边缘计算下面向位置隐私保护的中继分流模型

随着基于位置服务(location-based services, LBS)的广泛使用,人们越来越关注位置隐私的保护问题.基于假人的位置隐私保护方法通过在真实位置信息中混入多个虚假位置信息,能够有效保护用户位置隐私.然而,传统基于假人的位置隐私保护方案大多部署在云端的远程服务器中,其面临着用户获取结果时延过高的性能瓶颈.针对上述问题,本文将基于假人的位置隐私保护方法迁移到边缘计算环境下进行部署,并针对边缘服务器的服务能力与覆盖范围具有上限的特点,提出了面向位置隐私保护的中继分流模型,实现了其中的分流方法,并在真实数据集中运行了本文所提出的方法.实验结果表明该方法在保证用户位置隐私保护效果的同时,可以降低用户获取结果的时延.     

智能空间位置感知的伺候式服务模型

智能空间中,位置感知应用不仅需要位置相关的快速查询服务,而且需要伺候式的空间事件服务。然而传统的空间数据库系统难以有效地满足以上两种需要。为此提出了一种轻量级的伺候式空间服务模型P roSerM od i。该模型采用了在复合空间索引基础上的双服务处理机制技术,不仅使空间事件服务的通知质量从传统模型的I/2降低到零延时,而且使与位置相关的查询处理的复杂度从传统模型的O(n)降低到O(logkn)。综合性能分析表明该模型在提供位置感知服务上比传统模型更有效。     

瘦客户计算环境下的服务网络架构

为了解决瘦客户计算中的服务端网络架构问题,提出了一个基于对等网的服务端网络模型(服务网络)。服务网络以T apestry架构为基础,通过扩展节点服务层次,把瘦客户计算中传统的单服务器模式扩展为多服务器模式。并在此基础上提出了优化的用户数据的分布和更新算法。该架构模型充分利用了对等网的特点,试验结果表明:可以较好地解决瘦客户计算中多服务节点共同提供服务的问题。     

集群绘制系统中的自主计算

为了提高集群绘制系统的错误处理能力,该文实现了在集群绘制系统实现自配置、自恢复、自优化和自保护的方法。该方法特别针对集群绘制系统自恢复的功能,根据集群绘制系统的特点,提出了检查点和回卷恢复机制方法。集群绘制系统TH-CRS(ts inghua cluster rendering system)实现了自主计算的各种属性,能够根据资源和环境的变化作出自我调整。实验结果表明,使用该文提出的方法,集群绘制系统能够具有较好的错误处理能力,同时绘制速度可达到普通并行绘制系统的90%。     

一种基于支持向量机的并行训练策略

针对基于支持向量机的分类器训练时间过长问题,提出一种并行训练策略.该策略在并行程序设计上采用主从模式,将训练任务划分成若干个子任务,分配到多个从节点上计算,最后由主节点将各从节点上的训练结果收集,生成分类器模型.采用这种算法,使用了多组稀疏型和连续型的数据集,经过在自强3000高性能计算机上测试,实验结果表明该算法不仅能够保证多分类的高准确率,而且缩短了训练时间.     

基于多核CPU的并行计算设计

通过多核CPU上多线程运算的效率分析,给出了相应的并行计算设计方案,并讨论了并行计算的发展趋势。     

不确定环境下的跳扩散连续时间资产配置策略

金融市场是一个复杂的非线性系统,在不确定环境下,如何在有限时域内最优配置资源,是金融理论研究的核心问题之一.面对现实生活中的大量不确定性因素以及多期投资问题,Markowitz的投资组合理论以及在其基础上发展起来的资本资产定价理论和套利定价理论则显得无能为力.本文研究了不确定环境下极大极小风险控制的连续时间投资组合优化问题,运用Bellman最优性原理和HJB方程构造了典型的资产组合优化模型,借助随机控制和多重网格数值逼近方法得到相应优化问题的最优投资策略,通过实证方法验证了过程风险控制下资产配置策略的有效性.     

基于环境变量调优的自主计算软件结构的研究

提出一种自主调优软件的设计方案.有别于传统软件系统的是,自主调优软件的设计采用自主计算的思想.通过提取软件的关键环境变量,在软件运行过程中进行动态调优,使软件能够适应动态变化的环境.其中整个设计流程采用控制理论中的反馈控制环路作为软件实现的理论依据,并将其运用到原型软件的设计中.     

二维扩散方程的一类交替分组方法

利用第二类Saul'yev型非对称格式,给出了二维扩散方程的一类交替分组方法,并证明了其绝对稳定性,最后给出了数值实验的结果.     

网格技术在图像处理中的应用研究

简要介绍了网格技术在图像方面的应用,并且遵循WSRF规范、基于GT4开发工具包设计和实现了一个方便快捷的开发平台GBuilder.同时,在给出了网格环境下的图像处理时序图的基础上,实现了图像填充和着色处理两个应用实例.通过这两个应用,验证了基于GBuilder平台网格环境下网格应用开发的实用性和网格技术在分布式高性能计算中的优势.