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1.
知识自动化是智能化、人机化、自动化等的有机融合.从Cyberspace、社会信号和默顿系统等的兴起这一时代特征为出发点, 讨论知识自动化的意义与相关发展问题, 从智能算法到知识机器人讨论其技术基础及趋势, 从软件定义的系统和流程探讨其与系统工程的内在关联, 从平行系统的角度阐述其在复杂控制和管理过程中的重要作用.  相似文献   
2.
介绍大数据概念与技术发展,结合大数据思维分析中科院资源规划项目中信息资源中心的建设,提出构建中国科学院“科研管理数据中心”的必要性、内涵定位,详细设计其资源构成、应用发展,并从理顺机制、统筹组织方面具体探讨其建设推进措施.对政府部门、企事业单位的数据中心规划建设有一定参考意义.  相似文献   
3.
数据流分析和处理是计算机应用最常见的工作之一,实际系统常常包括不同频率的数据流,而现有的程序语言要求在程序中对数据频率进行显式的处理.旨在提出一种新型的变频数据流处理框架,针对基本的频率运算进行自动化处理.我们基于函数式程序设计语言和依赖类型系统理论,定义了数据流语言FStream,在程序的类型检查过程中对数据流频率进行检查和处理,并给出了离散的Simulink模型到FStream的表示.  相似文献   
4.
迭代式计算是一类重要的大数据分析应用.在分布式计算框架MapReduce上实现迭代计算时,计算会被分解成多个作业并按作业依存关系顺序运行,这使得程序与分布式文件系统(DFS)有多次交互而影响程序执行时间.对这些交互相关数据的缓存会降低与DFS的交互时间,进而提升程序总体的性能.考虑到集群中的大量内存在多数情况下会处于空闲状态,提出了一种使用内存缓存的迭代式应用编程框架MemLoop.该系统从作业提交API、调度算法、缓存管理模块实现缓存管理以充分利用内存缓存迭代间可驻留数据与迭代内依存数据.我们将此框架与已有相关框架进行了比较,实验结果表明该框架能够提升迭代程序的性能.  相似文献   
5.
介绍了当下社交媒体的蓬勃发展以及基于社交媒体数据的多领域应用,阐述了利用Twitter数据对流感疫情监测的优势和可行性,着重论述了基于Twitter的流感疫情可视化系统的详细设计和具体实现,并讨论了系统的意义和应用方向.  相似文献   
6.
随着大数据应用的不断丰富, 现在的数据中心通常部署着多种集群计算框架, 并由统一的集群资源管理器(如Mesos)进行管理. 目前的集群资源管理主要关注计算资源和存储资源, 较少的涉及网络资源. 但研究表明高效的网络资源管理对于优化作业性能十分重要. 本文提出了一种基于SDN(Software Defined Network)的数据中心网络资源调度机制, 该机制可以根据管理员预设的网络资源分配策略, 加权的进行网络资源调度, 为高优先级的作业分配更多网络资源以优化性能, 并且实现不同作业之间的网络性能隔离. 我们基于开源SDN控制器实现了原型系统, 并通过实验验证了该机制的有效性.  相似文献   
7.
为了满足面向访问验证保护级的要求, 研发新一代高等级安全操作系统, 我们采用微内核的架构设计和实现了面向访问验证保护级的安全操作系统原型系统(VSOS), 并通过设计和实现新的访问监控器来满足安全内核设计原则中的不可旁过和总是被调用两项要求, 但访问监控器的引入导致VSOS的性能产生较大的损耗. 提出了一种基于代码路径优化的方法, 用于改进访问监控器的实现和调用方式, 以及可信路径机制的实现方式. 实验表明, 通过此方法VSOS的性能和可信路径过程的用户体验都得到了提升.  相似文献   
8.
虚拟化环境中的实例失效往往会造成巨大的经济损失. 描述了一种面向虚拟化环境的失效检测系统设计与实现. 考虑了虚拟化环境的层次依赖性, 采用一种层次失效检测模型对不同层次的实例失效进行了分类, 提高了实例失效恢复的准确性; 通过自适应性动态周期失效检测机制均衡了虚拟机检测器的CPU资源消耗和时效性. 该系统在OnceCloud[1]平台中进行了实现与实例验证.  相似文献   
9.
得益于虚拟化技术的成熟发展, 当下私有云和公有云数据中心已经越来越多的出现在企业、学校和研究机构当中. 相对于物理机, 虚拟机拥有更好的迁移性、可扩展性和相对低廉的购入与维护成本, 所以越来越多的中小创业者倾向于购买虚拟机部署服务. 对于云服务提供者来说, 如何在满足SLA情况下对云环境下或者运行于同一物理资源池上的虚拟机合理分配资源从而实现硬件资源池最大化利用变得越来越重要. 本文分析了影响虚拟环境下虚拟机应用性能的关键参数, 并证明了虚拟机应用性能与硬件资源之间存在着复杂的非线性关系, 通过一种SVD特征拓展+非线性模型的方法对运行于同一物理资源池上的虚拟机应用性能进行建模研究, 实验表明该模型有较好的效果, 并且平均预测误差可以达到12%左右.  相似文献   
10.
如何实现具有人性化设计、能满足多约束条件的高效排课系统是高校教务工作的难点问题. 针对某高校排课问题, 提出基于空间模型的高校排课算法. 首先对比分析现行各排课算法的优劣性, 然后结合该校实际排课需要, 构建排课问题空间模型和约束模型以降低排课问题复杂度, 并在此基础上, 对遗传算法进行优化, 设计了基于遗传算法的排课算法, 提出了排课问题的解决方案. 实验结果表明, 该排课系统较好的解决了该校的排课问题, 为其他类似问题的解决提供了可借鉴经验.  相似文献   
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