云计算资源调度:策略与算法

资源调度是云计算的关键问题之一,它的调度策略与算法直接影响到云系统的性能及成本。首先,根据现有云计算资源调度中的各种策略和算法归纳出4大热点问题:本地性感知任务调度、可靠性感知任务调度、能量感知资源调度以及工作流调度。然后,根据不同的优化目标(性能和成本)将这4个问题划分成3大类型,并对每一类问题中的策略及算法进行了详细描述和比较分析。其次,对4个问题中的相关算法进行了总体比较。最后,对云资源调度的未来研究方向进行了展望。     

"4+0"中外合作办学模式实践

始于2001年加入WTO的教育服务贸易的中外合作办学,已经成为我国高等教育的重要组成部分.本文针对"4 0"中外合作办学模式,分析该项目的优势和项目实施过程中的一些特色措施,总结了该项目实施所带来的积极影响.     

基于ASP.NET心理测量系统的设计与实现

为研究人的心理活动,可以采集心理测量数据,运用测试法进行研究。阐述了心理测量的必要性及ASP.NET技术优势,着重介绍了系统结构设计和功能设计,并实现了基于ASP.NET心理测量系统。     

面向连贯性强化的无真值依赖文本摘要模型

技术旨在凝练给定文本,以篇幅较短的摘要有效反映出原文核心内容。现阶段,生成型文本摘要技术因能够以更加灵活丰富的词汇对原文进行转述,已成为文本摘要领域的研究热点。然而,现有生成型文本摘要模型在产生摘要语句时涉及对原有词汇的重组与新词的添加,易造成摘要语句不连贯、可读性低。此外,通过传统基于已标注数据的有监督训练提升摘要语句连贯性,需投入较高的数据成本,致使实际应用受限。为此,提出了一种面向连贯性强化的无真值依赖文本摘要(生成)模型(ATS;G)。该模型在仅给定原文本的限制条件下,一方面,基于原文本的编码结果,产生语句抽取标识,刻画对原文关键信息的筛选过程,由解码器对筛选后的语句编码进行解码;另一方面,基于解码器输出的原始词汇分布,分别按"概率选择"与按"Softmax-贪婪选择"产生两类摘要文本。综合语句连贯性与语句内容两方面,构建两类摘要文本的总体收益后,利用自评判策略梯度,引导模型学习关键语句筛选以及对所筛选关键语句进行解码,生成语句连贯性高、内容质量好的摘要文本。实验表明,即便不给定任何事先标注的摘要真值,所提出模型的摘要内容指标总体上仍优于现有文本摘要方法;与此同时,ATS;G生成的摘要文本在语句连贯性、内容重要性、信息冗余性、词汇新颖度和摘要困惑度方面亦优于现有方法。     

基于双重权重偏差建模的无监督域适应

无监督域适应(Unsupervised Domain Adaptation,UDA)是一类新兴的机器学习范式,其通过对源域知识在无标记目标域上的迁移利用,来促进目标域模型的训练。为建模源域与目标域之间的域分布差异,最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy,MMD)建模被广泛应用,其对UDA的性能提升起到了有效的促进作用。然而,这些方法通常忽视了领域之间对应类规模与类分布等结构信息,因为目标域与源域的数据类规模与数据分布通常并非一致。为此,文中提出了一种基于跨域类和数据样本双重加权的无监督域适应模型(Sample weighted and Class weighted based Unsupervised Domain Adaptation Network,SCUDAN)。具体而言,一方面,通过源域类层面的适应性加权来调整源域类权重,以实现源域与目标域之间的类分布对齐;另一方面,通过目标域样本层面的适应性加权来调整目标域样本权重,以实现目标域与源域类中心的对齐。此外,文中还提出了一种CEM(Classification Expectation Maximization)优化算法,以实现对SCUDAN的优化求解。最后,通过对比实验和分析,验证了所提模型和算法的有效性。     

融合检索与生成的复合对话模型

对话模型是自然语言处理的重要方向之一.现如今的对话模型主要分为基于检索的方式和基于生成的方式.然而,检索方式无法回应语料库中未出现的问句,而生成方式容易出现安全回复的问题.鉴于此,提出融合检索与生成的复合对话模型,通过将检索方式与生成方式相结合来弥补各自的缺点.首先通过检索模块得到K个检索上下文以及所对应的K个检索候选回应.在多回应生成模块中进一步结合检索上下文得到若干生成候选回应.最后的候选回应排序模块分为预筛选与后排序两个步骤.预筛选部分通过计算输入问题与候选回应的相似度得到最优检索回应与最优生成回应,后排序部分进一步选出对于输入问题最合适的回答.实验结果显示,相对于传统模型,复合对话模型在BLUE指标上提升了6％,在多样性指标上提升了12％.     

利用收益预测与策略梯度两阶段众包评论集成

近年来随着互联网的飞速发展,人们频繁地在网络上发布关于某一特定对象的评论内容,快速掌握众包评论文本的关键信息对决策制定、服务调整有着重要作用,对众包评论文本集成进行深入研究亦显得十分必要.众包评论文本集成旨在将不同评论者对同一对象的评论内容以既定压缩率整合成较短的集成文本,从而根据大众认知形成关于特定对象较为匹配的内容描述.针对该问题提出了一种利用收益预测与策略梯度的两阶段众包评论集成方法.该方法不依赖于任何人工真值,仅提供源众包评论文档,由代理根据收益经验自行抽取关键语句形成众包评论集成文档.具体而言,第一阶段以语句相关性与冗余性衡量集成文档内容质量,以此作为收益,利用Q-值学习预测出从当前语句选择起直至评论集成结束时所产生的长期收益,由此指导代理学习最优语句选择策略;在此基础上,第二阶段以集成文档情感强度为收益,利用策略梯度(上升)进一步调整第一阶段代理习得的语句选择策略,使得代理所产生集成文本在具备一定内容质量同时,从客观角度突显文本情感强度,更明确反映出评论者所持有的情感态度.实验结果表明,与现有相关方法相比,所提出方法在评论文本集成内容质量与情感强度方面总体取得最优,且产生集成文档所耗费时长仍控制在可接受范围之内.     

一种基于多播分发树的无线传感器网络代码分发协议

代码分发协议是无线传感器网络（WSNs）在实地部署之后进行软件更新的关键技术。针对现有代码分发协议对特定目标节点分发时需要传输冗余代码镜像的问题,提出了一种基于多播分发树的代码分发（MTCD）协议。MTCD协议通过建立基站节点到目标节点的分发树路径来降低网络中参与代码分发节点的个数,从而降低数据冗余传输和网络能量消耗。TOSSIM仿真结果表明：与TinyOS的标准代码分发协议Deluge相比,MTCD协议在分发时间和数据包传输方面都有更优的性能。     

国家气象应用网格系统的设计

针对气象部门的高性能计算资源地域性分布不均、气象系统内计算资源要实现充分共享的问题,设计并实现基于计算资源的统一接口的国家气象应用网格。系统的运行情况表明其能较好地完成异地气象模式作业的提交和结果返回,实现气象部门内高性能计算资源的整合和管理。     

加权粗糙集模型

加权粗糙集模型是粗糙集基于变精度模型的一种扩展。加权粗糙集模型不仅考虑了精度变化增强容噪能力，还考虑了不同对象的重要程度，也就是不同对象的加权值。该模型为经验知识的总结归纳提供了有益手段。根据粗糙集的一般概念，在加权粗糙集模型下，重新定义了近似空间内的一些概念，给出了加权粗糙集模型的约简概念。并根据实验分析，验证了加权粗糙集是粗糙集模型的扩展特性，说明了加权粗糙集模型中对象权值对约简的影响。