基于Web的分公司电梯远程监测系统的实现技术

介绍了一个基于Web的分公司电梯远程监测系统的实现技术。该系统采用基于B／S(Browser／Server)的3层体系结构的Web模型，以Windows2000Server为服务器平台，以SQL Server为数据库后台，应用ASP技术、CSS技术、Active X控件等实现了对分公司所属电梯的实时监测以及其它监测分析功能。     

网上自动化考试系统的设计与实现

考试系统采用Browser／Server模式，建立在Tcp／Ip协议基础之上面向Internet／Intranet，综合了浏览器、Web、网络数据库等多项技术。     

正阳软件助力京卫药业体验升级快感

最近几年，随着Internet技术的突飞猛进!尤其是基于Web的信息发布和检索技术Java技术以及网络分布式对象技术的飞速发展，更加灵活的多级分布式B／S结构(Browser／Server，浏览器／服务器模式)对传统的C／S结构（Client／Server，客户／服务器模式)形成巨大冲击，大有取而代之的趋势。     

PL/M的单片机快速高精度频谱分析程序

在单片机运用系统中，常用FFT算法对采样信息进行频谱分析，但其存在频谱系数周期性重复和混叠误差，而FAFT算法能从根本上解决此问题，本阐述了PL／M语言的特点，对FAFT进入了深入研究，给出了算法的流程图，分析了编程中的难点问题，结合单片机实时性的特点，给出了PL／M的实用的解决方案。     

一种基于Web技术的嵌入式设备网络管理模型及实现

随着Web技术的不断发展，人们逐渐产生了共享、管理和控制非Internet设备信息的需求．针对面向设备级动态驱动的异种网络互连的研究，提出了一种基于Web技术的嵌入式设备网络管理模型．它是在嵌入式实时多任务操作系统(ERTOS)、thin TCP／IP协议栈和Embedded Web Server(EWS)技术的基础上构建而成，可以对接入到互联网大量的非Internet设备进行管理和控制．从而真正实现设备的网络化和智能化管理，该模型可以在线实现设备的远程配置、报警、监视和控制等管理功能．     

组件技术──企业管理信息系统开发的新曙光

组件（或称构件）是当前软件产业的新热点,在基于Web／Server和Client／Server模式的企业管理信息系统（MIS）开发中使用组件技术将使其开发走上工业化的道路。文章探讨了基于组件的Web／Server和三级Client／Server模式的MIS的结构、组件分布和开发思想,并给出了其开发的一般步骤。     

基于Internet／Intranet环境下的人力资源管理系统设计与实现

随着Internet／Intranet技术的发展，基于网络环境下的人力资源管理系统成为开发研究的热点。本文利用校园网开发基于Web的高校人力资源管理系统，采用目前流行的B／S(Browser／Server)构。充分体现先进性、实用性、可靠性、安全性等特点。     

基于Internet/Intranet的气象卫星资料检索系统

描述一个国家级的气象卫星资料Web检索系统的方案设计和实现。该方案采用Web浏览器／Web服务器／数据库服务器三层体系结构，实现并发布了基于Internet／Intranet的气象卫星资料编目检索业务系统。检索系统建立在HP-UX操作系统上，以Netscape Enterprise Server为Web服务器，Netscape公司的Live Wire为中间件，Sybase为数据库管理系统。检索系统重点突破了可视化地图框定检索关键技术，实现了快视图浏览、编目检索、各类客户端可控制的图像动画等功能。     

基于Matlab的Web应用

为有效解决控制工程基础网络教学中复杂的矩阵运算和绘图功能,利用Matlab Web Server开发了基于Matlab的控制工程基础网络教学课件。通过该网络教学课件中的一个应用实例,详细介绍在Microsof tWindows 2000 Server IIS5．0网络平台下,利用Matlab 6．1工具箱中的Matlab Web Server工具开发Matlab Web应用程序的具体方法和过程。该方法在实际应用中效果良好。     

视频服务器中变比特率视频流的I/O调度

讨论了视频服务器中变化特率（ＶＢＲ）视频流的Ｉ／Ｏ调度问题．其中重点讨论了Ｉ／Ｏ调度中的接纳控制算法．首先提出了Ｂｉ－ＳＣＡＮ磁盘调度算法,并将其应用到ＶＢＲ视频流的Ｉ／Ｏ调度．接着讨论了两种确定性接纳控制算法．确定性接纳控制能提供确保的服务质量,但系统资源的利用率很低．为此提出了一种基于统计复用的统计接纳控制算法,该算法将ＶＢＲ视频数据复杂的统计特性转化为磁盘提交的数据块数量的统计特性,使问题得     

云平台下基于截止时间的自适应调度策略

针对在共享集群中进行任务调度时,无法兼顾任务的响应速度与任务完成时间的问题,提出一种基于截止时间的自适应调度算法。该算法以用户提交的截止时间为依据,根据任务的执行进度自适应地分配适当的计算资源。不同于传统调度方式里由用户提交固定资源参数,该算法在资源约束的情况下会对优先级高的任务进行抢占式调度以保证服务质量（QoS）,并在抢占过程结束后额外分配资源补偿被抢占的任务。在Spark平台进行的任务调度实验结果显示,与另一种资源协调者（YARN）框架下的调度算法相比,所提算法能严格地控制短任务的响应速度,并使长作业的任务完成时间缩短35%。     

A concept-driven algorithm for clustering search results

Without search engines, the Internet would be an enormous amount of disorganized information that would certainly be interesting but perhaps not very useful. Search engines help us in all kinds of tasks and are constantly improving result relevance. The Lingo algorithm combines common phrase discovery and latent semantic indexing techniques to separate search results into meaningful groups. It looks for meaningful phrases to use as cluster labels and then assigns documents to the labels to form groups.     

实时异构系统的动态分批优化调度算法

提出了一种实时异构系统的动态分批优化调度算法,该算法采用的是在每次扩充当前局部调度时,按一定规则在待调度的任务集中选取一批任务,对该批任务中的每项任务在每个处理器上的运行综合各种因素构造目标函数,将问题转化为非平衡分配问题,一次性为这些任务都分配一个处理器或为每个处理器分配一项任务,使得这种分配具有最好的“合适性”,以增大未被调度任务的可行性.这种方法有效地提高了算法调度成功率.同时,为了评估该算法的性能,对其进行了大量的模拟,分析了一些任务参数的变化对算法调度成功率的影响,并与老算法的调度成功率进行了比较.模拟结果显示,新算法优于老算法.     

一种基于任务复制调度算法研究

分布式计算系统中任务调度是NP完全问题，调度算法可以分为任务复制和无任务复制两类．本文在简述了传统TDS算法的缺陷后，提出了一种改进的TDS任务调度算法-MTDS,该算法基于异构计算系统的特点，采用动态DAG图，尽可能的提前每个任务的执行时间，缩短所有任务完成的执行时间；并且避免出现在某一个执行序列中由于某一任务执行时间过长，而影响整个程序的执行时间．     

可自适应分组的超球多任务学习算法

针对现有回归多任务学习中各任务独立评估风险、缺乏统一约束条件的缺点,提出了一种具有自适应分组能力的超球多任务学习算法。该算法以极限学习机(ELM)为基础形式,首先引入超球损失函数对所有任务的风险进行统一评估,并采用迭代再权最小二乘法求解;其次,考虑到任务之间关联度存在差异,基于相关性强的任务其权重向量也较相似的假设,构建带分组结构的正则项,使得同组内的任务独立进行训练,最终将优化目标转为混合0-1规划问题,并采用多目标优化方法自动确定模型参数和最优分组结构。基于仿真数据和圆柱壳振动信号数据的测试结果表明,该算法可有效识别出任务中的分组结构,同时与现有算法相比,可明显提高回归模型的泛化能力。     

基于交互优先算法的网格仿真实体静态调度策略

为了解决网格仿真中的静态任务调度问题，提出一种创新的基于交互优先算法的实体调度策略．该策略使用了一种兼顾通信优化和计算平衡的评价标准．调度策略分为聚类和映射两阶段进行．聚类过程使用一种交互优先算法，将交互密集的实体聚类到一个实体组中并且将被调度到同一处理器上运行；映射过程则使用一种计算优先的启发式算法，优先映射计算消耗大的聚类实体到处理能力强的处理器上．最后，将使用上述两种算法的调度策略同贪婪对分法进行对比实验，结果证明本文的方法能够较好地优化仿真中的通信和计算性能并且更加适合于网格仿真．     

基于多片FPGA的双优先级动态调度算法

针对单片现场可编程门阵列(FPGA)在处理高速网络中海量数据时存在效率低下的问题,结合多处理器的双优先级调度算法,在所构建的多片FPGA并行处理的高速数据采集和处理模型上,提出一种基于多片FPGA的双优先级动态调度算法,并对处于低优先级段的强实时周期任务提出一种最早截止期临界松弛调度(EDCL)算法。根据任务的松弛度确定任务的优先级,若提升时间到达时仍未完成,则将其提升到高优先级段; 对软实时周期任务,设置在中优先级段,通过延长当前任务截止期至动态模糊阈值进行调度。实验结果表明,该算法能很好地调度强实时周期任务,保证重要任务的优先执行,并能降低由于抢占造成的软实时周期任务错失率。     

A Bayesian/Information Theoretic Model of Learning to Learn via Multiple Task Sampling

A Bayesian model of learning to learn by sampling from multiple tasks is presented. The multiple tasks are themselves generated by sampling from a distribution over an environment of related tasks. Such an environment is shown to be naturally modelled within a Bayesian context by the concept of an objective prior distribution. It is argued that for many common machine learning problems, although in general we do not know the true (objective) prior for the problem, we do have some idea of a set of possible priors to which the true prior belongs. It is shown that under these circumstances a learner can use Bayesian inference to learn the true prior by learning sufficiently many tasks from the environment. In addition, bounds are given on the amount of information required to learn a task when it is simultaneously learnt with several other tasks. The bounds show that if the learner has little knowledge of the true prior, but the dimensionality of the true prior is small, then sampling multiple tasks is highly advantageous. The theory is applied to the problem of learning a common feature set or equivalently a low-dimensional-representation (LDR) for an environment of related tasks.     

分布式训练异构任务调度算法研究

分布式机器学习中的工作结点在训练过程中经常需要处理异构任务,但任务发布者可能无法根据有效的先验知识确定边缘服务器集群中哪些是处于训练状态的工作结点。针对边缘服务器集群无法同时满足训练性能与服务质量最大化的问题,对异构任务调度算法进行了研究。首先在集群资源约束下分析了分布式训练收敛性能的影响因素;其次建立了最大化训练性能的优化目标;最后转化为多维多选择背包问题进行求解。仿真结果表明,所提异构任务调度算法能够在保证服务质量的同时,最大化分布式训练性能。     

梯度策略的多目标GANs帕累托最优解算法

针对基于梯度策略的多目标优化算法无法适用于多目标、高维度的生成对抗网络(Generative Adversarial Nets, GANs)及多目标GANs中利用交叉验证产生次优解,极难求得最优解等问题,提出一种基于梯度策略的多目标GANs帕累托最优解算法。该算法采用硬参数共享方式,将多目标优化分解为多个两目标优化,确定多目标权重参数后,沿着梯度方向进行线性搜索,最终确定帕累托最优解。理论上,在弱条件约束下,证明了所提算法能够确切地产生帕累托最优解。实验上,将所提算法应用到图像处理的常见领域,对比所提算法与原算法的性能。结果表明,当目标数量大于2时,所提算法能够产生明显的性能优势。