基于安全性能接口的调度和管理模型研究

以云计算效能提高为目的, 以研究Job调度和资源管理两大决定云计算环境能效的最重要因素为基础, 使用调度和管理对象对作为系统统计信息的参考指标进行采集的方式展开研究。性能代理和服务接口模式(PASI)已经从云环境中采集了原始数据, 通常情况下应用于云的安全技术属于被动防御模式, 如实时动态监控或者深度包检测模式(DPI), 其主要目的是实现动态检测和防御。提出了一个有效的框架以提高云计算中心的综合性能指标, 该架构的建立是基于PASI与DPI相结合的方式, 并且提出了一个基于安全PASI的Job调度和资源管理模型(JDRMSP)。实验结果表明, 该模型有效地提升了云环境的整体运作效能。     

空间资源索引与top-k查询研究

以空间资源索引结构R-tree为基础, 考虑人们对空间资源能力指标的要求, 利用道路网络模型进行空间距离的计算, 提出了一种包含能力维度信息的空间资源索引结构和top-k查询算法, 并与传统遍历算法进行对比实验, 验证了查询算法的有效性。     

校园体育教育资源共享的研究

在当今社会,校园体育教育得到了社会各界的关注。21世纪是需要创新的年代,而校园体育教育需要更多的资源支持。简要介绍了校园体育教育资源共享的趋势,论述了校园体育教育资源共享的必要性,阐述了校园体育教育资源共享的必然性和可行性。     

一种基于CloudStack的企业级云资源平台网络优化研究

在对云资源平台的现状进行分析后,提出了一种基于Cloud Stack的企业级云资源平台网络优化方案,通过与现有3种解决方案进行对比,展示了该方案的可靠性和有效性。同时,针对可能存在的风险和不足进行了充分的考虑和论证,并给出了应对措施。     

大型企业私有云应用资源自动调度技术研究及应用

本文研究分析了大型企业私有云应用资源管理特点,参考国际领先的自动化流程编排软件的架构和功能,设计并开发云计算管理平台的应用资源自动调度技术。通过应用系统模板定制、应用运行指标监控和关联分析、IP地址和负载均衡资源自动配置等关键技术,降低了大型企业建设生产级私有云的成本。     

Internet上化学化工资源

详细介绍了Internet上的化学化工资源及域名地址。     

Application of open-pit and underground mining technology for residual coal of end slopes

Given the conditions of residual coal from the boundary of a flat dipping open-pit mine,which uses strip areas mining and inner dumping with slope-covering,we propose an open-pit and underground integrated mining technology for residual coal of end slopes.In the proposal a conveyance road and ventilation conveyance near the slope are built,corresponding to the pit mining area and the surface coal mine dump,as well as an interval haulage tunnel and air-inlet tunnel.The outcome shows that such mining method may reduce the effect to slope stability from underground mining,it does not affect the dumping advance and has a high recovery rate of residual coal resources.The working face is timbered by single hydraulic props,transported by a scraper conveyor and supported by coal walls.This method of mining is one of layered top coal caving,with high resource recovery,low production cost where positive economic benefit can be realized.     

制造任务分解与制造单元级资源配置协同优化

针对网络化制造环境下制造任务分解与资源配置脱节的问题,提出了制造任务逐层分解与制造单元级资源配置协同优化的方法,建立了协同优化流程.在对制造任务特点进行分析的基础上,建立了制造任务模型和制造单元资源模型,建立了多目标优化模型和目标的综合评价体系,利用在遗传算法求解搜索过程中所获得的动态信息进行综合评价,并随着求解搜索过程的深入对变异幅度进行调整,以达到全局优化和加快收敛速度的目的.最后以实例验证了该方法的可行性与有效性.     

基于混沌粒子群的多飞艇资源配置规划方法

对地观测具有任务繁多、约束复杂、资源有限等特点,对观测资源配置进行合理规划具有重要意义。面向多飞艇多载荷对地观测任务,结合经典粒子群算法,研究了满足任务完成度、分辨率要求和负载均衡度等多目标的资源配置规划方法。在经典粒子群算法的基础上利用混沌优化技术进行改进,并设计实现了原型系统。实验验证了该资源配置规划方法的有效性。     

Adaptive joint bandwidth and power allocation in heterogeneous wireless access environment

Joint bandwidth and power allocation for a multi-radio access(MRA)system in a heterogeneous wireless access environment is studied.Since both the number of users being served by the system and the wireless channel state are time-varying,the optimal resource allocation is no longer a static optimum and will change with the varying network state.Moreover,distributed resource allocation algorithms that require iterative updating and signaling interactions cannot converge in negligible time.Thus,it is unrealistic to assume that the active user number and the wireless channel state remain unchanged during the iterations.In this paper,we propose an adaptive joint bandwidth and power allocation algorithm based on a novel iteration stepsize selection method,which can adapt to the varying network state and accelerate the convergence rate.A distributed solution is also designed for the adaptive joint resource allocation implementation.Numerical results show that the proposed algorithm can not only track the varying optimal resource allocation result much more quickly than a traditional algorithm with fixed iteration stepsize,but can also reduce the data transmission time for users and increase the system throughput.