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文字说明：

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)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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73 篇 期刊文献
46 篇 专利
27 篇 学位论文
4 篇 会议
2 篇 报纸

馆藏范围

152 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

80 篇 工学
- 43 篇 计算机科学与技术...
- 19 篇 软件工程
- 15 篇 仪器科学与技术
- 11 篇 控制科学与工程
- 10 篇 机械工程
- 9 篇 信息与通信工程
- 6 篇 电子科学与技术（可...
- 4 篇 测绘科学与技术
- 4 篇 网络空间安全
- 3 篇 地质资源与地质工...
- 2 篇 建筑学
- 2 篇 土木工程
- 2 篇 交通运输工程
- 2 篇 航空宇航科学与技...
- 2 篇 城乡规划学
- 1 篇 光学工程
- 1 篇 电气工程
- 1 篇 水利工程
- 1 篇 石油与天然气工程
32 篇 管理学
- 31 篇 管理科学与工程(可...
9 篇 理学
- 3 篇 地理学
- 2 篇 数学
- 2 篇 系统科学
- 1 篇 大气科学
- 1 篇 地球物理学
- 1 篇 统计学（可授理学、...
6 篇 经济学
- 6 篇 应用经济学
3 篇 教育学
- 3 篇 教育学
2 篇 农学
1 篇 法学
- 1 篇 公安学
1 篇 文学
- 1 篇 新闻传播学
1 篇 医学
1 篇 军事学
1 篇 艺术学

主题

106 篇 计算框架
6 篇 人工智能
5 篇 机器学习
4 篇 分布式
4 篇 大数据
4 篇 mapreduce
3 篇 hadoop
3 篇 云计算
3 篇 边缘计算
3 篇 资源管理
3 篇 平台
3 篇 微软
3 篇 开源
2 篇 gis系统
2 篇 计算平台
2 篇 大数据分析
2 篇 citrix
2 篇 数据处理
2 篇 国际标准
2 篇 框架结构

机构

7 篇 中国科学院大学
6 篇 浙江大学
5 篇 华南理工大学
4 篇 华中科技大学
4 篇 华为技术有限公司
3 篇 国防科技大学
3 篇 南京航空航天大学
3 篇 电子科技大学
2 篇 深圳清华大学
2 篇 西安交通大学
2 篇 中国科学院计算技...
2 篇 山东科技大学
2 篇 清华大学
2 篇 南京师范大学
2 篇 北京奇艺世纪科技...
2 篇 重庆大学
2 篇 江苏物联网研究发...
2 篇 西安电子科技大学
2 篇 北京大学
2 篇 北京航空航天大学

作者

2 篇 shen yao
2 篇 沈尧
2 篇 王博
2 篇 焦彬如
2 篇 金海
2 篇 许立剑
2 篇 陈康
2 篇 范平
2 篇 郑纬民
2 篇 杨贲
2 篇 卓开云
2 篇 余少群
2 篇 张国良
2 篇 秦小麟
2 篇 qin xiao-lin
2 篇 刘亮
2 篇 liu liang
2 篇 张佳琦
2 篇 崔江涛
2 篇 wang fei

语言

151 篇 中文
1 篇 英文

检索条件"主题词=计算框架"

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详细简洁

排序：

创新计算框架在蛋白质设计方面获突破

创新计算框架在蛋白质设计方面获突破

引用

科技日报

作者：张梦然

科技日报北京11月12日电（记者张梦然）在今年诺贝尔化学奖表彰计算蛋白质设计领域的重大进展后，美国能源部阿贡国家实验室团队宣布开发出一种名为MProt-DPO的创新计算框架，该框架利用人工智能（AI）和世界顶尖的超级计算机，推动蛋... 详细信息

科技日报北京11月12日电（记者张梦然）在今年诺贝尔化学奖表彰计算蛋白质设计领域的重大进展后，美国能源部阿贡国家实验室团队宣布开发出一种名为MProt-DPO的创新计算框架，该框架利用人工智能（AI）和世界顶尖的超级计算机，推动蛋白质设计取得新突破。这一成就标志着向AI......

关键词：蛋白质设计计算框架阿贡国家实验室

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多层云计算框架协同的孕龄新生儿脑病历集成约简方法

多层云计算框架协同的孕龄新生儿脑病历集成约简方法

引用

作者：丁卫平陈森博王杰华李跃华管致锦董建成沈学华程学云缪雪晴顾颀高峰 226000 江苏省南通市崇川区啬园路9号

本发明公开了一种多层云计算框架协同的孕龄新生儿脑病历集成约简方法。该方法首先构造多层MapReduce协同神经子种群Neuro-subpopulationi结构，提取各神经子种群精英最优带权裕度WCi，并通过MapReduce将大规模脑病历组织属性自适应划分... 详细信息

标准号: CN105279388A

本发明公开了一种多层云计算框架协同的孕龄新生儿脑病历集成约简方法。该方法首先构造多层MapReduce协同神经子种群Neuro-subpopulation_i结构，提取各神经子种群精英最优带权裕度WC_i，并通过MapReduce将大规模脑病历组织属性自适应划分至n个协同进化的神经子种群中，并取得不同脑病历组织最佳分割曲面；然后设计一种五层结构的神经网络优化模型，构造精英能量矩阵NSMP，各神经子种群最优能量精英Elitist_leader_i进行脑病历曲面Sub_curve_i的集成化协同约简，达到各自分割曲面的最优约简集最后提取出脑病历组织的全局最优属性约简集Red^Ensemble。本发明利用云计算环境下多层MapReduce框架和协同神经子种群精英快速提高大数据环境下孕龄新生儿脑病历约简效率和精度，对其脑病历特征选择、规则提取和临床决策支持服务等具有重要的意义。

关键词：病历子种群约简神经协同最优多层一种新生儿神经网络优化模型云计算环境自适应划分提取分割曲面规则提取计算框架快速提高临床决策能量矩阵特征选择五层结构协同进化支持服务组织属性大数据集成化层云裕度分割各自全局公开设计进行

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一种基于Storm实时流计算框架的消息可靠处理保障方法

一种基于Storm实时流计算框架的消息可靠处理保障方法

引用

作者：谢夏金海胡亚军柯西江 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

本发明公开了一种基于Storm实时流计算框架的消息可靠处理保障方法，包括：①预处理阶段，对环境做初始化工作；②集群计算过程中对已经发射并正处于计算状态的数据进行跟踪；③发射任务在监听到消息处理成功的信号时，清空缓存区中属... 详细信息

标准号: CN103699599A

本发明公开了一种基于Storm实时流计算框架的消息可靠处理保障方法，包括：①预处理阶段，对环境做初始化工作；②集群计算过程中对已经发射并正处于计算状态的数据进行跟踪；③发射任务在监听到消息处理成功的信号时，清空缓存区中属于它的所有子元组的跟踪信息；④发射任务在监听到消息处理失败的信号时，定位产生处理失败的任务的位置和待恢复数据；⑤根据跟踪信息和xml文件构建消息恢复程序，然后从缓存区读取待恢复数据，执行消息恢复程序；⑥清空缓存区，释放内存空间。本发明在消息恢复时避免了复杂拓扑业务下存在的大规模重复计算，有效地减少消息恢复的计算量，从而提升整个业务场景下数据处理的性能，保证实时处理对低延迟的需求。

关键词：消息恢复发射任务跟踪信息恢复数据清空缓存消息处理预处理阶段保障方法计算过程计算框架计算状态可靠处理内存空间实时处理文件构建业务场景数据处理初始化缓存区计算量实时流集群拓扑延迟发射跟踪

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用于Storm流计算框架的方法和装置

用于Storm流计算框架的方法和装置

引用

作者：韩宇 110179 辽宁省沈阳市浑南新区新秀街2号

本发明公开了一种用于Storm流计算框架的方法和装置。Storm流计算框架包括多个处理组件，多个处理组件设置有多个处理并发线程，所述方法包括：分别统计多个处理组件中的每个处理组件在多个时间段中的每个时间段内的工作量，得到工作量... 详细信息

标准号: CN105404554A

本发明公开了一种用于Storm流计算框架的方法和装置。Storm流计算框架包括多个处理组件，多个处理组件设置有多个处理并发线程，所述方法包括：分别统计多个处理组件中的每个处理组件在多个时间段中的每个时间段内的工作量，得到工作量历史规律；以及根据工作量历史规律来调整每个时间段内多个处理并发线程在多个处理组件之间的数量配比，使得在每个时间段内，多个处理并发线程中的任意两个处理并发线程的工作量的比率处于预定的阈值范围内。本发明基于统计的工作量的历史规律，动态地调整处理组件之间的并发线程的数量配比，以使处理组件的并发线程以更优的拓扑进行分布，从而能够充分地利用集群的计算资源，提高了执行效率。

关键词：多个处理并发线程工作量时间段处理组件历史规律计算框架数量配比动态地调整预定的阈值分别统计计算资源执行效率组件设置范围内集群两个拓扑一种分布公开统计处理调整进行

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一种实现多种大数据计算框架统一接口的方法

一种实现多种大数据计算框架统一接口的方法

引用

作者：柴满徐健王国辉 519080 广东省珠海市唐家湾镇软件园路1号生产加工中心4#楼二层2、4单元

建立统一的hadoop计算框架接口，实现以统一的接口来访问hadoop的多种计算框架，用户通过JDBC接口透明访问Hive、HBase、spark、Impala等框架中的数据，实现了多种hadoop计算框架统一接口的方法，让用户通过JDBC接口透明访问Hive、HBase... 详细信息

标准号: CN105045607A

建立统一的hadoop计算框架接口，实现以统一的接口来访问hadoop的多种计算框架，用户通过JDBC接口透明访问Hive、HBase、spark、Impala等框架中的数据，实现了多种hadoop计算框架统一接口的方法，让用户通过JDBC接口透明访问Hive、HBase、spark、Impala等框架中的数据。

关键词：计算框架透明访问多种计算统一接口统一访问建立

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MapReduce计算框架中的高性能排序方法

MapReduce计算框架中的高性能排序方法

引用

作者：蒋达晟陈薇王腾蛟 100871 北京市海淀区颐和园路5号北京大学

本发明涉及一种MapReduce计算框架中的高性能排序方法。该方法在Map阶段按照partition分别构建缓冲链，移除partition本身进行排序的需要，并且对于每一个partition数据将按照块进行组织，降低了数据在内存中的拷贝以及文件IO方面的代... 详细信息

标准号: CN103995827A

本发明涉及一种MapReduce计算框架中的高性能排序方法。该方法在Map阶段按照partition分别构建缓冲链，移除partition本身进行排序的需要，并且对于每一个partition数据将按照块进行组织，降低了数据在内存中的拷贝以及文件IO方面的代价；在Map阶段不执行排序操作，在Reduce阶段以一个较大的缓冲池作为一次排序的基本单位，使得在排序的归并阶段总的归并路数是一个用户可调优的值。本发明通过一种混合的内存排序算法，优化了MapReduce框架中排序的两个阶段，基本消除了排序对于计算框架的性能影响，进而提升了计算框架的资源有效性，降低了集群的整体资源消耗。

关键词：排序计算框架资源有效性排序方法排序算法性能影响整体资源缓冲池缓冲集群拷贝移除内存优化

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基于MR计算框架的图像SIFT特征匹配方法

基于MR计算框架的图像SIFT特征匹配方法

引用

作者：崔江涛张佳琦李林蒋莲王博张国良 710071 陕西省西安市太白南路2号

本发明公开了一种基于MR计算框架的图像SIFT特征匹配方法，包括如下步骤：1.建立集群；2.搭建Hadoop平台；3.建立图像库；4.提取特征点；5.特征点建立键-键-值对；6.上传特征点到分布式文件系统中；7.图像匹配请求；8.完成图像匹配。本... 详细信息

标准号: CN102496033B

本发明公开了一种基于MR计算框架的图像SIFT特征匹配方法，包括如下步骤：1.建立集群；2.搭建Hadoop平台；3.建立图像库；4.提取特征点；5.特征点建立键-键-值对；6.上传特征点到分布式文件系统中；7.图像匹配请求；8.完成图像匹配。本发明采用MR计算框架，在图像匹配过程的实现并行计算，提高图像的匹配效率，降低计算匹配图像的时间复杂度。本发明采用MR开源实现框架Hadoop平台的集群图像处理方式，有效应对海量图像数据。

关键词：图像匹配特征点计算框架集群分布式文件系统图像特征匹配方法图像处理方式时间复杂度并行计算匹配图像匹配效率图像数据图像库搭建海量上传

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MapReduce计算框架下的可迭代式数据处理方法

MapReduce计算框架下的可迭代式数据处理方法

引用

作者：邹瑜斌张帆须成忠 518055 广东省深圳市南山区西丽大学城学苑大道1068号

本发明提出一种MapReduce计算框架下的可迭代式数据处理方法，包括以下步骤：S10、读取原始数据，将原始数据解析成独立数据项；S20、采用Shuffle Grouping机制将所述输入数据分发至各线程或进程进行处理；S30、对数据进行哈希重组、排... 详细信息

标准号: CN103699442A

本发明提出一种MapReduce计算框架下的可迭代式数据处理方法，包括以下步骤：S10、读取原始数据，将原始数据解析成独立数据项；S20、采用Shuffle Grouping机制将所述输入数据分发至各线程或进程进行处理；S30、对数据进行哈希重组、排序，并采用Fields Grouping机制将排序后数据分发至各线程或进程；S40、各线程或进程实时对缓冲池中数据进行排序、分组；S50、将数据发送至线程或进程进行处理；S60、将返回的计算结果解析成独立数据项，重复步骤S20至S50，直至发出表示停止迭代的数据项。本发明可保持MapReduce的计算性能不因迭代而受到影响，也降低了虚拟机的创建和销毁的开销。

关键词：线程排序独立数据项数据分发原始数据进程解析数据处理方法计算框架计算性能数据发送对数据缓冲池数据项虚拟机哈希开销停止

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以矩阵为中心的分布式计算框架

以矩阵为中心的分布式计算框架

引用

作者：武永卫陈康张磊郑纬民 518057 广东省深圳市高新技术产业园南区高新南七道深圳清华大学研究院

本发明提供了一种以矩阵为中心的分布式计算框架，执行如下步骤：计算框架读取数据，并根据数据生成稀疏矩阵；对稀疏矩阵进行预处理，并将稀疏矩阵进行逻辑分块以得到多个矩阵块；通过计算框架对多个矩阵块进行划分；根据划分后的矩阵... 详细信息

标准号: CN104951427A

本发明提供了一种以矩阵为中心的分布式计算框架，执行如下步骤：计算框架读取数据，并根据数据生成稀疏矩阵；对稀疏矩阵进行预处理，并将稀疏矩阵进行逻辑分块以得到多个矩阵块；通过计算框架对多个矩阵块进行划分；根据划分后的矩阵块进行矩阵运算以提升数据的处理效率。该计算框架，解决分布式矩阵划分中对系统性能的均衡问题。该计算框架在划分中针对数据的矩阵特征进行优化，在数据倾斜、通信量和单机计算效率等性能上达到平衡。

关键词：计算框架稀疏矩阵矩阵块划分预处理矩阵进行分布式计算处理效率根据数据计算效率矩阵划分矩阵特征矩阵运算逻辑分块系统性能针对数据通信量一种单机生成均衡倾斜平衡提升优化执行解决

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一种基于Storm实时流计算框架的应用网络带宽动态优先级保障方法

一种基于Storm实时流计算框架的应用网络带宽动态优先级保障方法

引用

作者：杨海龙栾钟治钱德沛 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明公开了一种基于Storm实时流计算框架的应用网络带宽动态优先级保障方法，包括：设置应用拓扑结构；设置网络所需的开销、元组发送速度和接收速率；调整网络资源花费速率；当应用拓扑结构运行后，在时间窗口内对不同节点上组件的... 详细信息

标准号: CN104639466A

本发明公开了一种基于Storm实时流计算框架的应用网络带宽动态优先级保障方法，包括：设置应用拓扑结构；设置网络所需的开销、元组发送速度和接收速率；调整网络资源花费速率；当应用拓扑结构运行后，在时间窗口内对不同节点上组件的元组发送和接收速率进行实时监控；然后根据组件的剩余资源预算确定网络带宽优先级调整策略。本发明在多用户共享集群环境下，避免了由于资源竞争所导致的应用性能不确定性，有效地保障了高优先级应用对网络带宽的优先使用，并且能够根据负载水平变化自适应地调整应用优先级设置，在保障高优先级应用服务质量要求的同时，最大限度地满足其它应用对网络带宽地使用。

关键词：优先级网络带宽拓扑结构优先级调整策略应用服务质量应用优先级最大限度地保障方法带宽动态负载水平集群环境计算框架剩余资源时间窗口实时监控网络资源应用网络应用性能优先使用资源竞争实时流内对开销确定性保障共享预算网络

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