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云计算研究与发展综述 总被引:4,自引:0,他引:4
0引言
近来,“云计算”一词成为互联网产业界和学术界讨论的热点,受到国内外的广泛关注。今年5月,在北京召开了第二届中国云计算大会,参会的代表众多,盛况空前。媒体和网络上关于云计算的报道、文章如雨后春笋般不断出现。本文从云计算概念、发展历程、计算模型、体系结构、解决方案、关键技术等方面进行归纳和分析,研究其现状,并探讨其发展趋势。 相似文献
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在面向大规模化、强动态性、可靠性要求较高的网络节点间故障检测中,传统的故障消息传递模式会引起网络阻塞、时延不稳等问题,导致检测系统可扩展性变差,检测有效性降低.该文提出一种基于故障消息随机散播的自组织邻域检测协议SONFDP.从自组织的思想出发构造了节点检测邻域,在每一邻域中自动生成用于域间检测的代理节点;设计了邻域内基于随机散播故障检测模式的检测算法,继而利用代理节点进行域间节点检测.另外,为防止故障消息随机散播时目标选择的盲目性,还设计了冗余消息避免机制,进一步减少了检测所产生的冗余故障消息数.对该协议的正确性进行了理论分析及证明,并在广域网环境中进行实验,结果表明SONFDP协议在避免泛洪引起网络拥塞的同时,能显著降低检测的系统耗费,增强传统故障检测方法的可扩展性和有效性. 相似文献
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提出了一种基于各向异性高斯核核惩罚的主成分分析的特征提取算法.该算法不同于传统的核主成分分析算法.在非线性数据降维中,传统的核主成分分析算法忽略了原始数据的无量纲化.此外,传统的核函数在各维度上主要由一个相同的核宽参数控制,该方法无法准确反映各维度不同特征的重要性,从而导致降维过程中准确率低下.为了解决上述问题,首先针对现原始数据的无量纲化问题,提出了一种均值化算法,使得原始数据的总方差贡献率有明显的提高.其次,引入了各向异性高斯核函数,该核函数每个维度拥有不同的核宽参数,各核宽参数能够准确地反映所在维度数据特征的重要性.再次,基于各向异性高斯核函数建立了核主成分分析的特征惩罚目标函数,以便用较少的特征表示原始数据,并反映每个主成分信息的重要性.最后,为了寻求最佳特征,引入梯度下降算法来更新特征惩罚目标函数中的核宽度和控制特征提取算法的迭代过程.为了验证所提出算法的有效性,各算法在UCI公开数据集上和KDDCUP99数据集上进行了比较.实验结果表明,所提基于各向异性高斯核核惩罚的主成分分析的特征提取算法比传统的主成分分析算法在9种公开的UCI公开数据集上准确率平均提高了4.49%.在KDDCUP99数据集上,所提基于各向异性高斯核核惩罚的主成分分析的特征提取算法比传统的主成分分析算法准确率提高了8%. 相似文献
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基于Web Service技术的异构系统的无缝集成 总被引:2,自引:0,他引:2
针对企业信息化过程中普遍存在的"信息孤岛"现状,提出了一种基于Web Service技术的企业应用集成框架.基于Web Service技术的系统集成克服了传统企业应用集成方法的不足,所构建的集成框架完全屏蔽了不同软件平台之间的差异,大大地提高了企业异构系统的可集成性.该应用集成模式,不需要对现有系统作大的改动就可以实现集成的高可用性和高可扩展性. 相似文献
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企业自动化协同办公中的安全策略 总被引:1,自引:0,他引:1
针对企业自动化协同办公中存在的安全策略问题,指出国内协同软件在安全性方面主要是缺乏安全规范分析和安全设计技术指导。文章对基于P2P(peer to peer)技术的协同软件安全性提出了探讨,对新一代协同软件Groove的数据保密,完整性保护和如何达成协同等方面的问题进行了深入研究。文中重点讨论了协同工作中数据的安全性及其安全保证相关问题。实际应用表明,基于P2P技术的Groove协同软件在安全性方面是更令人满意的。 相似文献