针对云计算的学前教育专业教学资源库建设

我国学前教育专业关系到国家的素质教育基础建设,在信息化日益发展的时代背景下,当前学前教育专业的教学资源库建设明显滞后于社会发展需要。云计算技术的应用大大提升了教学资源库建设的现代化进程,本文就针对云计算的学前教育专业教学资源库建设的相关问题展开研究。     

基于云计算的高职院校共享型专业资源库规划与建设

随着高职院校不断深化数字化校园的改造,建设共享型专业教学资源库已迫在眉睫。目前大多数高职院校已经建立了自己的专业教学资源库,并取得了一定的成效,为学校的师生带来了很多的便利,但如何进一步深化专业教学资源库的共享,还是存在很多值得思考的方面。该文分析了高职院校共享型专业资源库现状,阐述了如何利用云计算技术建设高职共享型资源库,拥有提高效率、安全可靠、节约成本等诸多方面的优势。     

基于云计算的高职院校共享型专业资源库规划与建设

随着高职院校不断深化数字化校园的改造,建设共享型专业教学资源库已迫在眉睫。目前大多数高职院校已经建立了自己的专业教学资源库,并取得了一定的成效,为学校的师生带来了很多的便利,但如何进一步深化专业教学资源库的共享,还是存在很多值得思考的方面。该文分析了高职院校共享型专业资源库现状,阐述了如何利用云计算技术建设高职共享型资源库,拥有提高效率、安全可靠、节约成本等诸多方面的优势。     

基于云计算下的网络教学资源库建设的思考

云计算是现代十分流行的计算机技术,将所有的资源放在一个巨大的网络中,用户可以根据自己的需求快速地获取资源。本文研究如何利用先进的云技术来建设网络教学资源库。     

基于云计算环境下高职院校共享型教学资源库建设初探

共享型教学资源库的建设是国家示范性高职院校建设的重要内容。随着高职院校不断加快信息化建设,深入并致力于创建数字化校园环境,大多数高职院校已经构建了本校专业教学资源库,并取得了可喜成果。但对于教学资源库的共享如何进一步深化,仍存在一些问题。本文通过引入云计算应用技术的思想,分析目前高职院校共享型教学资源库现状,论述云计算技术在高职院校共享型教学资源库应用上的优势并提出可行性建设方案。最终促进高职院校共享型教学资源库建设向更好方向发展的目标。     

基于云计算的网络课程资源库建设

首先介绍了云计算的定义、核心技术和基本体系结构,分析了网络课程资源库建设现状及存在问题,并提出了基于云计算的网络课程资源库建设的设计过程,接着分析了建设过程中面临的难题及解决方法,最后对云计算在教育中的应用进行了展望。     

高职专业课教学资源库建设的实用性研究

数字化校园的建立以及校园网的普及，给高职教育专业课教学资源库建设提供了坚实的技术支撑。怎样建设、充实教学资源库，让资源库服务教学发挥正能量作用，应作为数字化校园实用性研究的重点方向，目标是要能充实完善专业资料，提供丰富的开放信息，引导开拓使用项目，真正体现专业课教学资源库的价值。     

关于艺术设计专业教学资源库建设方法的研究

本文在阐述艺术设计专业教学资源库建设必要性的基础上,强调认为资源库建设应遵循实用性、系统性、特色性三大原则,在组织架构上应该包括专业课程资源库、教学素材资源库、技能实训资源库和教学成果资源库等模块。     

新兴产业下高校物联网应用技术专业共享型教学资源库建设

物联网被视作是继计算机、互联网与移动通信网之后的全球信息产业第三次浪潮,同时也将成为电子信息产业下一轮发展中的制高点。通过分析建设物联网应用技术专业共享型教学资源库的意义,提出资源库建设思路,着重探讨专业教学资源库建设内容,指出就业能力为导向是推进物联网应用技术专业共享型教学资源库建设的有效保障。     

基于云环境下的资源评价模型研究

分析了己有的调度机制和常用的任务调度算法,并在此基础上设计了资源评价模型。将资源评价模型加入调度系统中,资源信息由评价模块进行分析和评价,并提供给任务调度器,实现资源和任务的优化匹配,提高了服务质量(QoS)。     

云计算环境下的服务调度和资源调度研究

云计算中的服务调度与资源调度对云计算的性能有重要影响,在分析现有云计算调度模式的基础上,针对云计算数据密集与计算密集的特点,提出分层调度策略以实现云计算中的服务与资源调度。分层调度策略对任务进行划分确定作业优先级,并通过数据局部性和总任务完成率对资源进行分配。数值评价部分应用分层调度与已有调度进行比较。实验结果表明,所采用的调度有效提高了资源利用率,为云服务的进一步研究提供了思路。     

基于云计算的数字图书馆服务平台架构设计

在分析数字图书馆功能需求的基础上,提出了一种基于云计算的数字图书馆服务平台架构的设计方法,该平台采用六层架构,既能提供存储服务以实现资源共享,也能为计算量巨大的工作(如基因序列测定)提供计算服务。文中同时介绍了架构的实现技术,利用这些实现技术,能够快速构建云服务平台。     

基于云计算的ACO-K中心点资源优化算法

云计算是计算网络模型研究的热点领域,能实现几种资源共享和资源动态配置。然而,云计算中存储资源如何快速路由,减少动态负荷,兼顾全局负载平衡是有待解决的问题。ACO是一种仿生优化算法,具有健壮性强、智能搜索、全局优化、易与其他算法结合等优点。K中心点算法是K均值的改进算法,鲁棒性强,不易受极端数据的影响。结合这两种算法的优点,提出一种基于云计算环境下的ACO-K中心点资源分配优化算法,得到最优的计算资源,提高云计算的效率。通过仿真验证了该算法的有效性。     

基于云计算的校园教学云平台建设

随着教育信息化和互联网的高速发展,校园里面的教育信息化建设已经成为众多行业关注的重点。为了适应当前彳言,息化的发展,提高学生的学习质量和效率,文章重点结合云计算的特点以及我国目前校园信息化建设的现状,研究探讨了基于云计算的校园教育云平台的新模型建设。     

云计算环境下对资源聚类的工作流任务调度算法

针对云计算环境中资源具有规模庞大、异构性、多样性等特点,提出了一种对资源进行模糊聚类的工作流任务调度算法。经过对网络资源属性进行量化、规范化,以预先构建的任务模型和资源模型为基础,结合模糊数学理论划分资源,使得在任务调度时能够较准确地优先选择综合性能较好的资源类簇,缩短了任务资源相匹配的时间,提高了调度性能。通过仿真实验将此算法与HEFT、DLS进行比较,实验结果表明,当任务在[0,100]范围增加时,该算法平均SLR比HEFT小34%,比DLS小99%,其平均Speedup比HEFT大59%,比DLS大102%;当资源在[0,100]范围增加时,该算法平均SLR比HEFT小36%,比DLS小97%,其平均Speedup比HEFT大45%,比DLS大108%。所提算法实现了对资源的合理划分,且在执行跨度方面具有优越性。     

云计算环境下的自适应资源管理技术综述

云环境下的自适应资源管理是当前云计算研究领域的热点问题,是云计算具备弹性扩展、动态分配和资源共享等特点的关键技术支撑,具有重要的理论意义和实用价值.其主要研究点包括:虚拟机放置优化算法,虚拟资源动态伸缩模型、多IDC间的全局云计算资源调度、全局资源配置及能力规划模型等.对云环境下自适应资源管理研究现状进行分析研究,并指出当前研究中存在的一些主要问题,同时进一步展望本领域未来的研究方向.     

云计算在教学方面的应用

云计算是以计算机网络为基础的能够对连网资源进行统一调度和管理,从而向客户提供服务的新型计算机模型,该模型是社会网络化发展的直接产物。近年来,云计算在教育、教学领域得到了普遍重视,充分利用云计算开放式教学的特点可以有效改善原有教学方法和教学模式,促进师生之间、教师之间以及学生之间的资源共享和高效整合,对于提高教学质量、调动师生积极性和改善教学氛围具有很大帮助,本文从课堂教学、教辅以及实验等三方面分析了云计算在教学方面的应用。     

云计算环境下的PSO可信资源调度

对云计算环境下的资源调度问题进行了研究。针对云计算环境下资源调度的特点,结合节点失效以及任务间的网状结构特点,建立资源调度问题数学模型,运用离散粒子群算法求解该问题。针对模型特点结合云计算服务运营实情,设计算例进行仿真测试。验证表明了所建立模型的合理性及该算法求解的可行性和有效性。