计算机网络技术的前沿动态

人工智能技术是计算机科学与技术的前沿,网络技术又是计算机应用的前沿.Internet的迅速普及和广泛应用对计算机技术的发展产生了深刻的影响,桌面应用正向网络应用转移,人们从网上获得的不仅是信息,还包括程序、交互式应用,操作界面将在浏览器层面上得到统一,兼容性由网络标准技术实现,网络软件平台技术正在将网络变成一个统一的计算机,以网络计算为核心的计算机技术已经成为计算机技术的主流发展方向,网格、网络化软件及其研究正成为这一主流上的核心.本文就计算机网络技术的前沿进行粗浅的叙述.     

基于网格技术的网络教学系统的研究与设计

网格技术已经成为当前计算机与网络技术研究的热点和前沿领域,网格技术的不断发展和完善必然会推动教育信息化的发展.针对目前网络教学系统存在的资源孤立、更新困难等缺点,通过对网格技术的研究与应用,采用OGSA（Open Grid Services Architecture）网格体系结构,以GLOBUS为网格中间件建立网格平台,提出了基于网格技术的网络教学系统模型,建立了一个分布式、异构共享的信息资源库,为网络教学用户提供一个高效的、充分共享的虚拟教学空间,为网络教学系统与网格的结合奠定了一定的基础.     

基于信任网络的网格资源发现机制

如何有效地发现网格的计算资源和存储资源是影响网格性能的重要因素,已有的资源查找方法难以适应网格规格.利用网格结点之间存在的信任关系构建资源信任网络,并给出了信任网络构建的原理和方法.将主动发现和被动发现相结合,应用小世界原理,获得了优化的时间复杂度,发送了网格资源发现性能.分析表明,该模型在网格环境中具有良好的效果,是一种可靠、安全的方法.     

人工智能在计算机网络技术中的应用研究

现在,我国对于人工智能技术的发展日益关注,人工智能技术为各个领域的技术发展带来了新的改革浪潮,我国也由此进入了人工智能时代。在人工智能技术的带动下,计算机网络技术得到了迅猛发展,实现人工智能与计算机网络之间的高度融合,更是已经成为计算机网络技术在未来发展中的必然趋势。鉴于此,该文对人工智能的发展概况进行了阐述,分析了计算机网络技术中人工智能所具有的应用优势及其关键技术,并对人工智能在计算机网络技术中的应用进行了探讨。     

基于人工智能的网络时空数据挖掘方法

为解决传统数据挖掘应用到网络时空数据挖掘时存在挖掘结果数据召回率低的问题,研究基于人工智能的网络时空数据挖掘方法.采用网络爬虫技术采集网络时空数据,制定网络时空数据关联规则,利用人工智能中的微分进化算法进行挖掘数据筛选及候选集确定,基于用户偏好挖掘数据知识,实现网络时空数据的挖掘.试验结果表明,设计方法在实际应用中能够...     

基于分层结构和树型覆盖网络的网格资源发现模型

针对现有网格资源发现方法的不足,提出了一种基于分层结构和树型覆盖网络的网格资源发现模型.该模型将网格从逻辑上分成上下两层:下层由拥有各种网格资源和服务的网格资源节点组成;上层为网格信息节点组成的可靠分布树型覆盖网络,负责信息节点的组织、管理和资源定位.该模型以分层的方法来改进大规模分布网格环境资源发现的可扩展性,以可靠的树型覆盖网络来提高资源发现的效率,以并行方式来实现快速资源定位,以完全分布的方式组织信息节点来解决资源信息更新和维护问题.实验结果验证了所提出模型的有效性.     

计算机视觉及网络领域中人工智能的运用

本文主要探讨了在计算机视觉与网络领域中人工智能的运用,首先阐述了相关概念,其次叙述了人工智能在计算机网络技术中的作用,再次分析了人工智能与计算机视觉及网络领域之间的关系,最后探讨了人工智能在计算机视觉及网络领域中的运用,以期推动计算机视觉及网络领域中人工智能技术的稳定发展。     

人工智能在计算机网络技术中的应用研究

人工智能技术作为当前最为先进的技术手段之一,对于计算机网络技术的发展具有重要意义。人工智能可以应用在计算机网络技术的多个方面,比如数据挖掘分析、网络安全管理、网络系统管理与评价、平台智能化管理方面。当前,人工智能技术应用还存在一定的不足,因此,有必要进一步提升人工智能技术,实现计算机网络技术应用领域的突破。     

基于网格流的视频修补网络（英文）

视频修补的目的是基于视频帧之间的时空域上下文信息修补空洞.现有的方法由于不能准确地对运动轨迹进行建模经常导致修补结果无法保持良好的时空一致性.为此引入灵活的形状自适应网格作为基本处理单元,将网格流用于运动表示,提出了一个基于网格流的视频修补网络,通过先预测网络流再添补空洞区域的方式对视频进行修补.具体地,首先设计了一个网格流预测模块用于预测视频中可见内容的网格流的预测和一个网格流修补模块用于修补视频中空洞区域的网格流,通过这种方式将网格流的预测和修补解耦以达到更容易训练优化的目的.我们进一步设计了一个混合损失函数用于同时优化可见区域、修补区域和整个视频帧范围的网格流预测结果.为修正经过网格流变换引起的失真现象,最后设计了一个修补优化网络.大量试验结果证明,本文提出的方法不仅从主观评判和客观指标得到相比于现有方法更好的修补结果,而且相比于现有最快的方法达到了4倍的速度提升.     

无线Mesh网络技术

无线网格网(Wireless Mesh Network,WMN)是一种新型的无线宽带接入网络,它融合了无线局域网(Wireless LAN,WLAN)和AdHoc网络的优势,是一种大容量、高速率、覆盖范围广的网络,成为宽带接入的一种有效手段。本文主要介绍了无线网格网的特性以及与其他无线通信网络的区别,最后介绍了无线网格网的应用前景。     

人工智能在计算机网络技术中的运用

随着社会的发展和科技的进步,计算机网络技术已经渗透到我们生活的各个方面,当今时代已经逐渐从互联网时代向物联网时代转换,这也就意味着人们对计算机网络技术提出了更高的要求.人工智能作为计算机网络技术当中不可或缺的一部分,有着极为重要的作用,要想在新时代里对计算机网络技术进行进一步的突破,不可避免要推动人工智能在计算机网络技...     

初探网络教学

网络教学是目前新兴的一种以计算机网络为主的教学模式,有许多专家学者从不同的侧面对此提出了自己的看法和意见.本文在充分参考这些意见的同时,本着"以人为本"的教育原则,从实现原理的角度提出在大规模网络教学中引用分布式和人工智能思想的必要性.     

基于网格流的视频修补网络

视频修补的目的是基于视频帧之间的时空域上下文信息修补空洞.现有的方法由于不能准确地对运动轨迹进行建模经常导致修补结果无法保持良好的时空一致性.为此引入灵活的形状自适应网格作为基本处理单元,将网格流用于运动表示,提出了一个基于网格流的视频修补网络,通过先预测网络流再添补空洞区域的方式对视频进行修补.具体地,首先设计了一个...     

传感器网络中基于密度控制的路由算法

考虑传感器网络中节点非常稠密的特点,提出了一种将网格结构和密度控制相结合的路由算法以延长网络生存时间.算法先构造大小适当的网格,然后在网格中控制当前工作节点的密度,使之保持一个合适的值,最后使冗余节点休眠,并在合适的时刻醒来以补充死去的节点.模拟实验表明:在合适的参数设置情况下,拥有服务节点的顶点数占总节点的比例和存在路径的网格数占总网格数的比例均可以保持在90%以上.     

基于胶囊网络的三维网格模型分类方法

多边形网格作为一种复杂的数据结构为三维物体提供了有效的形状近似表示,但由于网格数据的复杂性和不规则性,卷积神经网络很难直接应用到三维网格数据处理中.因此,提出一种基于胶囊网络的深度学习方法对三维网格数据进行有效分类.首先设计一种能够直接在网格表面进行计算的多项式卷积模板,提取三维网格模型的高阶参数特征.同时,为解决传统...     

基于网格的无线传感器网络虫洞攻击抵御策略

虫洞攻击破坏路由操作、影响节点定位,对整个无线传感器网络(WSNs)的安全性造成极大的威胁.针对这种情况,提出了基于网格的虫洞攻击抵御策略(DEAD).通过附加的网格属性,借助特定网格内节点的信息交换来检测网络中的虫洞攻击,包括具有伪造篡改能力的特殊虫洞攻击,从而大大减少了虫洞攻击造成的危害.仿真实验表明,该策略能够在网络受到攻击时,有效地检测出恶意节点.     

人工智能在计算机网络技术中的应用研究

<正>在大数据时代背景下，人工智能已经在多个行业投入使用，其中，应用效果最为显著的要数计算机网络技术领域。随着人工智能的推广应用，计算机网络的运行效率明显提高，计算机网络技术朝着更加智能化、信息化的方向发展。基于此，本文围绕人工智能在计算机网络技术中的应用展开探讨。     

事件驱动型无线传感器网络生存期分析

事件驱动型传感器网络在侵扰监测、地震活动监测、动物运动跟踪以及大型设备的状态监测等领域有着巨大的应用前景,但由于其数据传输率不可预知,由此带来的不确定性增大了研究工作的难度.从网络结构与优化冗余节点分布的角度,提出延长事件驱动型传感器网络生存期的能量管理策略.将监测区域的无线传感网络划分成基于正六边形网格的分层结构网络,各层网格内的冗余节点数按最优分布条件由内层向外层依次递减.仿真计算了不同层数和不同p值的网络生存周期,并与传感器节点相同但按泊松分布和均匀分布的网络进行了比较,结果表明本文的方法有效的延长了网络的生存期.     

基于大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的研究应用

现阶段,互联网科技、大数据技术、人工智能等科技迅速发展,为社会发展和进步提供了更可靠的技术支持。计算机网络技术作为其中的基础性技术,在发展之初到现在经历了不断的技术改革和升级,目前,大数据时代已经到来,而人工智能技术也成为计算机网络技术中的主流发展趋势之一,借助人工智能方式开展计算机网络的管理和控制工作,能够更加有效地实现整体的计算机应用成效提升。该文介绍了大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用优势,并就人工智能在大数据时代中的具体应用方面进行分析,并探究将人工智能有效应用到计算机网络中的保障措施,为大数据时代人工智能的更好发展提供一些指导和参考。     

一类三角形网格无线传感器网络监测性能评价方法

针对无线传感器网络结构不统一,缺乏针对性的网络监测性能评价标准这一问题,该文分析了节点失效对一类三角形网格传感器网格监测性能的影响,提出了以失效节点率、活跃节点的失效覆盖邻居节点数、网络分支数、网络覆盖损失率等因素作为评价标准.该评价标准构成该类型网络的监测性能评价模型.结合网络结构给出了一种三角形网格化的方法,用来计算网络覆盖损失率的准确值.仿真结果表明在不同节点失效情况下,该评价标准能有效地评估网络监测性能受影响的程度.