面向Web服务器集群系统的Web QoS机制研究

Web QoS是当前Web计算中的重要研完内容，用于解决Web计算环境中端到端QoS保证问题。本文提出一种支持QoS的Web服务器集群系统方案以及实现技术，整个系统由支持QoS的集群交换机和Web服务器集群两级结构组成，通过集群交换机和Web服务器的协同工作，实现优先转发与优先服务相结合的分布式QoS保证体系，充分满足Web用户的服务质量需求。通过系统测试，原型系统的性能指标达到了设计要求。     

基于Web服务器的取证技术研究

本文简略阐述了基于Web服务器取证技术的特点，介绍了Web服务器取证的分类情况，并从Web服务器取证框架、Web服务器取证流程以及Web平台智能取证系统建设几方面着手对基于Web服务器取证技术的实际应用进行了详细分析，旨在为相关人员更加顺利地实现取证提供参考。     

基于Servlet的Web数据库实现

介绍了Web与数据库的三种连接方式，为实现有效的Web数据库架构，主要讨论了应用J2EE的Web服务器端的开发组件Servlet和JDBC数据库连结技术实现Web与Orade数据库的动态连接，以及JDBC与Orade数据库的具体连接方法，实现Web数据库的结构模型。为提高Web数据库的存取效率，同时采用数据库连接池技术，实现基于Java的Web数据库，有效地解决和实现Web和数据库的集成，实现Web动态站点。通过实际运行表明，基于Serviet的Web数据库运行稳定、灵活，具有良好的可移植性。     

Web Services系统的协同问题分析及其对策

Web Service是一种全新的分布式开发技术，它不是针对特定的计算机或特定的服务器，而是面向整个Internet的。由于采用标准的XML作为数据交换技术，使Web Service服务器程序可以位于Internet或Intranet上的任何位置，客户端也可以采用任意的技术实现。文中全面分析了web Services系统中所面临的各种协同性问题及其产生的根源，提出了相应的解决方法和对策。阐述了用Web Services架构开发协同Web服务应注意的一些问题。提出了解决Web Service协同问题的根本途径和发展方向。     

基于服务器推送技术和XMPP的WebIM系统实现

为解决现有Web IM系统中大量用到AJAX周期请求而产生的系统消息延迟,以及客户端和服务器端通信量大的问题,提出了以服务器推送技术作为基础的Web IM系统,并选择XMPP作为服务器和客户端的通信协议.在比较AJAX和Comet 技术原理的基础上,给出了Comet技术实现HTTP长连接的策略.通过一个原型WebIM系统,验证了Comet技术在Web IM 系统中使用的确可以有效地解决大量AJAX周期请求的问题.     

嵌入式Web服务器的设计与安全实现

为了解决传统的Web技术方案不能直接用于构造工业控制系统中Web服务器的问题,针对嵌入式Web服务器的安全需要,分析了嵌入式安全Web服务器的设计要求和体系结构,进行了方案选择和整体结构设计。采用32位高性能ARM处理器和嵌入式Linux系统来构建安全Web服务器,利用CGI调用底层驱动程序来实现用户与被控制设备的远程交互,通过不同的连接端口和不同的安全认证机制来确保系统的安全性能。     

基于协同机制的Web服务器集群负载均衡技术

网站为了满足因特网的大量访问以及更好的QoS保障，目前通用的方案是多台Web服务器构成一个集群，共同分担用户对站点的请求负荷，这就需要解决负荷在各服务器之间的平衡（即负载均衡）问题。简要分析当前常用的Web服务器集群负载均衡方案，提出了以在线‘量为负载参考点，同时兼顾不同性能Web服务器的负载能力，建立一种集群服务器之间的协同工作机制，以实现Web服务器的负载均衡。     

嵌入式Web服务器的分析与研究

首先介绍嵌入式Web服务器的发展背景，然后，详细讨论嵌入式Web服务器的支撑技术，并提出瘦Web服务器模型，最后，分析嵌入式Web服务器的实现技术并给出2个具体实现形式。     

基于嵌入式Web服务器的网络设备测控系统设计

面向Internet是设备网络化设计的发展方向。介绍了互联网在嵌入式设备中的应用，说明了基于嵌入式Web服务器的网络智能设备测控系统的设计方案和软、硬件的实现。硬件上选用Rabbit 2000网络微处理器作为网络接口的Web服务器，构建嵌入式SoC Web服务器，底层软件采用Dynamic C软件开发环境。详细阐述了构建嵌入式Web服务器的具体技术及相关的实现方案，以及实现用TCP、UDP报文进行网络通信、串行口数据通信和对网络智能设备的测控技术等，并给出相关系统软件的程序代码及流程图。目前该系统的运行效果良好。     

应用系统中集群技术的实现

面对Internet访问者数量的快速增加，网络服务器（特别是Web服务器）需要具备提供大量并发访问服务的能力，对于提供大负载Web服务的服务器来讲，CPU，I／O处理能力很快会成为瓶颈。简单的提高硬件性能并不能真正解决这个问题，因为单台服务器的性能总是有限的，而且是网络请求具有突发性，当某些重大事件发生时，网络访问就会急剧上升，从而造成网络阻塞，利用集群技术在应用系统中实现负载均衡可以有效地解决这个问题。     

一种面向流数据频繁项挖掘的降载策略*

流数据产生速率具有不可预见性,当其速率超过系统处理能力时,部分数据元素不能被实时处理。降载技术是处理此问题的关键技术之一。分析了目前降载技术的不足,提出了一种面向挖掘流数据频繁项集的降载策略。该策略采用了基于元组出现频率的语义删除策略,优先删除出现频率相对较低的元组,从而有效解决了在挖掘流数据中的频繁项所遇到系统超载时所出现的问题,同时采用了根据流数据产生速率自动地控制是否启动降载策略,有效地解决了降载的适应性问题。最后,通过实验和分析,证明了该策略在流数据频繁项挖掘中有效性。     

视频显示流压缩的技术与标准

随着计算机、电视机和手机等显示设备分辨率的迅速增加，采用显示流压缩（Display stream compression,DSC）技术解决显示链路带宽不足已成业界的共识。近年来陆续出现了JEPG-XS，H.264/AVC和Dirac（VC-2）的纯帧内编码、HEVC-SCC屏幕内容编码和VESA的DSC等显示链路压缩技术。其中最为典型的是视频电子标准协会(Video electronics standands association, VESA)的 DSC标准，这是一个被广泛接受的用于显示链路的低成本、短延时和视觉无损的轻量级编解码标准。DSC的高效编码技术包括先进的预测、历史彩色索引、简捷的熵编码以及良好的速率控制等。本文综述了DSC标准的新特性和主要技术概况。     

大数据环境下的分布式数据流处理关键技术探析

大数据环境下的数据流处理实时性要求高,数据计算要求持续性和高可靠性。分布式数据流处理系统（DDSPS）能解决大数据环境下的数据流处理问题,它除具备分布式系统的可扩展性和容错性优势外,还具有高的实时处理能力。详细介绍了组成基于大数据的分布式数据流处理系统的四个子系统及其关键技术,讨论和比较了各个子系统的不同技术方案;同时介绍一种分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测数据流处理系统结构案例,其研究内容能为大数据环境下的数据流处理理论研究和应用技术开发提供技术参考。     

基于迁移学习的类别级物体识别与检测研究与进展

类别级物体识别与检测属于计算机视觉领域的一个基础性问题,主要研究在图像或视频流中识别和定位出其中感兴趣的物体.在基于小规模数据集的类别级物体识别与检测应用中,模型过拟合、类不平衡和跨领域时特征分布变化等关键问题与挑战交织在一起.本文介绍了迁移学习理论的研究现状,对迁移学习理论解决基于小规模数据集的物体识别与检测中遇到的主要问题的研究思路和前沿技术进行了着重论述和分析.最后对该领域的研究重点和技术发展趋势进行了探讨.     

基于ARF的Tor网站指纹识别技术

不法分子通过Tor等匿名通信系统构建暗网隐匿其不法行为,给网络监管带来了严峻挑战。网站指纹识别技术能根据加密流量来推测用户访问的站点,是一种有效的监管手段。已有的网站指纹识别技术采用的多为基于批处理的静态模型,无法有效解决概念漂移问题。针对Tor网站指纹,文章提出一种基于自适应随机森林(ARF)算法的动态网站指纹识别模型。模型使用自适应随机森林算法作为分类器,支持手工特征以及自动特征两种输入,能够根据特征流动态更新分类器模型,实现网站指纹的在线分类识别。实验结果表明,基于ARF的动态网站指纹识别模型检测能力优于已有的多种网站指纹识别方法,并能够有效解决已有模型存在的概念漂移问题。     

基于PTS的视频流集群同步显示技术

针对集群大屏拼接显示系统各节点机独立解码、视频流显示不同步的问题,本文分析了集群拼接显示系统的特点,提出了利用PTS信息实现集群内各节点机同步显示视频流的机制,研究了组播接收模块、Ts流拆包模块、视频解码模块和同步控制模块和拼接屏显示模块等视频流同步显示实现技术．研究试验结果证明了基于PTS的视频流集群同步显示技术的有效性．     

Bus and Buffer Usage in In-Home Digital Networks: Applying the Dantzig–Wolfe Decomposition

In an in-home digital network several data streams (audio, video) may run simultaneously over a shared communication device, e.g. a bus. The burstiness of a data stream can be reduced by buffering data at the sending and receiving side, thereby allowing a lower bus share allocation for the stream. In this paper we present an algorithm that determines how much of the bus capacity and buffer space should be allocated to each stream, in order to have a feasible transmission schedule for each stream. Furthermore, the algorithm determines a transmission schedule for each stream, indicating how much data is transmitted over time. We model the problem as a linear program and apply a Dantzig–Wolfe decomposition such that the multiple-stream problem can be solved by repeatedly solving single-stream problems. For these single-stream problems we briefly describe efficient algorithms to solve them.     

一种基于集成的不均衡数据流分类算法

目前数据流分类算法大多是基于类分布这一理想状态,然而在真实数据流环境中数据分布往往是不均衡的,并且数据流中往往伴随着概念漂移。针对数据流中的不均衡问题和概念漂移问题,提出了一种新的基于集成学习的不均衡数据流分类算法。首先为了解决数据流的不均衡问题,在训练模型前加入混合采样方法平衡数据集,然后采用基分类器加权和淘汰策略处理概念漂移问题,从而提高分类器的分类性能。最后与经典数据流分类算法在人工数据集和真实数据集上进行对比实验,实验结果表明,本文提出的算法在含有概念漂移和不均衡的数据流环境中,其整体分类性能优于其他算法的。     

基于活动/资源/时间图模型的过程建模方法

企业的业务流程是非常复杂的,在用基于功能的建模方法所建立的过程模型容易照搬企业的组织结构,从而存在组织之间的交流障碍.针对该问题,本文采用基于活动/资源/时间图模型建立企业过程模型,从而将企业的活动串联起来,使得企业的控制流、物料流和信息流能够得到有效集成.     

一种基于距离和采样机制的数据流分类方法*

数据流分类在传感器网络、网络监控等实际领域有着广泛地应用。然而,实际数据流中类分布不平衡和类标签大量缺失的问题严重加剧了数据流分类问题求解的难度。因此,针对数据流中类分布不平衡和类标签大量缺失的问题,提出了一种基于距离和采样机制的集成分类方法。该方法首先计算无标签数据与有标签正负类数据块的中心点距离来标记正负类示例,其次通过正类样本的上采样和负类样本的下采样机制重组数据流块以平衡数据块的类分布,并在其上构建集成分类模型。在模拟的具有类分布不平衡的不完全标记数据流上的实验表明：与经典的同类算法相比,所提方法能够在降低不平衡类分布影响的前提下,提高不完全标记数据流的分类精度。