基于OAI协议的民族音乐数字图书馆互操作系统

根据美国自然科学基金会国际数字图书馆合作项目“CMNet,中华文化网”的子项目中国民族音乐数字图书馆的研究部分成果写成 .简述了民族音乐数字图书馆的数据结构和元数据标准 .介绍了基于OAI协议的元数据的互操作框架 ,并对OAI协议、基于OAI协议的CMNet系统框架、元数据的抓取、管理和增值服务等作了描述     

基于OAI的“CALIS高校学位论文全文数据库”建设

基于对两种典型模式的学位论文数据库建库方式的比较分析 ,认为OAI协议的出现 ,为分布环境下全文库的建立提供了一种低成本投入的选择方案 .介绍了OAI协议的内容、发展和应用 ,讨论分析了将OAI协议应用在学位论文全文数据库建设中的可行性 .介绍了CALIS学位论文全文库采用“通过网上提交方式建立本地学位论文全文库 ,通过OAI协议集中元数据”的建设模式和系统框架 ,并对系统建设中需要考虑的几个问题进行了分析     

OAI数据提供者接口的设计与实现

数字图书馆的迅猛发展，互操作性问题的解决显得更为迫切．作为低入门级互操作协议的OAI—PMH，能在元数据开放搜寻基础上提供一个元数据级上的互操作框架．在对OAI-PMH协议规范、OAI体系结构描述的基础上，阐述了OAI数据提供者接口的设计和实现。     

河道修复中常见植物种类对淡色库蚊产卵行为的影响

比较研究了石菖蒲、香菇草、鱼腥草、粉绿狐尾藻和绿薄荷5种植物及其挥发性物质对淡色库蚊产卵行为的影响.结果表明,石菖蒲的蚊虫产卵活性指数(OAI)值为+0.58,抑制率为0%,具有较强的引诱作用;香菇草、鱼腥草和粉绿狐尾藻的OAI值分别为-0.70、-0.64和-0.16,抑制率分别为82.46%、78.36%和27.05%,其中香菇草和鱼腥草的OAI值均小于-0.30,可作为抑制剂;5种植物中,绿薄荷的抑制作用最强(OAI=-1.00,ER=100.00%),最适合作为驱蚊植物.挥发性有机物中苯类化合物与OAI值呈显著正相关(r=0.09,p0.05),萜烯类中的单萜烯类与OAI值呈显著负相关(r=-0.09,p0.05).本文为河道修复及蚊虫防治的协同发展提供了理论依据.     

台湾大学典藏数字化计划——建置以OAIPMH为基础的互通检索系统

OAI之互通性架构 ,在欧美等地已有许多机构与研究单位着手进行相关之研究与实际系统的建置与使用 .“台大典藏数字化计划”以OAI架构为其基础 ,进行与互通机制相关的研究与系统规划 .文中介绍OAI概念架构 ,并就“台湾大学典藏数字化计划”之互通性检索系统规划与建置加以介绍及提出讨论     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

基于双服务器PEKS框架的高效云存储系统

为降低云存储用户成本并提高安全云存储效率,设计了一种多用户并发的云存储系统,提出基于双服务器关键字搜索的公钥加密(Public Key Encryption with Keyword Search,PEKS)搜索框架.设计的云存储系统通过存储引擎动态策略可以在多种存储方法之间自由切换,使用硬件负载平衡、中间缓冲和First-move First-failure策略来应对大量用户访问,提高请求响应率和系统稳定性;并行Master/Workers模式有效处理单个大文件请求,通过令牌机制进行文件传输恢复和并发传输.所提的双服务器PEKS搜索框架通过设计的线性同态平滑投影hash函数,使得所提搜索框架具有更高的安全性,解决传统PEKS的安全漏洞.实验结果表明,所提方案可以防止内部关键字猜测攻击,且其平均响应时间和计算效率优于现有其他方案.     

一种改进的威胁空间搜索算法

研究了五子棋游戏开发中极大极小搜索框架计算量太大,无用计算太多等问题.在传统经典极大极小搜索和alpha-beta剪枝基础上采用了判重,加入启发式的优化,每次选择最有"前途"的若干个决策搜索以减少搜索量,再加入基于五子棋专业棋手下棋策略,改进威胁空间搜索算法.使得计算机的搜索过程更像人的思考过程,算法复杂度大幅降低.经过测试最终编写的程序具备高响应度和智能性.     

整数小波变换与矢量量化相结合实现图像压缩

论述了基于提升框架下整数小波变换与矢量量化相结合的图像压缩.经仿真认为此方法可降低计算复杂度,实现快速小波变换,利用局部搜索法量化的速度高于全局搜索法,且可通过调整局部搜索范围调整恢复图像的质量,达到提高编码速度和恢复图像质量的目的.     

联合贝叶斯推理与遗传算法的主题信息搜索策略

为提高大数据环境下主题信息搜索的准确率和查全率,提出了将贝叶斯推理与遗传算法相结合的搜索策略.利用贝叶斯推理对文档的主题相关度进行了计算,并结合遗传算法对搜索过程进行启发式引导,同时引入差异度参数,在Heritrix框架基础上,利用集成开发环境Eclipse 3.3实现了相应功能.实验结果表明:搜索策略改进后的系统抓取主题页面所占比例与原系统相比有较大提高.     

用“礼貌原则”理论探讨中日话题选择的问题——以燕山大学日语专业为例

以燕山大学日语专业四年级学生为研究对象,就同届同一性别大学生分别使用日语和汉语在初次见面谈话中所选话题问题进行了考察.从整体上看,即使会话时使用的语言不同但是所选的话题项目大体相同.使用日语会话时10组中有4组谈到恋爱方面的话题,而使用汉语会话时没有出现相关话题.针对这一现象,结合对学生的追踪调查,运用Brown ＆amp;Levinson（1987）礼貌原则进行分析说明.     

基于数据挖掘技术的经营分析支持系统

本文提出一个基于数据挖掘技术的经营分析支持系统框架,阐述了系统采用的关键技术,如数据挖掘技术、数据仓库技术、数据抽取技术、联机分析技术等。本文采用的数据挖掘过程严格遵照业界流行的CRISP-DM过程模型,结合金融企业特点对数据挖掘技术进行了详细描述,并阐述了数据挖掘技术在金融企业领域内的应用情况。     

B^3A： Prompting Cooperation Among Rational Participants in P2P Bulk File Sharing Environments

Introduction Peer-to-peer (P2P) file sharing systems, such as Ka- ZaA[1] , Gnutella[2] , eMule[3] , eDonkey[4] , and Bit Tor- rent (B.T.)[5] , have been becoming more and more popular nowadays. Such systems’ success greatly relies on each participant’s …     

A Framework of Web Data Integrated LBS Middleware

0 IntroductionRecently,the advance of wireless Internet and mobilecomputing has brought out various mobile services ,among whichlocation-based services (LBS) will be the killerapplications as 3G era comes . Such LBS applications includemobile yellowpage service (nearby service) , E-coupon serv-ice, mobile buddy-list service, traffic navigation, child/pettracking,emergency support service,location-based ads/newssubscribing,and evenlocation-based games .In order to make those applications wo…     

PR-tree:P2P环境下一种多维数据的分布式索引结构

提出了一种基于R-tree的更适用于P2P环境的新型多维空间索引结构———PR-tree,并且在这种新型的索引结构下进行了高维数据的查询操作.这种新型的空间索引结构有两个主要的特点:对需要查询的数据空间进行层次划分;并且对结点的插入、删除等操作具有高度的灵活性.实验表明这种新型的空间索引结构在查询效率等方面都优于其他的索引形式.     

一种基于网格计算的对等安全构架

文章提出了一种灵活的基于网格计算的对等安全构架:P2PSLF(对等网络安全层构架)。P2PSLF提供了大量的安全机制(如认证、机密性、完整性等),并能建立新的安全机制;P2PSLF独立于应用系统之上,能使新应用系统的实现不需要考虑安全问题。此外,这种构架是模块化的,可以进行重新配置,构架中的每一个同位体在通信中能满足的安全请求都是相对确定的,并可以在不重编译应用的情况下进行调整。     

大数据时代的石油地震勘探系统与软件平台

 石油勘探开发精度的不断提高,促进了低频可控震源、宽频带、宽方位、高密度和高效采集技术的推广应用,石油地震勘探已进入了大数据时代,对质量监控、数据处理、数据安全存储和管理带来了新的挑战。本文分析了石油地震勘探大数据的特点,阐述了中国石化基于Hadoop分布式大数据处理系统研发的π-Frame地震数据处理解释软件平台基本构架,举例说明了该平台在石油地震勘探大数据中的应用,对其发展前景进行展望。     

On Peer-Assisted Data Dissemination in Data Center Networks: Analysis and Implementation简

Data Center Networks （DCNs） are the fundamental infrastructure for cloud computing. Driven by the massive parallel computing tasks in cloud computing, one-to-many data dissemination becomes one of the most important traffic patterns in DCNs. Many architectures and protocols are proposed to meet this demand. However, these proposals either require complicated configurations on switches and servers, or cannot deliver an optimal performance. In this paper, we propose the peer-assisted data dissemination for DCNs. This approach utilizes the rich physical connections with high bandwidths and mutli-path connections, to facilitate efficient one-to-many data dissemination. We prove that an optimal P2P data dissemination schedule exists for FatTree, a specially- designed DCN architecture. We then present a theoretical analysis of this algorithm in the general multi-rooted tree topology, a widely-used DCN architecture. Additionally, we explore the performance of an intuitive line structure for data dissemination. Our analysis and experimental results prove that this simple structure is able to produce a comparable performance to the optimal algorithm. Since DCN applications heavily rely on virtualization to achieve optimal resource sharing, we present a general implementation method for the proposed algorithms, which aims to mitigate the impact of the potentially-high churn rate of the virtual machines.     

A Framework for an Adaptive Anomaly Detection System with Fuzzy Data Mining

0 IntroductionWith the ever-increasing growth of computer networksand emergence of electronic commerce in recentyears ,computer security has become a priority. The mostwidely deployed methods for detecting attacks employ misusedetectiontechniques .Such methods can only detect previouslyknown attacks that have a corresponding pattern,since thepattern database has to be manually revisedfor each newtypeof attack that is discovered. These li mitations have led to anincreasinginterest in intrusion …     

VirtCO:Joint Coflow Scheduling and Virtual Machine Placement in Cloud Data Centers

Cloud data centers, such as Amazon EC2, host myriad big data applications using Virtual Machines(VMs). As these applications are communication-intensive, optimizing network transfer between VMs is critical to the performance of these applications and network utilization of data centers. Previous studies have addressed this issue by scheduling network flows with coflow semantics or optimizing VM placement with traffic considerations.However, coflow scheduling and VM placement have been conducted orthogonally. In fact, these two mechanisms are mutually dependent, and optimizing these two complementary degrees of freedom independently turns out to be suboptimal. In this paper, we present VirtCO, a practical framework that jointly schedules coflows and places VMs ahead of VM launch to optimize the overall performance of data center applications. We model the joint coflow scheduling and VM placement optimization problem, and propose effective heuristics for solving it. We further implement VirtCO with OpenStack and deploy it in a testbed environment. Extensive evaluation of real-world traces shows that compared with state-of-the-art solutions, VirtCO greatly reduces the average coflow completion time by up to 36.5%. This new framework is also compatible with and readily deployable within existing data center architectures.