域,移动学习作为智能服务的延伸是一种智慧学习.本文在动态虚拟重组的"小粒度"计算区域网基础上提出智慧学习模型:①智慧空间SLS,能有效地支撑普适计算的服务发现、执行评估和服务推送;②学习服务迁移模型SMCAN实现DCS(数据、代码、状态)的动态计算服务迁移.本文的主要贡献在于:①物联网以更小粒度,可热插拔服务,动态重组虚拟系统实现服务预测、服务执行能力评估和服务匹配;②智慧学习空间和SMCAN迁移模型将计算区域网作为核心点和制高点,为物联网普适计算智能服务研究提出新的思路.     

面向普适计算设备的软件体系结构

互为目的和手段的通信与计算是面向普适计算设备软件体系结构的核心问题,借鉴嵌入式Internet、网格计算、Jini的实现思想,针对其核心问题提出了一个满足动态和静态双重可配置性的面向普适计算设备的软件体系结构,以及配置和裁剪其内容使其能够运行于特定资源限制和功能性能要求系统的软件开发平台·旨在解决普适计算的设备与其提供服务的多样性与嵌入其中的计算机系统资源受限的矛盾,为普适计算的上层服务提供设备级软件体系结构上的技术保证,实现普适计算设备间互为目的和手段的通信与协作计算·     

一种基于普适计算的网络安全服务模型

提出并设计了一种基于普适计算的网络安全服务模型,将传统的网络管理技术与普适计算相结合, 能够实时监测网络流量数据并进行统计和分析, 网管人员可以随时了解网络流量的具体分布情况. 将通用安全服务应用程序接口(GSS API)与底层安全机制相结合, 从而实现相应的网络安全服务, 为应用程序提供了最大的可移植性. 解决了在远程数据传输中的安全问题, 可方便地采用更加强有力的安全机制和安 全服务.     

面向智能空间的普适计算技术

普适计算作为智能空间的一种新型计算模式,从根本上改变人们对什么是计算的思考。普适计算是信息空间与物理空间的融合,在这个融合的空间中人们可以随时随地和透明地获得数字化的服务。本文综述了普适计算研究的现状和发展趋势,并讨论了普适计算关键研究内容—普适计算体系结构、觉察上下文计算和游牧计算。     

普适计算的访问控制研究

普适计算环境是由移动用户、系统的服务、嵌入在物理环境的传感器和资源组成的联合环境．用户在该环境中能够在任何时间任何地点访问资源．但是保证这样应用的安全是很困难的，因为相互合作的实体具有事先不可预知性，传统的在静止的、封闭的环境中基于身份的访问控制方法是行不通的．提出了普适计算的动态访问控制模型．模型的操作过程表明它适合普适计算应用．     

普适计算安全体系结构研究

随着目前国际上普适计算研究的发展趋势,国际上对普适计算的研究主要集中在人机接口和上下文感知计算等领域,国内对普适计算的研究主要集中在多模态的智能空间领域.提出了一个普适计算安全体系结构的参考模型,并简要讨论了该参考模型的3个关键研究内容,安全系统层、安全计算层和安全协同层.并列举了一个模型实例.     

普适计算应用的结构模型

普适计算随着分布式计算和移动计算的发展而出现．分析了普适计算的特征和需求,提出了一个针对普适计算系统应用的包含上下文感知和服务发现机制的框架设计模型,并进行了深入讨论．     

一种新型面向普适计算的软件体系架构模型

针对普适计算背景下超大型信息系统体系架构建模和描述存在的局限性,提出了一种面向"社区"的体系架构(COA)模型.COA提供了新的巨型信息系统建模与描述方法,以及超大型信息系统规划与设计的新思路.在COA模型中,Community作为对单个Agent的聚合,成为一种新的建模元素,正如构件是对象的集成和聚合一样.通过在传统的WRIGHT语言基础上进行适当语法扩充,以及在操作语义层面采用通信序列进程(CSP),形成一种面向COA的新型体系架构描述语言.最后,结合一个普适计算的具体应用场景,给出了一个基于COA的体系架构的描述实例,并阐述了COA模型在普适计算环境中的作用和意义.     

普适计算关键技术的研究

普适计算是将计算"隐形地"嵌入到我们所处的环境中,并通过智能接口进行访问的一种新的计算模式,是以人为本计算模式的一个新的转折。在普适计算环境中,技术不再是障碍,而是能够真正的服务于用户,适应用户的需要。本文从普适计算的基本概念出发,分析了实现普适计算环境的若干关键技术,并总结了它们的优缺点。     

普适计算安全体系结构研究

随着目前国际上普适计算研究的发展趋势,国际上对普适计算的研究主要集中在人机接口和上下文感知计算等领域,国内对普适计算的研究主要集中在多模态的智能空间领域。提出了一个普适计算安全体系结构的参考模型,并简要讨论了该参考模型的3个关键研究内容,安全系统层、安全计算层和安全协同层。并列举了一个模型实例。     

高性能并行计算的研究与分析

介绍了并行计算的发展概况和发展趋势，重点分析了网络计算的体系结构，高性能机群计算和网格计算中的网络实现和系统软件，指出了当前一些研究工作中存在的问题．     

普适计算中的位置感知综述

位置感知计算是普适计算中的重要研究内容之一。根据国外已有的各种位置感知系统及其优缺点，总结了在普适计算环境中位置感知的特点。分析了现有位置感知技术在普适计算环境中的特性。最后指出普适计算中位置感知研究的方向。     

Trust Based Pervasive Computing

Pervasive computing environment is a distributed and mobile space. Trust relationship must be established and ensured between devices and the systems in the pervasive computing environment. The trusted computing （TC） technology introduced by trusted computing group is a distributed-system-wide approach to the provisions of integrity protection of resources. The TC＇s notion of trust and security can be described as conformed system behaviors of a platform environment such that the conformation can be attested to a remote challenger. In this paper the trust requirements in a pervasive/ubiquitous environment are analyzed. Then security schemes for the pervasive computing are proposed using primitives offered by TC technology.     

对分布式计算、网格运算和云计算分析

云计算是分布式计算、网格计算的发展,或者说是这些计算机科学概念的商业实现。本文针对分布式计算、网格计算和云计算从定义、工作原理、各自特性之间的关联与不同进行了分析研究。     

面向独立任务的星型网格拓扑结构优化

文中以星型网格应用环境中独立任务周期性调度的研究成果为基础,通过分析网格平台分别处于非饱和态、临界态以及冗余态时的性质,提出了拓扑结构优化方法——静态优化与动态优化,给出了一种星型网格计算能力与资源利用率的度量方法;在静态优化方面,解决网格拓扑结构最优化的判断问题,给出组建最优化星型网格的方法;在动态优化方面,研究了网格拓扑结构动态变化时节点的准入策略;还根据网格计算能力与动态负载的匹配情况,提出了网格拓扑结构动态优化算法.最后给出了网格平台的扩展策略.     

工作站群的并行计算性能

利用现有的某些应用实例，比较了工作站群和并行机用于并行计算方面的性能，说明工作站群在某些应用场合可以取代并行机．     

利用LSF API实现高性能计算机集群的机时统计

准确的计算机时统计是大型计算机集群执行计费政策的基础。使用wall time而非CPU time来统计计算机时是一种比较公平的方式。文中提到的利用LSF API结合C语言和Shell脚本语言进行编程,可以实现多样化、可定制的计算机时统计和报表制作,为高性能计算中心和超级计算中心的管理带来便利。     

浅谈GPU在遥感影像融合中的应用

探讨了GPU的发展历史和硬件特性,针对融合处理中不同的遥感影像数据源在GPU中实现了HIS变换融合、加权融合、Brovey比值融合,并与其在CPU中的实现做了比较,得到的融合影像是一致的。     

浅析云计算的安全和可信计算的应用

随着云计算的普遍应用,使云计算安全问题成为业界关注热点.用户在享受云计算提供的资源和计算等服务时,面临非法入侵和隐私泄露等威胁.为了解决云计算安全问题,需要建立一种安全可信机制,保障系统和应用的安全性.把可信计算技术应用到终端设备上,从＂信任根＂出发,借助＂信任链＂把可信逐级传递下去,最终扩展到整个终端计算系统都是安全可信的.     

上海交通大学高性能计算建设的理念与实践

上海交通大学的高性能计算经历了"合久必分、分久必合"的10年后,于2012年初成立了校级高性能计算中心,为全校提供高性能计算的公共服务.本文着重介绍了该中心在建设过程中,应对4个挑战时所秉承的理念与实践情况,分别是:1)基于异构计算,设计并建成了国内高校最快的超级计算机π;2)在国内率先提出开放运维的理念,采用类似美国能源部INCITE项目的方式分配机时资源,并在网上公开超级计算机π的实时利用率等信息;3)关注学生教育,注重兴趣培养,以研究促教学;4)与国外一流大学开展长期合作,提升国际影响.