分布计算环境中冗余服务管理机制的研究与实现

本文以性能、可用性、可扩展性为目标 ,针对三层客户 /服务器体系结构 ,研究分布计算环境中冗余服务的失效管理、性能管理和配置管理 ,并在此基础上开发一个自动、自适应、透明和开放的冗余服务管理系统。本文的主要工作包括 :( 1 )针对现有的冗余服务概念模型的不足 ,本文首先利用分布对象技术定义 HORIS对象模型 ,通过它对分布计算环境中冗余服务的管理问题进行有效描述。基于HORIS模型 ,本文利用 agent技术创建了冗余服务的全局管理框架 AMA,并引入了基于“事件 -条件 -动作”规则的 agent模型实现 AMA框架的自动、自适应管理功能…     

基于MVC模式的客户关系管理系统设计*

MVC（ModelViewController）模式是一种适用于交互式系统的软件设计模式。首先对客户关系管理系统的交互性、可扩展性、数据操作复杂性和集成性等特点进行了分析。针对客户关系管理系统的特点提出了基于MVC模式的系统设计方案,重点论述了系统的功能和结构方面的特点。     

CORBA构件模型中事务集成的研究与设计*

对该方案的设计原理作了详细阐述,提出了合理的解决方案,实现了CCM 3.0规范中该部分的所有功能,达到了预期高效与可靠的目的。在CORBA构件模型中集成事务服务,降低了事务性应用开发的复杂度,提高了软件的可靠性和高效性,并将服务与业务逻辑分离,增强了软件的可重用性和可维护性。     

更新数据流上的连续Skyline计算

本文考虑＂更新数据流＂场景下的连续Skyline计算问题。在该环境下,数据不再满足＂先进先出＂特性,使得传统基于滑动窗口数据流上的连续Skyline计算方法不再适用。在对问题进行了形式化描述后,本文提出了基本算法BUSM,在分析其不足的基础上提出了一种网格索引数据结构,基于该结构提出了GUSM算法。该算法利用了更新数据流中删除和添加操作成对同时出现的特性,以网格为单位表示影响区域并进行快速排除预处理。理论分析和实验结果证明了上述方法在更新数据流上连续计算Skyline的有效性。     

普适计算环境下基于构件化中间件的上下文管理技术研究

上下文相关技术已经成为普适计算环境中用于应用服务的不可或缺的核心技术之一。对于基于构件的中间件来说,对高性能的上下文管理的需求更是必不可少,因为它构成了普适计算环境中构件适配和部署的重要基础。因此,在已有构件中间件的基础上,我们针对普适计算环境的特点提出了一种整体的上下文管理方法,将上下文管理集成在已有的构件化中间件中。应用表明,该方法能够更好地支持普适计算环境下上下文相关的构件化应用开发。     

面向因特网应用的容错和负载平衡管理

针对因特网应用的三层客户／服务器体系结构,本文设计并实现了一个面向冗余服务的管理系统ＯＭ。它采用分布对象技术,基于ＣＯＲＢＡ平台,为冗余服务提供了容错和负载平衡管理服务,同时它还为系统管理员提供了管理接口,为用户提供了对服务的透明访问机制。     

支持协同应用的一种组通信方案的设计和实现

协同在分布系统应用中是一个很有前途的新领域,该应用对分布技术提出了新的要求和挑战。在这种新的分布环境中,对象组模型是问题的关键所在。在本文中,我们基于ＣＯＲＢＡ平台,针对ＣＳＣＷ应用的要求,提出了一种对象组模型,介绍了组模型中各类对象之间的交互和协调关系,并给出了主要对象的接口定义语言的描述和说明。     

改进YOLOv5的轻量级不规范驾驶行为实时检测

针对现有的不规范驾驶行为检测算法占用内存多、计算量大、难以在边缘设备部署且在昏暗条件下对检测目标有干扰等问题,提出了一种改进YOLOv5模型的轻量级不规范驾驶行为实时检测算法。将SE注意力机制引入到YOLOv5模型的Backbone网络部分,再将Backbone网络里的CSP模块替换为轻量化的GhostBottleNeck网络模块,从而减少模型的参数量;将原网络中的激活函数改进成SiLU函数,可提高模型检测的准确率,增强模型的鲁棒性;对改进的模型以及原网络进行相关的测试,验证所修改方法的有效性以及实时性。实验结果表明,改进后的YOLOv5-GS算法提高了对不规范驾驶行为的检测精度,参数量降低20.75%,检测速度提升75%,极大地降低了所需的硬件成本,适用于在小型边缘设备上部署。     

岩滩水电站扩建工程施工总布置设计

岩滩水电站扩建工程是在一期工程的基础上扩建成的,进行施工总布置时可充分利用一期工程施工预留的施工用地、施工工厂及生产生活用房等。该厂房为地下式厂房,地下厂房的开挖施工为工程的关键线路,其施工进度直接影响整个工程的进度,合理的进行地下洞室群的施工支洞布置,是缩短工程的施工工期,产生经济效益的关键。     

一种基于MapReduce的分布式文本数据过滤模型研究

该文首先介绍了文本过滤模型的特点以及发展状况。针对传统信息过滤处理方式无法满足现阶段海量数据环境下业务需求这一现状,该文提出了一种基于MapReduce框架的文本数据过滤模型,实现了传统的向量空间模型的分布式扩展。在实际环境中的测试表明,该模型的过滤精度和速度都较为理想,较好的满足了用户的需求。