分布式系统概念的教学案例设计与实践

分布式系统概念没有公认的定义,不同定义之间甚至存在较大的差异,给学生理解、掌握分布式系统的内涵带来困难。分布性、协作性是分布式系统的根本特征。设计了多个案例,通过课堂研讨促进学生对分布式系统本质的理解,在分布式系统教学实践中取得良好效果。     

网络化操作系统课程设计及BOPPPS模型在课堂中的探索与应用

网络化操作系统课程是为了让学生了解和掌握网络化环境下的新型操作系统技术而设置的一门研究生专业选修课,课程梳理了网络化操作系统与传统操作系统的对应关系,并从中选择了主要的关键技术作为课程内容。课程通过教师讲授+学生课堂报告+项目实践等多个环节让学生理解基础原理的同时,了解操作系统的最新发展前沿,同时锻炼和提升解决实际问题的能力。针对教学内容涉及面广以及学生参与性不足等问题,课程将国际前沿的教学理念BOPPPS模型运用到课程设计中,通过课程引入、确定课程目标、预评测、参与式学习、后评价和课程总结六个环节,充分调动学生的积极主动性,有效提升教学效果。     

基于Event-B和Rodin开展形式化软件工程教学

形式化软件工程是软件工程的重要组成部分。Event-B方法是一种软件形式化开发方法,Rodin是支持Event-B方法的开放工具集。基于Event-B方法和Rodin开展形式化软件工程教学,有益于学生正确理解精化等重要的软件工程概念,理解并掌握开发可信软件的方法,是软件工程教学的重要补充。     

一种基于Matrix的QR分解向量化方法

提出一种基于Matrix的Givens旋转的QR分解向量化方法。针对Matrix的体系结构特点,对向量数据访存和计算进行优化,使计算均衡分布到各个向量处理单元;设计双缓冲DMA的数据传输策略,使得内核的计算与DMA数据搬移的时间完全重迭,内核始终处于峰值计算,从而取得最佳的计算效率。实验结果表明,该方法能够取得较高的计算效率和性能加速比。     

一种虚拟路由器资源映射算法研究

网络虚拟化技术的提出,为解决互联网"僵化"问题找到了新的思路,受到广泛的关注。在虚拟路由器平台中,若干台互联的网络服务器资源组成了底层物理网络,通过虚拟网络映射技术,将物理网络资源有效地映射到虚拟网络设备上,组成多个虚拟网络,满足用户对网络的多样化需求。虚拟路由器资源映射问题是虚拟网络映射问题的基础,虚拟路由器实例与物理资源的映射方法决定了虚拟网络平台资源的利用率和虚拟网络系统的性能。针对虚拟路由器平台资源分配的问题,提出了物理网络资源模型和虚拟路由器资源请求模型,设计了一种启发式虚拟路由资源分配算法,并对算法的复杂性和优化目标进行了分析。     

Linux内核提权攻击研究

提权攻击是针对Linux系统的一种重要攻击手段。根据提权攻击所利用的漏洞类型,一般可将其分为应用层提权攻击和内核提权攻击。现有的防御技术已经能够防御基本的应用层提权攻击,但是并不能完全防御内核提权攻击,内核提权攻击仍是Linux系统面临的一个重要威胁。内核提权攻击一般通过利用内核提权漏洞进行攻击。针对内核提权攻击,分析研究了基本的内核提权漏洞利用原理以及权限提升方法,并对典型的内核提权攻击防御技术进行了分析。最后通过实验对SELinux针对内核提权攻击的防御效果进行了分析验证,并针对发现的问题指出了下一步具有可行性的研究方向。     

一种面向空地一体化组网的体系架构

空间网络是空地一体化组网中地面网络延伸的重要组成部分。针对空间网络为移动星座的场景,传统的空地一体化组网模型将空间网络视为独立自治域,利用边界网关协议将空间网络与地面自治域互联起来,最大化同地面网络保持兼容。然而,传统组网模型存在边界网关面临频繁会话中断或大量路由更新等问题。通过重新审视空间网络的角色定位和边界划定问题,提出一种面向空地一体化组网的体系架构Slink。Slink的核心思想是空间网络为地面网络提供互联通道,利用星地网关隔离空地两网间的路由更新。实验仿真表明,Slink体系架构能够有效减小对空间路由器的路由存储空间需求,降低星地网络间的带宽消耗。     

应用财经新闻挖掘的金融品种价格走势预测

随着经济的不断发展,金融活动中的不确定性日益增加,金融预测受到学术界及金融界的高度重视。人们希望通过获得预测性的判断和推测,掌握金融产品未来的发展趋势和规律。而近期随着互联网发展,出现海量财经信息,仅仅依靠历史价格的数据挖掘技术,不能很好地反映金融市场多元因素的影响。因此,通过挖掘财经新闻信息中的情感倾向信息,结合金融历史价格数据,组合多元线性回归和差分自回归滑动平均模型,提出了一种基于财经新闻信息挖掘的金融价格走势预测方法,通过实际数据验证,表明该方法可以获得较为准确的预测结果。     

基于负载预测的虚拟机动态调度算法研究与实现

在云计算系统中为了实现负载均衡和资源的高效利用,需要在虚拟机粒度上对云计算系统进行调度,通过热迁移技术将虚拟机从高负载物理节点迁移到低负载物理节点。把负载预测技术和虚拟机动态调度技术相结合,提出了LFS算法,通过虚拟机历史负载数据对虚拟机未来的负载变化情况进行预测,然后根据预测结果对虚拟机进行调度,能够有效地避免云计算系统中高负载物理节点出现,实现负载均衡,提高资源使用率。     

数据筛选的低频UWB SAR图像快速可视化

目的 为了能够快速得到适于视觉解译的UWB SAR图像,提出了一种基于数据筛选的低频UWB SAR图像快速可视化算法.方法 该方法从统计学的角度出发,讨论了低频UWB SAR图像数据的统计特性和灰度分布模型;在此基础上,首次提出采用3σ准则对低频UWB SAR图像数据进行筛选;并使用修正映射函数映射.结果 对处理后所得图像进行质量评估,可以发现,所得灰度图在等效视数、中央凹特征和对比敏感度特征等方面要优于传统方法处理的处理结果,因而更符合人类视觉系统特征,更易于人眼视觉系统全面了解低频UWB SAR图像表征的场景信息.结论 与传统方法相比,该算法能自适应压缩图像动态范围,处理耗时短,所得图像细节突出,适于对低频UWB SAR图像数据实时处理.