基于XML的高校校园网数据集成应用研究

信息技术的快速发展,高校应用系统的数据存储量与日剧增大,"信息孤岛"问题日益突出。本文结合高校数据共享的需求,分析了高校在数据集成的难点,并对提出数据集成的解决方案。     

面向物联网的装备数据共享平台建设方案研究

针对当前装备数据共享交换体系缺乏顶层设计的现状,在深入研究了物联网数据共享使用需求的基础上,提出了基于物联网技术的装备数据共享平台体系建设方案。首先设计了数据共享体系架构,并在此基础上,进一步探讨了共享平台建设过程中涉及的信息交换关键技术、共享数据库建设以及标准规范建设等问题,最后提出为装备数据体系建设的一些意见。     

DFS技术在企业数据共享中的应用研究

大型企业数据众多,且呈现出多类型、多媒体、非规范、跨网段等特点。随着数据的增多,对存储服务器存储需求、管理要求、数据安全性都提出了较高的要求,简单的数据共享方式已经不能满足企业的要求。本文分析了企业在数据共享中存在的主要问题,通过利用DFS技术的特点和优势,实现企业数据共享,探索DFS技术在企业数据共享中的应用。     

基于SOA架构的数字城市信息共享方法研究

在简要评述当前我国数字城市建设现状和存在问题的基础上,提出了数子城市建设的关键和核心是信息共享.然后从不同层次和角度对数字城市建设中的信息共享需求进行了具体分析,并结合目前信息集成技术的最新发展,提出了一种基于SOA(service-oriented architecture)架构和元数据技术相结合的城市分布式异构空间数据共享技术方案,并重点探讨了信息共享平台的体系结构,分布式数据存储结构,以及从数据级和应用级两个层次进行集成的信息共享方法和流程,数据维护与更新机制,数据、服务收费模式与策略等.     

跨平台获取数据与信息孤岛、数据信息安全、资源共享问题的探讨

笔者从信息孤岛的概念着手,介绍了信息孤岛问题的产生,并阐述了信息孤岛、数据信息安全、资源共享三者之间的关系,分析了三者在数据方面的需求,详细介绍了数据共享与安全性之间的选择策略,并从实现安全性和可拓展共享数据角度提出了相应的解决方案,最后重点阐述了跨平台获取数据技术的原理和应用。     

基于共享数据库的数据共享技术

企业实现信息化的过程中,在不影响原来应用的情况下,建立有效的信息共享或集中、统一管理的机制成为目前最基本的需求.因此在通过分析目前的数据共享技术的优缺点,提出并实现了一种基于共享数据库的数据共享的模型.重点分析了此系统中的:元数据及其管理;基于ECA规则的增量数据的捕获.最后介绍了此种系统在校园信息化中的应用情况.     

基于智能合约的数据共享激励机制研究

随着大数据时代的到来,构建数据共享社区成为一种促进数据收集、流通和使用的新模式,但是在传统社区组织方式下,成员由于互不信任导致不愿共享数据,且共享社区普遍缺乏有效的激励机制,从而限制了数据共享社区的发展。区块链的本质是一个分布式账本,能够提升数据共享的透明性,防止信息滥用,所有存在区块链上的数据可溯源且不可篡改,可以保证数据的归属权,这些都为成员之间的信任打下了基础。在基于区块链的数据共享社区平台上,结合演化博弈理论构建一种数据共享激励模型EGDSI,并通过复制动态力学方程与演化稳定策略分析,得出影响数据共享的关键因素与数据共享激励的3种策略。在此基础上,利用区块链智能合约技术实现安全、高效且动态可调节的数据共享模板引擎。对共享策略影响因素和智能合约激励机制进行仿真分析,结果表明,该数据共享激励机制可以有效促进用户参与数据共享,相较EGI模型,EGDSI模型能够更快地达到数据共享饱和状态。     

基于人工智能的非结构化数据脱敏方法研究

介绍了数据脱敏技术的相关信息,提出了利用BERT预训练语言模型结合Transformer编码器和条件随机场等人工智能技术处理文字、音频、图像、视频中敏感信息的方法,为解决数据安全和数据共享之间的矛盾提供了思路。     

基于SOA的智能航运数据服务平台研究

为了实现全国范围的内河航运数据共享,提高我国内河航运的管理水平,需要一种稳定可靠、松耦合的数据共享方式。针对当前的内河航运数据共享需求,并根据当前我国各省的内河航运信息化建设的实际情况,参考国内外成熟的理论基础,提出了基于SOA的数据共享体系,从而实现多节点的关键数据实时共享的应用场景。通过这种方式可以实现内河航运数据共享服务,满足航运信息服务的要求,并适应今后不断增长的共享节点及共享压力。     

基于区块链的数据安全共享技术研究

数据共享的安全性问题是一个急需解决的难题。详细探讨了数据共享中数据篡改、数据泄露和数据访问控制这3个安全性问题,分析了区块链如何通过其不可变性、隐私层设计和智能合约的动态权限管理来解决这些问题。重点介绍了基于区块链的数据共享的分片技术、零知识证明和侧链与跨链技术,并对前沿技术如向量承诺与累加器、隐私计算与区块链的结合进行了探讨。     

异步Web服务在学分制收费中的应用

用Web服务技术实现教务财务数据的实时共享以满足学分制收费的数据需求,提出了一种基于Web服务的数据共享框架,利用该框架有效地满足了异构环境对数据共享的跨平台、语言无关等要求,再将异步请求技术引入基于web服务的数据共享系统中,提高了系统的响应并增强了用户体验.     

基于三明市统计信息共享平台设计与开发

针对当前统计信息要进一步面向党政部门、社会公众开放的要求,本文提出以统计信息数据库技术为核心,以数据挖掘技术和分析处理技术为手段,建立三明市统计信息共享平台,整合统计数据应用系统的核心专业数据,分析并挖掘统计数据隐藏关系,提取实用信息,提升现代统计服务,是统计服务理念的重大革新,是统计数据库系统的再造,是统计信息服务的深刻变革。     

江苏省经信委大数据平台设计与应用

云计算、大数据等信息技术的应用能够为大量积累的江苏经信数据资源提供存储、共享和分析。按照国家和省级相关要求,建设江苏经信委大数据平台,能够加快政府信息平台整合,消除信息孤岛,为公众、企业和政府的管理与服务建设提供信息资源支撑。     

古气候环境科技资源共享平台研究与开发

建立一个古气候环境科技资源共享平台对气候环境的研究具有重要的意义。设计并实现了一个基于Web的资源共享平台,提供了古气候数据查询浏览、发布、在线分析、NetCDF数据在线获取等功能。同时设计的转换翻译器实现了Web平台与GRADS气象数据分析系统的异构集成,并且结合ajax技术实现了气象数据的可视化在线分析。针对传统NetCDF数据集访问软件的不足,提出了一种基于Web Services的NetCDF数据获取架构,实现了在异种平台下对NetCDF数据的高效获取。     

基于P2P计算的教育资源库共享系统研究

E-learning的有效实施需要将现有异构教育资源库进行集成,提供一个大规模的资源共享平台.深入分析了e-learning对资源共享的目标和教育资源库管理系统的发展趋势,介绍了P2P计算的分类和JXTA开发平台的技术优势.在此基础上,设计了一种混合P2P结构的教育资源库共享系统,给出了基于JXTA平台的系统体系结构与实现方案,详述了利用XML元数据与本体实现数据库与文件资源发布的机制及支持元数据搜索的查询算法.应用P2P技术和本体解决了分布式异构性教育资源的共享问题.     

大数据环境下高校移动学习平台的设计与实现

传统的教学方式正在发生变革,移动化学习越来越成为老师和学生进行教与学的一种新手段,尤其是智能手机的普及和大数据技术的发展。随着越来越多的学习者习惯于用移动设备进行学习,现有学习平台的局限性就越来越明显。该文以大数据为基础,设计了高校智慧移动学习平台解决方案。该平台主要实现对学习内容进行智能化推荐,文中主要对系统中的推荐理论模型进行详细介绍——建立主要的模糊推荐需求集合;建立高级的模糊推荐需求集;设计模糊推荐算法。平台可根据学习者动态的学习情况,智能推荐合适的学习内容,并将实时信息告知学习者,结果分析证明该平台可靠且易于使用。该方案对普通高校的教学具有一定的推动作用,为教学创新提供了新的参考。     

基于Aglet的E-Learning资源共享模型研究

网络教育(E-Learning)为人们提供了一种全新的学习方式,使得教育资源共享变为现实。为了实现共享的需求,基于采用Java语言开发的开源平台Aglet,提出一种资源共享模型,并介绍它的建立、描述和实现。     

基于Aglet的E-Learning资源共享模型研究

网络教育（E—Learning）为人们提供了一种全新的学习方式，使得教育资源共享变为现实。为了实现共享的需求，基于采用Java语言开发的开源平台Aglet．提出一种资源共享模型，并介绍它的建立、描述和实现。     

关于大学生校园资源共享平台的构建

随着科学技术的发展,大学校园的信息发展是更加的快速,但由于缺少资源分享的平台造成了大学生信息资源与物品资源的冗余。创建一个将大学生冗余的资源整合出来、进行分类处理的网络共享平台,旨在让更多的人利用网络平台实现资源的共享和资源的循环再利用。运用HTML超文本标记语言进行整体框架结构的布局,用CSS和JavaScript进行添加修饰实现前端设计,然后结合后端搭建实现共享平台的设计。通过建立这样一个校园资源共享平台,实现闲置资源的循环再利用。该文主要介绍校园资源共享平台的搭建过程。     

High-efficient MPSoC-based CNNs accelerator with optimized storage and dataflow

The convolutional neural networks (CNNs) are widely used in modern AI systems for their superior accuracy but at the cost of high computational complexity, which involve enormous communication bandwidth and storage resources requirement. The computation requirement can be addressed effectively to achieve high throughput by highly parallel compute paradigms of current CNNs accelerators. But the energy consumption still remains high as communication can be more expensive than computation, especially for low power embedded platform. To address this problem, this paper proposes a CNNs accelerator based on a novel storage and dataflow on multi-processor system on chip (MPSoC) platform. By minimizing data access and movement and maximizing data reuse, it can achieve the energy efficient CNNs inference acceleration. The optimization strategies mainly involve four aspects. Firstly, an external memory sharing architecture adopting two-dimensional array storage mode for CPU-FPGA collaborative processing is proposed to achieve high data throughput and low bandwidth requirement for off-chip data transmission. Secondly, the minimized data access and movement on chip are realized by designing a multi-level hierarchical storage architecture. Thirdly, a cyclic data shifting method is proposed to achieve maximized data reuse based on both spatial and temporal. In addition, a bit fusion method based on the 8-bit dynamic fixed-point quantization is adopted to achieve double throughput and computational efficiency of a single DSP. The accelerator proposed in this paper is implemented on Zynq UltraScale?+?MPSoC ZCU102 evaluation board. By running the benchmark network of VGG16 and Tiny-YOLO on the accelerator, the throughput and the energy efficiency are evaluated. Compared with the current typical accelerators, the proposed accelerator can increase system throughput by up to 41x, single DSP throughput by up to 7.63x, and system energy efficiency by up to 6.3x.