“云数据中心”助力高校信息化建设

通过云数据中心的建设,以深化高校信息化系统顶层设计的推广与应用,重点推动跨学科、跨部门的应用模式,促进信息资源交换和集成工作,营造共享共建、互通互联、综合应用的高校信息化建设模式。     

工业互联网上云平台建设方案研究

【目的】基于工业制造数字化转型升级的要求，对工业互联网上云平台进行设计，实现工业设备的智能化管理。【方法】通过对工业互联网上云平台建设背景及发展趋势的研究，从边缘连接层、基础设施、平台即服务（PaaS）、区块链即服务（BaaS）、软件即服务（SaaS）、安全态势感知及综合防护服务、二级标识解析节点系统等方面出发，搭建工业互联网上云平台，并验证工业互联网上云平台的整体效益。【结果】工业互联网上云平台的建设不仅能有效解决工业设备运营监管难题，形成完善的设备运维生命周期闭环，还能实现监测工业设备运行状态、预测预警和性能优化的目的。【结结论论】随着工业互联网技术的不断发展，需要不断优化工业互联网上云平台的功能，助力工业制造高质量发展。     

浅谈云计算的发展和挑战

简要描述了云计算发展历史,在具体分析当前云计算基本服务的基础上详细论述了其在数据安全,终端设备和数字鸿沟等层面急待解决的现象和问题,认为云计算代表了信息技术融合的趋势,必将促进信息社会生产生活方式的改变。     

基于云计算的高校日语专业微课设计研究

以高校日语专业微课设计为研究对象，将基于精心设计的微课上传至云计算平台，实现“云微课”的创新教学，稳步推进日语专业教学的改革发展。文章阐释高校日语专业微课建设的必要性，着重对高校日语专业微课设计原则展开深入的分析，然后考察分析微课云平台内嵌模块设计及微课推送，最后针对微课教学评价机制进行分析，以期通过综合研究构建高校日语专业微课教学的基本逻辑架构。     

三维激光扫描技术在水利水电测绘中的应用

本文通过对机载LiDAR系统和三维激光扫描仪基本原理的介绍及其精度指标的分析，并结合具体实际应用案例，为水利水电测绘提供了新的技术解决方案。     

点云数据的三角剖分及计算机三维重建

为了解决直接剖分法因点云数据拓扑结构复杂出现的自交现象,提出了一种基于分治策略的三角剖分方法.首先,对原始点云数据进行平面投影并执行区域分割;其次,在每一个区域内进行直接剖分,剖分过程遵循异侧剖分准则、法向量夹角最大剖分准则、阈值距离剖分准则、最小内角最大剖分准则.最后,按照空间Delaunay剖分准则完成区域之间的连接.实验结果表明,该文提出的剖分方法对于规则曲面点云和非规则曲面点云都具有理想的剖分效果,并且执行速度快.     

政务云中心数据存储架构与智能存取技术

政务系统是一种联机分析处理/联机事务处理(OLAP/OLTP)的混合型系统,通过分析政务云数据中心架构特征,针对传统存储模型所造成的网络与I/O瓶颈问题,在Oracle Exadata基础上,针对集中式社会服务特点,提出了云数据中心的垂直一体化的存储体系架构与多项智能存取技术,提供了若干关键优化访问算法,可支持云数据中心对快速增长的海量数据的有效管理,并最大程度地提高数据访问效率.对具有高负载混合型的政务应用系统,可提高数10~100倍的存取性能.     

云环境下基于衰减因子网格的Skyline查询

为了解决云环境下对于海量数据的Skyline查询,提出了在Map-Reduce框架下基于衰减因子网格Skyline查询(SQBDFG)算法,该算法通过衰减式的网格进行区域划分,利用网格间的统治关系进行快速过滤,达到减少传输开销的目的,并针对网格的衰减速度会影响实际查询性能进行进一步优化.首先提出网格的最大剪枝空间和最大剪枝效率两个概念,然后从理论上证明了采用衰减式网格在处理海量数据的Skyline查询时在这两方面具有明显的优势.最后通过Hadoop分布式集群上的大量实验,在Skyline查询时间和数据I/O开销两个方面进行对比,证明了提出的SQBDFG算法具有良好的有效性和实用性.     

基于云遗传算法的不确定性环境下平台资源调度适应性优化方法

针对战场环境中不确定因素对平台资源调度方案的影响,提出了一种面向不确定事件的平台资源调度适应性优化方法。考虑平台损耗和任务处理时间2个方面的不确定性,建立以最大任务执行效率为目标函数的平台资源调度的适应性优化问题的数学模型,根据不确定事件对平台资源能力或任务属性的影响来判断是否触发调度方案的适应性优化,并基于云遗传算法设计了平台资源调度适应性优化问题数学模型的求解方法,最后通过算例进行了验证。仿真结果表明,使用云遗传算法对平台资源调度方案进行适应性优化调整,能得到更加优化的平台任务匹配关系,并从整体上缩短使命完成时间。     

基于云模型的软件构件可复用性量化评价

构件的可复用性是构件性能最重要的评价指标之一,对构件可复用性的评价越接近实际,说明评价结果越可信.通过云模型对构件可复用性进行量化评价来提高评价的可信度.仿真实验表明,基于云模型的构件可复用性量化评价比常规方法的评价结果更接近实际,说明基于云模型的软件构件可复用性量化评价结果具有更高可信度.