基于本体论的网格服务组合方法

针对网格服务组合环境模拟的需求，在本体论的基础上提出了一种网格服务组合方法（GSCM）,该方法能较好地解决网格服务间的逻辑关系，实现了网格服务间的动态交互、动态组合。试验数据表明，此方法是有效且可行的，对网格服务集成做了一次有意义的尝试。     

基于校园网带宽利用率最优的视频组播机制

传统的视频点播系统为每个点播用户分配单独的静态通信通道,其系统资源利用率低的缺点使得总体时间段上能并发的点播用户数少。针对网管可控的宽带校园网环境,文章提出了一个采用自适应动态缓存的组播策略,它通过差别服务(Diffserv)比例带宽分配机制保证了一定的视频播送服务质量(QoS),并基于服务端综合调度和客户端回馈的方法动态调整各视频流的播送速度,从而优化了系统整个过程的整体资源利用率,提高了系统的点播性能。     

基于SOA的智能家居应用服务器的研究

本文通过对智能家居应用服务器的分析和设计,提出了基于Web服务的SOA的智能家居应用服务器的实现,主要是对智能家居应用系统的关键业务流程和功能封装成服务,并对外部提供服务接口,供服务请求者调用,从而使该智能家居应用系统具有松耦合,易集成和易扩展等优点。     

基于P2P网格的视频点播自适应性研究

研究了基于P2P网格的网络自适应视频点播的可行性及有效性．在提出的GridVOD系统中,点播用户在享受服务的同时也能够作为mini-server向他人提供服务,系统在利用P2P获得良好的可扩展性的同时,基于网格的安全策略为系统管理提供了保障．GridVOD将具有相似兴趣的关联结点组织在对等结点自治组中,利用基于网格环境的系统监测服务进行网络自适应视频组播,并且利用分布式协同缓存来增强本地服务能力．分析表明,网络自适应视频点播机制提高了系统的服务质量．     

一种克服磁盘存取受限的视频点播机制

1 引言在视频服务器中,大量的待点播视频流数据以分级存储模式被加以组织,其中点播概率小的节目被存放在低速廉价的光盘库中作为非在线视频(off-line)。为保证视频的播送质量,非在线视频必须先存放到硬盘缓冲区中才能被播放。进一步考虑到网络传输性能因素,将视频服务器按层次化结构进行组织,将待点播的视频数据靠近用户存放,保证缓存的数据     

基于磁盘存取受限的视频流组播策略

在宽带环境下，系统的网络通信能力很强，为了提高视频点播的并发点播数和实时响应性能，需要解决视频服务器端磁盘存取速度的瓶颈效应，文章提出的视频组播策略采用了自适应缓存算法，它在综合考虑网络通信能力和磁盘存取速度的基础上，优化了系统的整体性能，提高了传统视频点播批处理算法的效率。     

网格服务本体初探

针对网格服务集成环境中服务不能进行有效的查找的情况,将本体论的思想和方法引入到集成环境中,对网格服务本体的逻辑描述、关联度计算,网格服务本体模型及其建立过程进行了讨论,并对今后的工作进行了展望.     

融合弱监督目标定位的细粒度小样本学习

目的 小样本学习旨在通过一幅或几幅图像来学习全新的类别。目前许多小样本学习方法基于图像的全局表征,可以很好地实现常规小样本图像分类任务。但是,细粒度图像分类需要依赖局部的图像特征,而基于全局表征的方法无法有效地获取图像的局部特征,导致很多小样本学习方法不能很好地处理细粒度小样本图像分类问题。为此,提出一种融合弱监督目标定位的细粒度小样本学习方法。方法 在数据量有限的情况下,目标定位是一个有效的方法,能直接提供最具区分性的区域。受此启发,提出了一个基于自注意力的互补定位模块来实现弱监督目标定位,生成筛选掩膜进行特征描述子的筛选。基于筛选的特征描述子,设计了一种语义对齐距离来度量图像最具区分性区域的相关性,进而完成细粒度小样本图像分类。结果 在mini Image Net数据集上,本文方法在1-shot和5-shot下的分类精度相较性能第2的方法高出0.56%和5.02%。在细粒度数据集Stanford Dogs和Stanford Cars数据集上,本文方法在1-shot和5-shot下的分类精度相较性能第2的方法分别提高了4.18%,7.49%和16.13,5.17%。在CUB 200-...