检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2012年第10期32卷 2869-2874,2878页

作者：刘卫宁李一鸣刘波重庆大学计算机学院重庆400030 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030

针对云制造系统中制造云服务组合的多目标规划问题,研究建立了问题模型并提出了求解方法。首先引入了网格制造模式的制造资源服务组合技术,探讨并描述了云制造模式中基于服务质量(QoS)的制造云服务组合过程;接着通过分析云制造模式下制... 详细信息

针对云制造系统中制造云服务组合的多目标规划问题,研究建立了问题模型并提出了求解方法。首先引入了网格制造模式的制造资源服务组合技术,探讨并描述了云制造模式中基于服务质量(QoS)的制造云服务组合过程;接着通过分析云制造模式下制造云服务的特征并基于制造领域知识,研究定义了制造云服务的八维QoS评估标准及计算表达式,推导出制造组合云服务的QoS表达,进而建立了制造云服务组合的多目标规划问题模型。最终设计了自适应粒子群算法来解决该多目标规划问题。仿真实验表明,该算法能有效并高效地解决该问题,且求解效率优于传统粒子群算法。

关键词：云制造多目标规划服务组合自适应粒子群算法服务质量

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共智融合的大数据智能化人才培养研究与实践

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中国电化教育 2021年第4期 16-25页

作者：冯永钟将王茜李学明重庆大学计算机学院重庆400030 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030

针对大数据智能化人才的培养目标和定位尚不明确、融合大数据和人工智能核心内涵的能力与知识体系尚不完善、实践教学体系与大数据智能化行业发展要求尚不匹配、缺少支撑大数据智能化共性基础能力提升的课程群和教学案例库四个大数据智... 详细信息

针对大数据智能化人才的培养目标和定位尚不明确、融合大数据和人工智能核心内涵的能力与知识体系尚不完善、实践教学体系与大数据智能化行业发展要求尚不匹配、缺少支撑大数据智能化共性基础能力提升的课程群和教学案例库四个大数据智能化人才培养中的教学难题,该文提出了数智融合的分层级能力度量与动态扩展知识体系,理工融合、产教融合、创新牵引的开放式培养团队组织与教学过程,良性互动、协同创新的产学研用多方培养机制体系,多途径众智贡献与协同的特色课程项目与场景案例池和“4-5-3”实践创新教学体系,以立德树人为根本标准的技术道德伦理全贯穿、全渗透教育6项教学研究与改革创新工作,结合在知识及教学案例资源推荐机制方面的教育技术突破,通过不断的研究、实践与探索,取得了一批高质量教学实践成果。建成了体现新工科特点的首批计算机类一流特色专业,建立了共智融合的大数据智能化人才培养体系,塑造了本科生和研究生基于大数据智能化的复杂工程问题求解能力以及大数据智能化技术驱动的高质量创新创业能力。

关键词：大数据智能化计算机类专业新工科协同创新培养系统能力

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海量数字教育资源管理和共享的云服务模型研究

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中国电化教育 2013年第5期 117-123页

作者：冯永钟将叶春晓吴中福重庆大学计算机学院.重庆400030 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030

目前的数字教育资源是海量的、异构的、面向区域的,并且在不断动态变化的,如何有效地利用优质的数字化教育资源、提升资源在线使用的效率和利用效能,已经成为海量数字化教育资源管理和共享中极具挑战性的工作。基于云计算环境下面向流... 详细信息

目前的数字教育资源是海量的、异构的、面向区域的,并且在不断动态变化的,如何有效地利用优质的数字化教育资源、提升资源在线使用的效率和利用效能,已经成为海量数字化教育资源管理和共享中极具挑战性的工作。基于云计算环境下面向流程的数据密集型应用的研究基础和成果,以及云计算在大规模计算、数据处理的广阔应用前景和显著优势,该文将云计算模式引入海量数字化教育资源管理和共享中,进行专题研究,提出了海量数字教育资源集成和共享的云服务模型,从而改善了数字教育资源管理和共享的方式,成为提升数字教育资源利用效能的典型案例,为广泛的数字教育资源受众用户推送按需、快捷、可靠、满意的教育知识云服务。

关键词：海量资源数字教育资源管理和共享云计算

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大数据高级技术人才协同创新培养研究与实践——以计算机全日制专业学位研究生与本科生协同创新培养为例

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中国电化教育 2017年第6期 35-44页

作者：冯永钟将李学明周尚波重庆大学计算机学院重庆400030 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030

大数据是信息科技的最新聚焦点之一,也属于国家信息产业和创新创业的突破点。目前在大数据产业高级技术人才的培养中还缺乏科学系统的创新培养方案和课程体系、合理可行的协同创新培养模式、有针对性的新型培养质量评价体系。该文通过... 详细信息

大数据是信息科技的最新聚焦点之一,也属于国家信息产业和创新创业的突破点。目前在大数据产业高级技术人才的培养中还缺乏科学系统的创新培养方案和课程体系、合理可行的协同创新培养模式、有针对性的新型培养质量评价体系。该文通过立体综合的大数据相关课程建设和竞赛指导实践、文献分析研究、产业调研、教学研讨及项目实施,提出了分层、分级、可扩展的大数据产业高级技术人才协同创新培养模型,为了更好地适应快速而多变的大数据技术架构演进,又提出了主客观结合的人才培养模型、课程体系及培养方案的递归修正过程,进而建立了大数据产业高级技术人才协同创新培养实训与实践平台。通过实践案例分析,验证了所构建模式、模型、课程体系、实训与实践平台的有效性。

关键词：大数据计算机专业专业学位创新能力协同培养

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基于标签主题的协同过滤推荐算法研究

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计算机工程 2017年第1期43卷 247-252,258页

作者：文俊浩袁培雷曾骏王喜宾周魏信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030 重庆大学软件学院重庆401331

传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各... 详细信息

传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。

关键词：标签主题协同过滤潜在Dirichlet分布模型个性化推荐相似度

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面向内存文件系统的数据一致性更新机制研究

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计算机科学 2017年第2期44卷 222-227页

作者：孙志龙沙行勉诸葛晴凤陈咸彰吴剀劼重庆大学计算机学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044

近年来,研究界提出了多种管理新型存储级内存的内存文件系统,例如BPFS,PMFS和SIMFS。由于内存文件系统的设备访问方式和I/O路径不同于传统面向块设备的文件系统,适用于内存文件系统的数据一致性更新机制尚未得到很好的研究。为此,提出... 详细信息

近年来,研究界提出了多种管理新型存储级内存的内存文件系统,例如BPFS,PMFS和SIMFS。由于内存文件系统的设备访问方式和I/O路径不同于传统面向块设备的文件系统,适用于内存文件系统的数据一致性更新机制尚未得到很好的研究。为此,提出一种适用于内存文件系统的直接拷贝的数据一致性更新机制,讨论多种数据一致性更新机制在内存文件系统中的优缺点,并以内存文件系统SIMFS为基础,实现多种支持不同数据一致性更新机制的SIMFS版本。通过测试基准测试了各个SIMFS版本的性能,并分析了不同数据一致性更新机制对内存文件系统的整体性能的影响。实验结果表明,提出的直接拷贝机制在内存文件系统中取得了最好的性能。

关键词：数据一致性内存文件系统性能优化日志文件系统虚拟地址空间

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基于集群规模调整的节能存储策略

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计算机工程与应用 2017年第24期53卷 80-85页

作者：妙晓龙陈浩钟将重庆大学计算机学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044

根据谷歌数据中心研究报告,传统数据中心存在高能耗、低利用率的问题。通过研究集群数据块访问规律,提出一种基于集群规模调整的Hadoop分布式文件系统(HDFS)节能存储策略,实现HDFS高效节能存储。策略主要在集群区域划分、数据块迁移策... 详细信息

根据谷歌数据中心研究报告,传统数据中心存在高能耗、低利用率的问题。通过研究集群数据块访问规律,提出一种基于集群规模调整的Hadoop分布式文件系统(HDFS)节能存储策略,实现HDFS高效节能存储。策略主要在集群区域划分、数据块迁移策略优化、缓存机制等方面作出了改进。实验结果表明:使用该节能策略的HDFS比传统HDFS节能35%～40%,其中0.3%的访问需要唤醒服务器,同时引入缓存策略对集群的性能提高了5.1%。

关键词： Hadoop Hadoop分布式文件系统节能规模调整缓存

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非邻近车辆最优速度差模型

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交通运输工程学报 2011年第6期11卷 114-118页

作者：孙棣华张建厂廖孝勇田川李永福刘卫宁重庆大学自动化学院重庆400030 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030 重庆大学计算机学院重庆400030

描述了优化速度模型、广义力模型和全速度差模型,分析了这些模型解决交通流问题的不足。在全速度差模型的基础上,考虑驾驶人对非邻近双前车优化速度差信息的关注程度,提出了最优速度差模型。通过线性稳定性分析,得到交通流的稳定性条件... 详细信息

描述了优化速度模型、广义力模型和全速度差模型,分析了这些模型解决交通流问题的不足。在全速度差模型的基础上,考虑驾驶人对非邻近双前车优化速度差信息的关注程度,提出了最优速度差模型。通过线性稳定性分析,得到交通流的稳定性条件,通过数值模拟,比较了最优速度差模型与全速度差模型。模拟结果表明:应用最优速度差模型,临界稳定性曲线的敏感系数变小,自由流区域明显增大;当敏感系数为0.310 0s-1时,交通流稳定性增强,并未出现负速度现象;当敏感系数为0.777 8s-1且反应系数为0.2时,车辆速度基本保持在0.963 5m.s-1;随着反应系数的增大,速度迟滞环逐渐趋向于一点。可见,最优速度差模型有效。

关键词：交通流非邻近车辆最优速度差线性稳定性分析数值模拟

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基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配

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计算机学报 2022年第5期45卷 918-934页

作者：向朝参李耀宇冯亮陈超郭松涛杨盘隆重庆大学计算机学院重庆400044 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

随着智能/辅助/自动驾驶以及电动汽车技术的飞速发展,当前智联网汽车配备越来越多的传感器,拥有越来越强大的计算、存储和通信能力.作为智联网汽车中重要一类,出租车、滴滴等网约车(Mobility-on-demand vehicles)具有城市覆盖规模大和... 详细信息

随着智能/辅助/自动驾驶以及电动汽车技术的飞速发展,当前智联网汽车配备越来越多的传感器,拥有越来越强大的计算、存储和通信能力.作为智联网汽车中重要一类,出租车、滴滴等网约车(Mobility-on-demand vehicles)具有城市覆盖规模大和粒度细,以及空闲时间充足的优点.因此,利用这些智联网汽车现有的移动感知设备能够为城市大规模、细粒度、低成本的感知提供很好的机会.本文以出租车、滴滴等这一类重要的智联网汽车为研究对象,重点研究它们的感知任务分配问题,主要面临两方面挑战:一是智联网汽车载客收益(如出租车载客收入)以及汽车/感知任务分布具有时空动态性,导致智联网汽车的感知成本具有高时空动态性且很难建模和学习.二是感知任务的最优分配问题是NP-hard问题,具有指数级时间复杂度.同时,高移动性的智联网汽车对任务的实时分配要求很高.因此,如何对大规模的智联网汽车实现任务的最优实时分配具有挑战性.为了解决这两个挑战,本文提出基于深度强化学习的智联网汽车感知任务分配方法.通过深度强化学习模型对高时空动态性的汽车感知成本进行精确学习,然后基于学习结果进行感知任务的实时最优分配.具体地,针对挑战一,利用基于双注意力机制的循环神经网络挖掘汽车载客收益的时空相关性,并结合驾驶耗费模型,学习智联网汽车的感知成本.针对挑战二,首先通过问题等价转换和理论分析,证明该任务的最优分配问题具有单调子模目标函数和q-独立系统约束条件.然后,基于子模优化理论,联合考虑整体收益和边际效益,提出多项式时间复杂度的近似最优分配算法(近似率为1/2+c_(max)/c_(min)),其中c_(max)和c_(min)分别表示所有感知成本的最大和最小值.最后,基于两个大规模的智联网汽车数据集(重庆市,约12493辆车;纽约市,约超过1.13亿个行程),对所提方法进行深入全面的评估.实验结果表明,所提方法比7种对比方法平均提高载客收益的预测精度25.1%,提高任务分配的总感知效益37.7%.同时,面向城市道路违规停车监测应用,构建智联网汽车感知原型系统.基于该系统验证了所提方法的可行性和实际应用价值.

关键词：智联网汽车感知任务分配深度强化学习子模优化循环神经网络

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基于同态加密的多分类Logistic回归模型

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密码学报 2020年第2期7卷 179-186页

作者：许心炜蔡斌向宏桑军信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044 重庆大学大数据与软件学院重庆400044

随着计算能力的发展,机器学习得到了广泛的应用,数据的安全问题也成为一个重要问题.同态加密技术可以在不泄露明文信息的情况下,对密文进行运算并在解密后得到与在明文上执行相应运算一致的结果.因此,同态加密是一种可行的有潜力的数据... 详细信息

随着计算能力的发展,机器学习得到了广泛的应用,数据的安全问题也成为一个重要问题.同态加密技术可以在不泄露明文信息的情况下,对密文进行运算并在解密后得到与在明文上执行相应运算一致的结果.因此,同态加密是一种可行的有潜力的数据安全外包解决方案.为了解决现实生活中出现的多分类问题,本文基于Cheon等提出的HEAAN同态加密方案,提出了一种能有效保护数据隐私的多分类Logistic回归模型,采用"一对其余"的拆解策略,通过训练多个分类器,将二分类Logistic回归模型推广到多分类.数据持有者可以将数据加密后发送给服务器,服务器使用多分类Logistic回归模型对加密数据进行训练,并将结果传回数据持有者,数据持有者解密结果后可以用来对多分类数据进行预测,整个过程中不会有隐私被泄露.本文通过对UCI的Dermatology和Iris数据集进行了实验,测试模型的性能.Dermatology数据集包含358条样本, 34个特征属性,分为6个类别,训练时间约为36.70分钟,准确率达到77.18%,与明文计算的准确率一致.实验验证了本文的模型在效率和准确率方面的可行性.

关键词：同态加密 HEAAN Logistic回归多分类

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