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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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主题

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机构

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65 篇 东南大学
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60 篇 南京邮电大学
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53 篇 海南大学
53 篇 河海大学
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作者

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32 篇 邵礼旭
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20 篇 陈颖
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分布式计算及其在现代远程教育系统中的应用

分布式计算及其在现代远程教育系统中的应用

引用

作者：邱庆华首都经济贸易大学

学位级别：硕士

分布式计算技术自80年代以来就成为计算机发展研究的热点，在网络应用日益深化的今天，大量用户都连入到广域网、因特网，许多的应用程序需要在网络环境的异构平台下运行。分布式计算技术有效地解决了异构网络环境下不同软、硬件平台资... 详细信息

分布式计算技术自80年代以来就成为计算机发展研究的热点，在网络应用日益深化的今天，大量用户都连入到广域网、因特网，许多的应用程序需要在网络环境的异构平台下运行。分布式计算技术有效地解决了异构网络环境下不同软、硬件平台资源共享和互操作的集成问题。本文通过对分布式计算环境、架构和几种主流的实现技术进行探讨，结合具体实际情况和远程教育要求与特点，提出基于Internet的远程教育系统是发展现代远程教育的有效手段，最后采用SUN公司发布的分布式构件模型——J2EE技术规范来实现一个基于Internet的现代远程教育系统。目的是将分布式计算技术应用于具体实践，并提出一个相对商业化和比较完善的现代远程教育系统模型，期望对推动远程教育的发展有所启示。

关键词：分布式计算远程教育 J2EE 因特网企业JavaBeans

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分布式计算环境中的性能异常预测监控

分布式计算环境中的性能异常预测监控

引用

作者：仇沂上海交通大学

学位级别：硕士

近十几年来,分布式系统环境得到了广泛的关注和研究。分布式计算将需要庞大计算资源的问题分割成若干子问题,这些子问题再由系统中的多个计算机分别进行处理,各个计算机处理的结果集中整合到一起成为一个最终的结果,由于一个巨大的问题... 详细信息

近十几年来,分布式系统环境得到了广泛的关注和研究。分布式计算将需要庞大计算资源的问题分割成若干子问题,这些子问题再由系统中的多个计算机分别进行处理,各个计算机处理的结果集中整合到一起成为一个最终的结果,由于一个巨大的问题需要多个计算机合作进行解决,因此计算的可靠性和有效性成了人们的关注目标。为了提高分布式环境的可靠性,传统的方法是通过使用基于冗余部件的高可用性(HA)技术来保证持续的服务,在出现节点失效的情况下,将该节点上的应用立即迁移到冗余节点上。但是,如果使用预测机制在节点失效之前及时地发现系统中的异常,根据异常的级别和相关的维护机制,可以有效地避免节点意外中止,因此可以更大程度地高分布式环境的可靠性。在实际情况中,性能异常预测可以应用到多方领域中减少不要的损失,根据需要达成特定的监控目的。机器的性能主要可以反映为 CPU负载、内存使用率、磁盘使用率等,因此,本文主要研究这些数据所形成的时间序列异常预测的技术。\n 目前,在异常研究领域,尽管已经有不少有关性能异常探测技术,但性能异常预测却尚未得到广泛研究。异常探测只能在异常已经发生之后对其进行检测分析,而异常预测技术才是真正避免异常发生的关键所在。\n 针对这些问题,本文提出了两类异常预测模型——单变量的异常预测算法和多变量的异常预测算法。其中,单变量的异常预测算法采用单个性能度量作为预测对象,通过寻找最相似模式与机器学习结合的方法,对异常的预兆进行判断。多变量的异常预测算法则同时观察系统的多个度量,综合考虑多方面因素,通过改进的基于KNN的方法对异常进行预测。除此以外,对每一种算法本文都设计了一系列实验,从多角度来检验各算法的准确性,在各实验中,本文将算法结果与前人的算法实验结果想对比,比较各自算法的长处和不足。\n 在本文的最后,介绍了名为“基于语义事件的分布式监控系统”的分布式监控模型,该系统是一种全新的监控系统,它用语义的形式来发布监控信息,而语义事件可由用户自行定义,这样使得该系统更加灵活并且易于扩展。此外,我们还将以上两类异常监控模型整合到该系统中,对系统单个或多个性能度量进行异常预测。实验结果表明,本文中所提出的基于语义事件的分布式监控系统在机器性能监控以及性能异常预测两个方面都有很好的表现。

关键词：分布式计算异常预测机器学习模式匹配

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分布式计算技术在建筑管理系统中的应用研究

分布式计算技术在建筑管理系统中的应用研究

引用

作者：阮依香武汉大学

学位级别：硕士

建筑信息是分布的地理信息.在建筑管理系统中,建筑信息的分布性集中表现在空间区域——深圳市规划与国土资源局的三级管理体制决定了建筑数据在空间上分布在市局、分局和国土所.因此,将分布式计算技术应用在建筑管理系统中是由该局的管... 详细信息

建筑信息是分布的地理信息.在建筑管理系统中,建筑信息的分布性集中表现在空间区域——深圳市规划与国土资源局的三级管理体制决定了建筑数据在空间上分布在市局、分局和国土所.因此,将分布式计算技术应用在建筑管理系统中是由该局的管理体制决定的.该文在论述分布式计算技术的理论、方法的基础上,重点论述了地理数据的分布式处理和分布式管理.通过将地理数据的分布式处理和分布式管理在建筑管理系统中的具体应用,该文作者使分布的建筑数据具有透明的分布能力和被用户透明的访问使用能力.

关键词：建筑管理系统分布式计算分布式处理分布式管理 Oracle

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分布式计算及其在电子商务中的应用

分布式计算及其在电子商务中的应用

引用

作者：宋又丁南开大学

学位级别：硕士

该论文主要就分布式计算中的组件对象技术和同步事务处理以及异步处理技术及其在电子商务中的应用做了较深入的研究,主要内容如下:1、简单地概述了分布式计算在Windows操作系统下的体系结构.2、详细分析了COM以及DCOM的操作原理、执行... 详细信息

该论文主要就分布式计算中的组件对象技术和同步事务处理以及异步处理技术及其在电子商务中的应用做了较深入的研究,主要内容如下:1、简单地概述了分布式计算在Windows操作系统下的体系结构.2、详细分析了COM以及DCOM的操作原理、执行机制、内部结构和相关的内容.3、对分布式事务处理的原理、机制及实现做了阐述,并对实现这一处理的Microsoft Transaction Server(MTS)服务及其使用和开发做了详细的说明.4、对分布式计算中的异步处理就原理和机制做了研究,并且分析了微软的报文队列服务(MSMQ)的管理和应用细节.5、就作者的体会分析了在分布式计算中的同步技术和异步技术的区别及其在不同场合下的应用,并且设计了一个包括了三类电子商务活动的网上订购系统的简化模型,在Windows操作系统下实现了代码.

关键词：分布式计算 COM/DCOM 分布式事务 MTS 异步处理 MSMQ 电子商务

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分布式计算平台P2HP的任务管理及蛋白质折叠

分布式计算平台P2HP的任务管理及蛋白质折叠

引用

作者：刘宇华中科技大学

学位级别：硕士

在生物信息学领域,利用计算对蛋白质折叠进行模拟运算并从中预测出蛋白质分子空间构象的方法已被普遍接受,然而模拟运算所需要的计算量异常巨大。为了应对计算能力不足的问题,人们提出了多种分布式计算平台对蛋白质折叠模拟运算进行研... 详细信息

在生物信息学领域,利用计算对蛋白质折叠进行模拟运算并从中预测出蛋白质分子空间构象的方法已被普遍接受,然而模拟运算所需要的计算量异常巨大。为了应对计算能力不足的问题,人们提出了多种分布式计算平台对蛋白质折叠模拟运算进行研究。虽然这些平台在一定程度上缓解了计算资源匮乏的状况,但通常存在单一节点失效和任务划分不灵活等缺点。因此,设计和实现的P2HP(P2P-based high performance computing platform)平台克服上述缺点,使分布式计算具有了更好的灵活性、容错性和扩展性。对于P2HP计算平台而言,高效的任务管理机制是必不可少的。为了达到该目标,P2HP平台以文件的形式对计算任务进行了组织,使得任务的存储、任务的传输以及任务的操作机制都有其优势:运用存储任务元数据和嵌入式数据库的策略,提高了任务的存取效率;定义基于连接的数据管道传输协议,对任务的传输进行了快速处理;提供了一整套软件开发包,方便了用户和志愿机对任务进行操作。通过对基于格点模型的PERM(Pruned-Enriched-Rosenbluth Method)算法进行分析,设计了PERM算法的分布式计算的策略,并对该策略在几类分布式计算平台上的实施进行了探讨,且最终将基于PERM算法的蛋白质折叠分布式计算运行于P2HP平台之上。将目前运行效率较高的PERM算法运行至P2HP平台上,能够充分地说明平台的通用性和可用性,为解决蛋白质折叠计算问题提供了一条新的途径。实验结果表明利用P2HP平台对基于PERM算法的蛋白质折叠计算进行分布式处理,不但能够增加算法在单位时间内搜索结果空间的次数,而且随着志愿机数目的增加,P2HP平台的加速比会有所提高,使得平台能够在较短的时间内找到蛋白质分子的最优空间构象。

关键词：蛋白质折叠分布式计算任务管理机制传输协议

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分布式计算综合实验平台的设计与实现

分布式计算综合实验平台的设计与实现

引用

作者：崔洋洋西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着移动互联网技术的飞速发展,许多互联网企业产生的数据量以指数级别快速增长。在这种情况下,有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成,传统的集中式计算技术已经无法满足大量数据存储与处理的需求了。而分布式计算可以将大型任务或... 详细信息

随着移动互联网技术的飞速发展,许多互联网企业产生的数据量以指数级别快速增长。在这种情况下,有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成,传统的集中式计算技术已经无法满足大量数据存储与处理的需求了。而分布式计算可以将大型任务或数据切分成很多小的子任务分配给其他的机器处理,并把所有的计算结果进行综合起来得到最终结果,从而大大提高了计算效率。在此背景下,高校信息化进程不断推进,各大高校都希望能够加强对大数据、分布式计算等方面的人才培养力度,教学实验平台作为高校教学过程中非常重要的一项应用也应当紧跟步伐。然而经研究发现,高校实验室具有典型的用户多、难管理等特点,在进行分布式计算实验时,每个用户都需要在单台计算机上利用多个虚拟机搭建集群环境,配置环境复杂,需占用大量时间,且运行分布式算法程序效率低下,效果难以满意。另外,教师在进行实验考核时往往需要花费大量时间去人工检查源代码,效率极低。虽然目前已经出现很多相关的实验平台,但其中大部分都将重点放在如何高效利用与管理实验资源,而在如何高效处理分布式计算实验与辅助实验考核方面还不完善,功能有所欠缺。本文通过分析现有高校实验室建设现状,针对上述问题,将云计算与高校教育进行有效的结合,设计并实现了基于Hadoop的分布式计算综合实验平台。在该平台上,用户无需搭建实验环境,通过浏览器即可直接提交程序代码到平台,平台会自动完成计算。同时,该平台提供对用户实验过程监控、实验结果的记录及对用户完成实验情况进行自动统计等功能。本论文的主要工作如下:(1)分布式集群部署方案的设计与实现。本文研究了HDFS、MapReduce、Yarn等Hadoop相关组件的核心架构设计与基本原理,利用一台主机上的三台虚拟机部署分布式集群环境。(2)远程调用方案的设计与实现。研究常用的网络传输协议,通过比较其优缺点,提出本文的构想方案,利用较安全的SSH协议进行加密连接,进行远程任务调用,通过Web服务器直接将任务远程提交到分布式集群并执行。(3)任务调度与监控方案的设计与实现。针对平台中任务的执行流程,设计一种基于线程池的任务调度方案,用于协调多个用户提交的任务与分布式集群的负载均衡。最后针对该分布式计算综合实验平台,本文利用三台虚拟机搭建了实验环境,并对其开展测试。实验结果表明,该平台能够有效地完成分布式计算任务,实现了在多用户间以共享平台软硬件资源的方式完成计算并验证实验结果,同时提供了辅助实验考核等功能,解决了实验环节部署难、效率低及资源利用率低等方面的问题,大大减轻了教师的压力。

关键词：分布式计算 Hadoop HDFS MapReduce 高校教育

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分布式计算软件LSF的后期维护与测试

分布式计算软件LSF的后期维护与测试

引用

作者：方兴北京邮电大学

学位级别：硕士

软件测试与维护是软件开发过程中的重要组成部分，软件测试做的怎么样，直接关系到产品的最终质量。软件测试在软件开发过程中的比重也在不断增加。再加上维护工作也要包含大量的测试，因此，人们对于测试工作的研究越来越多，越来越深... 详细信息

软件测试与维护是软件开发过程中的重要组成部分，软件测试做的怎么样，直接关系到产品的最终质量。软件测试在软件开发过程中的比重也在不断增加。再加上维护工作也要包含大量的测试，因此，人们对于测试工作的研究越来越多，越来越深入。而对于产品的后期维护与测试，则关系到产品用户的满意度和后续版本的开发，对于保证用户的正常使用和后续版本的升级有很重要的意义。本文讨论的重点在于维护过程中的测试流程保证。软件质量管理，就是通过一系列的手段和过程来保证最后的产品质量。考虑完善的维护流程，对于规范测试人员的工作，提高产品质量，提高工作效率都很有帮助。尤其对于LSF(Load Sharing Facility)这样的分布式计算产品，涉及大量的操作系统和软硬件环境，组织并管理规模庞大的网络，LSF的维护工作更加复杂和重要。一个考虑完善，不断健全的维护流程是必不可少的。本文主要包括以下几方面的内容： 1、维护与测试的理论研究。维护与测试是软件开发的重要组成部分，只有正确地理解了维护与测试，才能更好的规范质量管理的流程，使用更先进的测试方法，增强维护的质量和效率。 2、分布式计算与网格计算的定义和特点。只有了解了分布式计算的复杂性，才能对LSF产品的复杂性有更清晰的认识。 3、LSF产品介绍。通过对于LSF的体系结构和工作原理的认识，加强对产品的测试过程的理解。 4、多种流程的制定与完善。质量管理中包括多种流程，而后期的维护主要在于补丁测试，这是直接面对客户的工作，重要性不言而喻。还包括其他几种流程的介绍，使质量管理过程中涉及的工作有良好的规范性。 5、维护与测试实例的分析与解决。通过对工作实例的深入分析，了解流程中特定规范的意义，加深理解。同时说明在工作中遇到的问题和解决办法，对于实际的测试工作也有很好的参考价值和借鉴意义。

关键词：分布式计算质量管理维护与测试维护流程负载均衡调度系统

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分布式计算环境及其数据透明访问的研究

分布式计算环境及其数据透明访问的研究

引用

作者：童庆峰北京邮电大学

学位级别：硕士

该论文主要研究了分布式计算环境及其数据透明访问,提出了通过结合分布式计算和数据库访问技术,解决数据访问中透明性难题的方法.该论文探讨了几种常见的数据库访问机制,主要包括ODBC、DAO、OLEDB、ADO和JDBC等,并且比较了各自的优缺点,... 详细信息

该论文主要研究了分布式计算环境及其数据透明访问,提出了通过结合分布式计算和数据库访问技术,解决数据访问中透明性难题的方法.该论文探讨了几种常见的数据库访问机制,主要包括ODBC、DAO、OLEDB、ADO和JDBC等,并且比较了各自的优缺点,以EJB为代表,以某企业的CRM建设为例,完成了对部分系统的分析和建模(主要通过RationalRose完成)、实体和会话EJB的实现(主要通过JBuilder完成)、应用服务器BAS的设置等,证明了结合分布式计算与数据库访问技术实现数据透明访问的可行性,讨论了使用EJB的优缺点、EJB与CORBA和DCOM的互操作性等.此外,还简要介绍了DCOM和CORBA这两种广为使用的分布式计算环境及这两种环境下数据透明访问的机制.

关键词：分布式计算 EJB DCOM CORBA XML 数据库访问技术

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分布式计算量子化学中的数据通信的研究

分布式计算量子化学中的数据通信的研究

引用

作者：李嵩北京工业大学

学位级别：硕士

计算量子化学是一门量子化学、计算数学、计算机技术和化学的各分支学科综合交叉的新学科，其主要目的是利用有效的数学近似方法以及计算机程序来模拟、计算和分析量子化学中的问题、特征和性质。计算量子化学的水平反映了量子化学理论... 详细信息

计算量子化学是一门量子化学、计算数学、计算机技术和化学的各分支学科综合交叉的新学科，其主要目的是利用有效的数学近似方法以及计算机程序来模拟、计算和分析量子化学中的问题、特征和性质。计算量子化学的水平反映了量子化学理论发展与应用状况，常作为量子化学进展的一个重要标志。随着计算机技术的发展与量子化学理论研究的深入，量子化学计算方法及其应用日新月异，由于量子化学研究人员的工作，计算量子化学系统也随之有了一定的发展，现在已经有一些商用量子化学计算软件出现，其中很多都能够在普通PC机上实现化学精度的量化计算，用程序实现的计算量子化学系统可以在仿真环境中模拟各种化学和生物分子，进行一系列的科学研究。但是，此类程序通常规模大，计算复杂，随着计算量子化学学科的发展，原来单机的运行环境已不能满足日益增长的计算任务要求。为满足计算量子化学学科用户的高性能计算需求，就需要构建分布式系统，在机群环境中完成海量计算任务。由于用户的操作系统平台不同，用户可能在办公室利用Windows环境的台式机，也可能在外出差利用Linux环境的笔记本，或者利用Mac环境的手机登录远程机群计算环境上载任务、查询计算进度、下载计算结果。这就需要计算量子化学系统用户能够得到多种平台的支持。本文以客户端与机群间的数据通信为主要研究重点，通过构建分布式计算量子化学系统，研究支持多平台的数据通信机制，在保证数据通信的正确性前提下提高通信效率。本论文包括：搭建分布式计算量子化学系统，给出分布式计算量子化学系统的总体结构和模块组成，介绍数据通信在整个系统中的地位和作用，以及高性能计算中计算量子化学的数据通信方法。通过权限管理机制对系统资源合理利用，对系统安全性提供支持；研究对高性能计算平台提供服务进行探测的方法，在数据通信通道建立后数据传输状态的检测机制；研究多线程并发机制对多用户的应用需求提供支持，同时，为了方便高性能计算化学用户，实现同步图形用户界面的实时响应。

关键词：分布式计算数据通信计算量子化学

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分布式计算模式下推荐系统模块研究与设计

分布式计算模式下推荐系统模块研究与设计

引用

作者：胡成凯兰州交通大学

学位级别：硕士

互联网时代下的信息数据量快速增长,提高了用户查找信息的难度。推荐算法作为一种基于数据的信息过滤与处理技术,为解决此类问题提供了基础理论支撑,并在多种场景得到了良好的应用。本论文以电影作为推荐对象,通过情感分析方式改善电影... 详细信息

互联网时代下的信息数据量快速增长,提高了用户查找信息的难度。推荐算法作为一种基于数据的信息过滤与处理技术,为解决此类问题提供了基础理论支撑,并在多种场景得到了良好的应用。本论文以电影作为推荐对象,通过情感分析方式改善电影评分矩阵的稀疏性,研究融合多种推荐算法建立混合推荐模型,设计实现了分布式计算模式下的个性化电影推荐系统。论文通过对国内外研究的历史和现状进行综述,分析目前存在的问题,提出了改进意见和思路,并阐明论文研究内容、研究目的和研究价值。论文对相关的概念和基础理论进行了概述,包括实验数据的获取方式、文本的处理流程、情感分析的研究现状和基本方法、传统推荐系统算法和目前存在的问题、以及分布式框架Spark的基本结构和功能。为有效改善原评分矩阵稀疏性对推荐结果的影响,情感分析部分对电影评论文本进行了细粒度情感分析。根据情感分析结果分别建立用户关注模型和电影特征模型,计算出情感预测评分矩阵;再将该矩阵按照矩阵填充算法填充入原始评分矩阵中,以改善原始矩阵稀疏性问题。在推荐系统模块设计部分,详细介绍了基于物品的协同过滤算法(Item CF)和隐语义模型协同过滤算法(LFM)。以优化后的稠密电影评分矩阵为基础,分别通过掺杂混合和加权混合的方式融合LFM和Item CF,建立新的混合电影推荐算法。在实验验证部分通过情感分析,预测用户评分结果;采用均方根误差(RMSE)确定LFM的隐含主题个数;以准确率和召回率两个指标作为评价依据,分别对混合电影推荐系统和单个电影推荐系统,以及掺杂混合方式和加权混合方式的推荐效果进行了比较分析;为验证分布式计算对于推荐系统运算效率的提升,利用分布式计算框架Spark运行混合电影推荐系统模块,同时与分布式计算框架Hadoop和单机在运算速度方面进行了对比,并展示了推荐结果。本文研究结果表明,掺杂混合和加权混合推荐系统算法在准确率、召回率两个指标方面相较于单一的传统推荐算法都有明显提升,且加权混合模型相比于掺杂混合模型更为出色,有助于提高推荐系统的推荐质量。在处理大数据量的电影推荐系统时,结果显示,Spark相较于Hadoop和单机,可以更有效的缩短运行时间,解决了单个计算机运算速度和资源的不足,有助于实现稳定的快速推荐系统。

关键词：情感分析隐语义模型协同过滤混合推荐系统分布式计算

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