基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算

为了推理移动用户在智能空间的活动，提出了基于隐马尔科夫模型的上下文感知活动计算．首先按照上下文的定义，采用元组方法表示移动用户和智能空间，然后根据活动理论基本构成元素和面向客体活动原理来描述用户活动和智能空间的状态变化，最后引用隐马尔科夫模型建立起用户活动与智能空间状态变化之间的联系，从而实现活动计算．该模型可以完整地描述活动分解为动作的过程，还可以根据每种活动的动作链标记用户活动数据，却不需要用户直接参与数据的标记．将该模型的动作状态数与上下文感知经验采样工具（ESM）的动作状态数进行比较，结果表明该模型的平均活动识别准确度比ESM高25％．     

基于Cluster的大型油藏数值模拟的并行计算

大规模整体油田的精细油藏数值模拟需要并行处理。该文基于Cluster并行系统,将三维三相油藏压力计算,转化为以油层为并行计算粒度、通过井筒压力耦合全油藏压力的多层二维二相的压力计算,用网格节点排序方法和预处理算法等缩短计算时间,实现了100.2万网格点的实际大规模油藏数值模拟问题,在17个处理机并行计算时,加速比达6.75。结果表明,该并行计算具有较好的效果,该并行软件正在胜利油田得到应用。     

云计算安全体系设计与实现综述

云计算的安全性既要面对传统信息技术带来的安全威胁,又要面对云计算核心技术,如虚拟化带来的新风险。根据经典的以安全策略(policy)、保护(protection)、检测(detection)和响应(response)为核心的安全模型—PPDR模型,结合笔者在云服务商工作积累的多年安全实践,论述了云计算安全体系设计与实现的关键技术,包括网络、主机、应用、数据和运维运营5个层面的安全设计与实现,并对云计算安全相关的技术趋势进行了展望。提出一种经实战检验的云计算安全体系的设计与实现,特别是数据安全体系的设计与实现。该体系上线3年来,已消减针对云平台99.99%以上的安全攻击,经受住了现网大规模安全实战的考验。     

Parallel scheduling strategy of web-based spatial computing tasks in multi-core environment

In order to improve the concurrent access performance of the web-based spatial computing system in cluster,a parallel scheduling strategy based on the multi-core environment is proposed,which includes two levels of parallel processing mechanisms.One is that it can evenly allocate tasks to each server node in the cluster and the other is that it can implement the load balancing inside a server node.Based on the strategy,a new web-based spatial computing model is designed in this paper,in which,a task response ratio calculation method,a request queue buffer mechanism and a thread scheduling strategy are focused on.Experimental results show that the new model can fully use the multi-core computing advantage of each server node in the concurrent access environment and improve the average hits per second,average I/O Hits,CPU utilization and throughput.Using speed-up ratio to analyze the traditional model and the new one,the result shows that the new model has the best performance.The performance of the multi-core server nodes in the cluster is optimized; the resource utilization and the parallel processing capabilities are enhanced.The more CPU cores you have,the higher parallel processing capabilities will be obtained.     

多通道并行访问模式下的闪存静态损耗均衡设计

静态损耗均衡算法决定了固态闪存存储系统的使用寿命。为了提高多通道并行访问模式下的闪存系统寿命,提出了一种主动搬移静态数据的静态损耗均衡设计。该设计在多通道并行访问模式下,根据擦除标志位,采用轮询法主动挑选静态数据块并加入待擦除块队列,从而减小各物理块之间的损耗不均衡程度。实验结果表明:该设计能提高平均擦除次数至少8.33%,有效降低并行访问模式下的损耗不均衡程度至少5.39%。该文还对影响损耗均衡程度的触发阈值进行了分析,提出了在选择触发阈值时,需要综合考虑损耗均衡情况和系统速度。     

一种基于多可信属性的证据模型建立方法

可信远程证明是可信计算技术中非常重要的一部分,而可信证据又是可信远程证明的基础。但是,通过研究现有主要可信远程证明方法发现对于可信证据研究主要存在以下几个问题：首先,证据信息不充分,不能满足可信证明的需求;其次,证据信息组织不够合理;最后,由于可信性具有一定的主观性,与用户的预期相关,但现有方法中在收集证据时没有考虑用...     

网格计算技术及其任务调度策略研究

对网格计算技术及其任务调度策略进行了论述与总结。首先介绍了网格计算技术的起源和网格系统应具备的基本条件,然后论述了网格计算不同于传统分布式计算的独特特征,接下来对网格计算的应用领域进行了简单探讨。最后从网格任务调度的特点、评价指标以及现有的调度算法等方面对网格计算的任务调度策略进行了详细讨论。全文工作将指导我们未来进一步深入研究网格计算。     

基于MapReduce的Apriori算法并行化

Apriori是挖掘关联规则最经典的算法之一,针对该算法存在的瓶颈问题研究了基于MapReduce编程框架的简单Apriori并行算法;并在简单Apriori并行算法的基础上提出一种采用固定多阶段结合挖掘策略的改进算法——多阶段并行算法。实验结果表明,改进算法能缩短挖掘时间,提高执行的效率。     

云计算技术及其对网络的影响

云计算代表一种全新的计算模型,并从根本上改变IT服务的方方面面。云环境的主要优势在于降低数据中心的成本支出,并在需要资源时获得动态接入,而不需耗费人力、时间,不影响工作人员的效率和组织竞争力。但云计算仍然存在一些网络性能和安全的问题。所有运营云的企业、政府机构和服务提供商,还有支持云基础设施的设备提供商必须在其设计中考虑这些因素。可用云性能和安全测试工具检测云应有的性能,以实现其结果。     

基于改进的双并联动态过程神经网络的旅游需求预测

为克服前向过程神经网络收敛速度慢、精度低的问题,提出了一种改进的双并联动态过程神经网络,对于给定的全连接的过程神经网络,通过优化其连接权值和网络结构,删除冗余连接使之成为部分连接的过程神经网络系统,并给出了基于正交基函数展开的学习算法,从而降低了计算的成本。改进的双并联动态过程神经网络应用于旅游预测问题,结果表明其预测精度能够满足工程需要。