一、关键词索引(1992;Volume 6)（论文文献综述）
陈性元,高元照,唐慧林,杜学绘[1]（2020）在《大数据安全技术研究进展》文中提出大数据是经济发展的新动能,社会发展的新引擎,塑造国家竞争力的战略制高点,对人民生活具有重大影响.然而随着社会对数据价值认知的提升和大数据平台建设的蓬勃发展,大数据安全问题日益成为阻碍大数据应用推广的瓶颈.同时,由于大数据技术、框架仍在不断演变当中,研究人员对大数据安全内涵的核心认知和关键特征理解还存在差异,尚未形成相对统一的大数据安全框架.当前亟需对大数据安全技术发展现状进行梳理,为大数据安全重点问题的研究和突破提供参考.本文结合典型大数据系统技术框架,围绕大数据安全需求,构建了大数据安全技术框架.在此框架下,从大数据安全共享与可信服务、大数据平台安全和大数据安全监管3个方面系统梳理了大数据安全关键技术的研究现状,囊括了大数据业务流程和大数据系统技术框架所涉及的主要安全机制.最后总结了大数据安全技术有待解决的核心问题和发展趋势.
许平平[2]（2016）在《种羊注册系统的研制》文中研究说明选种选育是肉羊生产的关键因素,对种羊的准确遗传评估和科学管理是开展选育重要工作前提。目前,国外种羊的注册制度和技术相当成熟,种羊注册系统应用广泛且取得较好的成绩。但我国种羊基本资料的记录保存依靠纸质档案,甚至有些地方品种没有任何记录,这给管理者带来诸多不便,不利于肉羊的选种和选配工作的开展,阻碍了肉羊产业的发展。为此在国家肉羊产业体系技术平台添加种羊注册系统为我国肉羊行业提供服务。本系统结合种羊生产管理流程及企业需求,采用B/S三层体系结构,以Apache+MySQL+PHP（简称AMP）为开发环境,开发了具有两种使用权限的种羊注册系统。两种权限分别为超级用户和一般用户,其中超级用户可管理整个系统的种羊资料以及对系统的维护,一般用户只可对本场内的种羊资料进行管理操作。本系统的主要功能包括:1.种羊注册功能,包括逐条注册、批量注册和Excel表导入三种注册方式。2.种羊遗传评估功能,基于半同胞后裔和个体两种资料进行种羊育种值的计算。3.系谱绘制功能,系统自动生成四代种羊系谱图。4.提醒功能,实现种羊配种、妊娠、分娩、断奶提醒。
金嘉晖[3]（2015）在《面向大规模知识图谱的分布式查询技术研究》文中提出随着大数据时代的到来,人们所采集的数据量已达到ZB级规模。为了精确查询数据,越来越多的搜索引擎采用知识图谱作为底层数据支撑。知识图谱是描述现实世界中地点、人物、城市、电影等事物以及事物间联系的关系网络。利用知识图谱,搜索引擎可挖掘事物之间的内在联系,更准确地查找用户所需的信息。目前知识图谱中的数据主要从Wikipedia等知识百科中自动采集,存在大量未经验证的信息,导致知识图谱呈现出噪声数据多且数据规模大的特征,这些特征使得用户难以快速获取满意的查询结果。针对以上特征,如何实现快速高效的知识图谱查询是当前学术界和工业界亟待解决的问题。现有工作通常将知识图谱查询建模成子图匹配问题,并已取得一定进展,但仍存在诸多不足。首先,现有查询模型大多要求查询结果与用户查询精确匹配,但是由于知识图谱存在噪声数据,这些模型会遗漏用户感兴趣的查询结果,存在可用性差的问题。其次,为了加快查询速度,现有查询算法普遍采用图索引技术,但是知识图谱的数据规模大,为其建立图索引需耗费高昂的时间和空间开销。最后,由于知识图谱规模庞大,所以需要采用分布式的方式实现查询过程,然而现有的分布式图数据处理平台未针对知识图谱查询的执行过程进行优化,存在执行效率低下的问题。因此,需设计新型的知识图谱查询模型、算法和计算平台以应对以上挑战。本文针对知识图谱噪声数据多、数据规模大的特征,分别从知识图谱查询模型、分布式查询算法、分布式查询执行优化三个层面对知识图谱查询问题展开研究,旨在提供快速高效的新型分布式查询技术。第一,提出一种面向知识图谱的查询模型,基于模糊匹配的思想屏蔽噪声数据,始终保证返回满意的查询结果。第二,基于本文所提的查询模型,设计一种免索引的分布式查询算法,通过新型的限界技术优化查询时间,利用分布式环境的计算能力加快查询速度,达到快速响应查询请求的目的。第三,在分布式图数据处理平台上,分别从作业调度和数据存储两个方面优化分布式知识图谱查询的执行效率,减少数据I/0的开销,进一步缩短查询的整体完成时间。在理论研究的基础上,设计与实现面向大规模知识图谱的搜索引擎原型系统,部署面向学术文献知识图谱的查询应用,以验证本文的理论成果的有效性。综上所述,本文针对知识图谱的两个特征,提出快速高效的分布式查询技术,保证用户可以快速获取满意的查询结果,为下一代搜索引擎提供行之有效的解决方案。随着知识图谱的不断普及,本文的研究成果将应用于商业、金融、生命科学等诸多领域,为商业决策、金融分析、生物制药等应用提供有效的数据查询支持,具有重大的社会意义。
狄少丞[4]（2015）在《基于GPU并行算法的海洋平台及船舶结构冰荷载的离散元分析》文中认为海冰对海洋结构物的影响是海冰工程问题的重要组成部分,合理分析结构冰荷载是海洋结构设计、海冰防灾减灾的关键。因此,通过数值方法来研究海冰与海洋结构的相互作用过程具有重要的理论研究及工程应用价值。本文以海冰物理力学性质试验为基础,针对不同类型海冰与海洋结构的相互作用过程,建立了可模拟海冰破碎的离散单元模型,并在GPU并行计算平台上对海冰与海洋结构的相互作用过程进行了大规模离散元数值分析。通过与现场冰荷载测量结果比较,验证了该离散元模型在模拟海冰工程问题中的适用性及合理性。在此基础上,开发了相应的并行计算程序。本论文主要研究内容包括：（1）海冰与海洋结构相互作用的离散单元模型的建立。采用梁单元理论来构建海冰的离散元粘结模型,建立了海冰颗粒与三角形单元及圆锥形单元之间的接触模型,通过设定模型中的细观参数模拟了海冰试样的单轴压缩与三点弯曲试验。（2）离散元方法在海冰力学性质模拟中计算参数的验证。分析了宏观海冰力学性质与细观模型参数之间的影响关系,包括：数值模型中颗粒排列方式对力学性质的影响；切向与法向接触刚度比对试样泊松比、弹性模量及压缩强度的影响；分析了切向与法向强度比和颗粒间摩擦系数二者共同对压缩强度与弯曲强度的影响；利用GPU的并行计算能力,分析了颗粒粒径对宏观压缩强度与弯曲强度的影响,研究了离散元模型中由颗粒粒径引起的尺寸效应。在此基础上建立了由海冰宏观力学性质确定离散元模型细观参数的方法。（3）不同类型海洋平台及船舶结构冰荷载的离散元分析。对渤海JZ20-2 MUQ平台的锥形桩腿与JZ9-3 MDP-1系缆桩直立腿的冰荷载进行了离散元分析,并与现场实测结果进行了对比；同时将离散元计算结果与ISO冰力标准进行了比较,发现二者得到的冰荷载一致；对六自由度浮式结构的冰荷载进行了离散元数值分析,包括不同密集度的浮冰与Kulluk号海洋平台的相互作用和不同厚度的平整冰与船舶的相互作用,同时在海冰与船舶相互作用的离散元分析中还考虑了不同推力作用下冰荷载的情况。最后,对本文的主要研究内容进行了总结,并对后续研究中的主要问题进行了讨论和展望。
李常宝[5]（2011）在《基于索引的web服务发现研究》文中指出web服务作为SOA有效的实现技术已经取得了很大的发展。与传统网页相比,web服务领域存在更加严重的信息孤岛问题。在Internet上,特定功能的web服务不仅淹没在web服务库中,同时也淹没在普通网页库中。因此,对web服务进行快速、准确的查找成为web服务领域亟待解决的问题,从而促生了人们对web服务发现领域的研究。本文结合国家973计划“一体化可信网络与普适服务体系基础研究——普适服务的基础理论、模型与关键技术”项目,以面向服务的架构（Service Oriented Architecture, SOA）为基础,对web服务发现领域中的问题进行了研究,并取得了一定的成果。论文中的工作主要集中在以下几个方面：1.选择一个恰当的形式化模型是web服务发现的基础。目前的web服务的形式化模型相对于原始的web服务描述文件,存在信息丢失或者信息强加现象。信息丢失主要表现在对web服务进行形式化时丢失了web服务描述文件中的大量有用信息,这种现象多出现在传统的基于关键词匹配的web服务发现方法中,这导致了在后续的web服务匹配中缺少依据,难以支持高准确性的查找；信息强加主要表现在形式化模型中包含了web基本服务描述文件中不存在、且难以获取或无从获取的信息,多出现在基于语义本体的web服务发现方法中,这导致后续的web服务匹配所依赖的信息在许多web服务中不存在,从而导致这类方法在Internet上推广困难。本文设计了一种web服务形式化模型。该模型基于web服务（组合）基本的描述文件,如wsdl文件、bpel文件等。较传统的基于关键词的web服务形式化模型,可以包含更丰富的语义信息；较基于语义本体的web服务形式化模型,其所有信息都可以由web服务（组合）的基本描述文件中获取。从而使得此形式化模型所支持的web服务发现系统能够更好的处理Internet上的web服务,从而具备更强的可推广性。2.作为web服务发现的核心组件——web服务匹配,其准确性极大的影响着web服务发现的准确性。目前能够提供高准确性匹配的web服务匹配引擎绝大部分都依赖于本体库,借助于本体对象完善的描述信息实现更加准确的匹配。然而,目前并没有出现权威的本体库,web服务发现系统的本体库多是由服务发现系统创建者自己创立的,不同创建者创建的本体库难于一致、或兼容,这使得匹配失去了公认的基准,直接导致了理论上的完美与实践中难于的实现的矛盾。本文提出了一种能够支持高准确性匹配并不依赖于本体库的web服务匹配引擎。在自然语言描述匹配中设置了同义词扩展、本体库扩展接口（可选）,本体库扩展接口是否引入不会对自然语言匹配引擎的准确性起到很大影响;web服务多数有效信息包含在在由多语义片段组成的多词拼接体命名中,处理由多语义片段组成的拼接体命名时,在并发使用概率的监督下,依次对命名体进行了同义词扩展、缩写词扩展、本体概念关系扩展（可选）、命名语义体归纳,在针对自然语言匹配引擎难于处理的多词拼接体命名的匹配中,取得了很高的准确率。整个匹配引擎表现出了高查准率和查全率,同时脱离了对本体的依赖。3. Internet上的web服务性能差别很大。有的web服务描述信息与所提供的实体严重不符；有的web服务虽然服务描述与所提供的实体能够一致,但使用时响应时间太长,或者有的使用界面很不友好,使用起来很不方便。而这些web服务所提供的描述信息差别不大,如果仅仅基于这些描述信息的匹配结果进行服务查找,难以辨别这些性能不同的服务。本文提出了一种基于用户体验的web服务性能评估方法。借助于目前普通web网页的评估工具和理论,结合web服务本身的特点,我们提出了一种高可行性、低开销的web服务性能评估方法。通过对web服务信息与功能方面的评估来实现对web服务的整体性能评估。我们将该方法作为一个组件加入到web服务发现系统中,显着提高了web服务发现系统的查准率。4查询准确性与查询请求处理时间是web服务发现系统最重要的两个衡量标准。目前的研究成果中存在低请求处理时间与高查询效率不可兼得的问题。低请求处理时间多出现在基于传统关键词匹配和索引架构的web服务发现系统中,它们能够保证低请求处理时间但查询准确性却难于保证；由于传统的关键词匹配在处理多词拼接体命名时准确性很低,从而导致了完成同一功能、被表达成不同形式的web服务查找不到,或查找到的结果中包含许多与用户需求不相关的web服务。高查询准确性多出现在基于语义本体的web服务发现系统中,这些方法通过引入语义本体来完善web服务描述,通过明确描述目标的各个属性达到精确匹配的目标；然而他们引入语义本体描述的同时也引入了本体推理机制,这些推理机制多基于自动机,需要进行服务间两两匹配；关键词被扩展成本体类,每个类的匹配需要进行多个属性的匹配,从而在完善关键词描述的同时也增大了关键词匹配的规模；这些使得基于语义本体的web服务发现系统在进行服务查找时的时间复杂度扩展到O（n2）（其中n为服务库中的属性总数）规模,当web服务库规模增大时,进行web服务发现的请求处理时间急速增大。本文提出了一种基于索引库的web服务发现架构。此架构基于索引库,有效的降低了服务发现时的查找空间,从而使得服务发现的处理时间可以控制在合理的范围内；在建立索引库的过程中,引入了语义挖掘,很大程度上克服了传统的不依赖本体库的索引架构查准率低的缺点；架构中引入了对web服务潜在组合方案的查找,进一步提高了查全率；增加了web服务性能评估组件用以优化匹配结果,提高了web服务发现的查准率。整个架构在实验评估时表现出了很高的查全率和查准率。解决了低请求处理时间与高查询效率不可兼得问题。
陶晓冬[6]（2009）在《油田服务企业供应链协同的应用研究》文中研究指明油田服务业作为我国服务业中专业服务业的重要组成部分,对我国服务业乃至整个国民经济的发展有着重要的意义。面临突如袭来并持续蔓延国际金融危机,国际油价高位暴跌近三分之二,油气勘探开发公司纷纷叫停或放缓对新项目的投资,这也导致了油田服务行业的整体低迷。油田服务行业正处于特殊的发展时期,中国油田服务企业要走出危机,就需如经济学家吴敬琏所言“企业应该从发展供应链突围金融危机”。供应链协同是一种新型管理模式,他是在供应链分散式管理及集成式管理思想基础之上演进而来的。供应链协同是以信任机制为基础,供应链上各节点协同合作以强强联合方式发挥各自的优势,在价值链上达到“双赢”的效果。企业实施供应链协同的关键是企业内部供应链和外部供应商及客户的协同。本文重点讨论供应链协同管理模式下企业基于供应链协同的兼并重组、基于价值链的业务流程再造、企业与供应商及客户间的战略合作伙伴关系的建立等方面的问题,并结合油田服务企业对其实施效果进行了应用分析。通过对国内外多家油田服务企业进行基于供应链协同方面的应用分析,得出国内外领军企业基于供应链协同思想的发展模式。在我国,油田服务还是一个新兴产业,企业间缺乏有效的整合,企业内部业务流程亟待优化,供应链企业间信任与合作不足,对客户缺乏维护与结盟意识。本文重点以我国一家优秀的油田服务企业进行实证研究,对其进行了供应链协同管理的应用分析,并对其供应链协同的实施效果进行分析。针对我国油田服务企业发展存在的相关问题,提出我国油田服务企业基于供应链协同的应用对策。
姜鑫维[7]（2006）在《基于分布式的智能搜索引擎》文中研究表明随着Internet网上的知识呈几何级数式的增长，搜索引擎作为一个查询用户所需信息的工具，其作用越来越受到人们的重视。目前，一个优秀的搜索引擎能够大大地提高一个网站的点击率，搜索引擎已经成为网站的门户。简单地讲：搜索引擎通过一个称之为“网络蜘蛛”的程序，将网页上的内容按一定的方式存放在自己的数据库里，并昼夜不停地维护、更新该数据库，当用户提交查询时，就从数据库中找出与该关键字相关联的信息，并按照一定的顺序返回给用户。 与其它的技术一样，搜索引擎的发展也离不开对其理论基础的研究。本文在对当前第二代搜索引擎系统进行理论分析的基础上，结合最有代表性的Google公司的搜索引擎系统进行了详细的系统分析，并讨论了其中的关键数据结构和算法，在这个基础上，我结合我当前正在进行开发的PIS个人智能搜索引擎项目，给出了我的基于分布式系统的架构以及相关的算法，并给出了具体的实现。同时也考虑到第二代搜索引擎系统的种种不足，给出了智能搜索引擎系统的理论概述，并结合目前我的项目，进行了个性化搜索的研究，给出了两种创新的个性化搜索方法。 本文具体进行了两个方面的论述： 1、分布式搜索引擎系统的设计与实现。尽管当前的搜索引擎系统已经广泛采用了分布式的系统架构，但是由于受到搜索引擎系统软件的设计和算法的制约，每个公司的实现方式不太一样，本文根据我当前正在开发的PIS智能搜索引擎系统，提出了一个比较适合于基于主题的分布式搜索引擎的架构，对其中的分布式页面抓取系统和分布式等级计算系统进行了详细的论述，并给出了具体模块的设计与实现方法，同时也提出了一种新的基于页面分类的页面等级计算算法——Topic PageRank算法。 2、智能化搜索引擎系统的设计。智能化的搜索引擎系统已经被提出了很多年，但是至今依然发展缓慢，本文中我结合智能搜索引擎的相关理论知识，提出了两种基于智能化搜索系统的个性化搜索方法——基于Blog的个性化方法和基于Ajax的个性化方法，通过与传统的个性化方法进行融合，能够提供出更精确的个性化搜索，针对不同的用户，我们的个性化搜索系统能够提供出更加个性化的返回结果集。
二、关键词索引(1992;Volume 6)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、关键词索引(1992;Volume 6)（论文提纲范文）
（1）大数据安全技术研究进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 大数据安全技术框架 |
| 2.1 大数据安全技术的分类视角 |
| 2.2 技术框架 |
| 3大数据安全共享与可信服务 |
| 3.1面临的问题与解决方案 |
| 3.2 基于数据迁移的数据安全共享 |
| 3.3 基于计算迁移的多中心协同可信服务 |
| 3.4 数据服务隐私保护与脱敏 |
| 3.4.1 隐私保护数据发布 |
| 3.4.2 隐私保护数据挖掘 |
| 3.4.3 数据脱敏 |
| 4 大数据平台安全 |
| 4.1 大数据处理安全 |
| 4.1.1 任务调度安全与隔离 |
| 4.1.2 任务执行安全 |
| 4.2 大数据存储安全 |
| 4.2.1 数据加密 |
| 4.2.2 数据完整性证明 |
| 4.2.3 数据容灾备份 |
| 4.3 大数据基础设施安全 |
| 4.3.1 虚拟机和虚拟机监控器安全 |
| 4.3.2 虚拟化网络安全 |
| 4.4 大数据访问控制 |
| 4.4.1 基于属性加密的访问控制 |
| 4.4.2 角色挖掘 |
| 5 大数据安全监管 |
| 5.1 基于数据世系的数据安全监管 |
| 5.2 基于大数据技术的服务与平台安全监管 |
| 6 结论 |
（2）种羊注册系统的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1. 文献综述 |
| 1.1. 种羊注册的概述 |
| 1.2. 国外种羊注册系统研究概况 |
| 1.3. 国内种羊注册系统研究概况 |
| 1.4. 研制种羊注册系统的目的和意义 |
| 2. 种羊注册系统的设计与实现 |
| 2.1. 种羊注册系统需求分析 |
| 2.1.1. 一般用户需求分析 |
| 2.1.2. 超级用户需求分析 |
| 2.2. 系统体系结构和开发工具 |
| 2.2.1. 系统体系结构 |
| 2.2.2. 系统开发工具 |
| 2.2.3. 系统环境 |
| 2.3. 数据表的设计与建立 |
| 2.4. 种羊注册系统的功能设计 |
| 2.4.1. 种羊注册功能 |
| 2.4.2. 种羊遗传评估功能 |
| 2.4.3. 种羊系谱功能 |
| 2.4.4. 种羊场的数据统计和提醒功能的设计 |
| 2.4.5. 种羊注册系统其它功能的设计 |
| 2.5. 种羊注册系统的功能实现 |
| 2.5.1. 系统界面的实现 |
| 2.5.2. 系统功能的实现 |
| 3. 讨论 |
| 3.1. 种羊注册方式多样化 |
| 3.2. 遗传评估方法的准确性 |
| 3.3. 种羊系谱的特点 |
| 3.4. 关键生产环节的提醒 |
| 3.5. 客户端及用户使用操作的简便性 |
| 3.6. 系统的可行性、安全性以及拓展性 |
| 3.6.1. 种羊注册系统的可行性 |
| 3.6.2. 种羊注册系统使用安全性 |
| 3.6.3. 种羊注册系统的拓展性 |
| 4. 结论 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表论文 |
| 关键词索引 |
| 致谢 |
（3）面向大规模知识图谱的分布式查询技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 现有解决方法概述 |
| 1.2.1 经典的子图匹配算法 |
| 1.2.2 与知识图谱相关的查询算法 |
| 1.2.3 分布式图数据处理技术 |
| 1.3 存在问题与研究思路 |
| 1.4 研究目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 论文组织 |
| 第2章 研究现状 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 图查询技术研究现状 |
| 2.3 知识图谱查询研究现状 |
| 2.4 分布式大数据处理研究现状 |
| 2.5 研究现状总结 |
| 第3章 面向知识图谱的Top-k查询模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Top-k子图近似匹配问题 |
| 3.2.1 预备知识 |
| 3.2.2 近似度的衡量标准 |
| 3.3 模型的求解框架 |
| 3.3.1 两阶段的求解框架 |
| 3.3.2 阶段一：寻找Top-k~*候选顶点 |
| 3.3.3 阶段二：寻找Top-k图嵌入 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 环境与参数设置 |
| 3.4.2 查询模型的有效性 |
| 3.4.3 与现有算法比较 |
| 3.4.4 矿的取值对查询性能的影响 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于限界技术的分布式查询算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 面向知识图谱查询的限界技术 |
| 4.2.1 限界技术概述 |
| 4.2.2 关联分值的上下界 |
| 4.2.3 算法终止条件 |
| 4.2.4 上下界的计算方法 |
| 4.2.5 算法正确性分析 |
| 4.3 分布式图查询算法的具体实现 |
| 4.3.1 实现方案概述 |
| 4.3.2 分布式的上下界计算方法 |
| 4.3.3 分布式的终止条件检查方法 |
| 4.4 实验与分析 |
| 4.4.1 运行环境与参数设置 |
| 4.4.2 与现有算法的比较 |
| 4.4.3 算法的执行性能 |
| 4.4.4 算法的可扩展性 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 分布式图查询执行优化技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 查询作业调度优化 |
| 5.2.1 延迟调度算法及其存在问题 |
| 5.2.2 面向图查询的延迟调度算法 |
| 5.2.3 数据本地性驱动的图查询任务指派 |
| 5.2.4 数据中心负载感知机制 |
| 5.2.5 延迟时间自适应调整机制 |
| 5.3 数据存储结构优化 |
| 5.3.1 数据共享技术 |
| 5.3.2 数据存储格式 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 运行环境与参数设置 |
| 5.4.2 调度算法的自适应性 |
| 5.4.3 作业的数据本地性 |
| 5.4.4 调度算法对查询时间的影响 |
| 5.4.5 存储结构对查询时间的影响 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 面向知识图谱的搜索引擎原型系统 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 GStar的总体设计 |
| 6.3 GStar功能模块设计与实现 |
| 6.3.1 离线数据处理子系统 |
| 6.3.2 在线分布式查询子系统 |
| 6.4 GStar系统部署与性能测试 |
| 6.4.1 GStar的实际部署 |
| 6.4.2 DBLP知识图谱和查询用例 |
| 6.4.3 GStar功能和性能测试 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 下一步研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间论文发表情况 |
| 攻读博士期间参与的科研项目 |
| 作者简介 |
（4）基于GPU并行算法的海洋平台及船舶结构冰荷载的离散元分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 海洋结构冰荷载研究的方法 |
| 1.2.1 基于测量方法的冰载荷获取方法 |
| 1.2.2 基于理论分析的冰荷载获取方法 |
| 1.3 基于GPU的离散元高性能计算 |
| 1.4 本文研究内容及结构 |
| 2 具有粘结效应的离散单元法基本理论 |
| 2.1 单元间的接触模型 |
| 2.2 单元的运动方程 |
| 2.3 单元间的阻尼作用 |
| 2.4 时间步长 |
| 2.5 单元间的平行粘结模型 |
| 2.6 球形颗粒与三角形边界单元的接触模型 |
| 2.6.1 三角形边界单元 |
| 2.6.2 接触判断 |
| 2.6.3 接触力计算 |
| 2.7 球形颗粒与圆锥形边界的接触模型 |
| 2.7.1 锥形边界单元 |
| 2.7.2 接触判断 |
| 2.8 小结 |
| 3 基于CUDA-GPU架构的离散元并行算法 |
| 3.1 并行计算技术 |
| 3.1.1 并行计算的基本体系结构 |
| 3.1.2 并行编程语言和模型 |
| 3.2 GPU硬件架构 |
| 3.2.1 GPU计算的发展历程 |
| 3.2.2 GPU与CPU硬件比较 |
| 3.2.3 用于高性能计算的Kepler架构 |
| 3.3 CUDA的编程和执行模型 |
| 3.3.1 CUDA编程方法 |
| 3.3.2 CUDA线程结构 |
| 3.3.3 CUDA存储器模型 |
| 3.4 离散元并行算法在单GPU上的实现 |
| 3.4.1 离散元并行算法介绍 |
| 3.4.2 离散元关键算法的CUDA实现 |
| 3.5 GPU并行算法的验证 |
| 3.6 GPU计算性能的测试 |
| 3.6.1 测试平台与测试算例 |
| 3.6.2 测试结果分析 |
| 3.7 小结 |
| 4 离散元方法在海冰力学性质模拟中计算参数的验证 |
| 4.1 模型参数校准方法 |
| 4.2 海冰力学性质的离散元模拟 |
| 4.2.1 海冰单轴压缩和三点弯曲试验 |
| 4.2.2 海冰单轴压缩和三点弯曲试验的离散元模拟 |
| 4.3 关键细观力学参数的选取分析 |
| 4.3.1 颗粒排列方式对宏观力学特性的影响 |
| 4.3.2 加载速率对宏观力学特性的影响 |
| 4.3.3 接触弹性模量对宏观力学特性的影响 |
| 4.3.4 海冰破坏强度准则 |
| 4.3.5 颗粒粒径对力学特性的影响 |
| 4.3.6 最大粘结强度对压缩强度与弯曲强度的影响 |
| 4.3.7 卤水体积对压缩强度与弯曲强度的影响 |
| 4.4 海冰与斜面结构相互作用的DEM模拟 |
| 4.4.1 冰与斜面结构相互作用的二维理论模型 |
| 4.4.2 冰与斜面结构相互作用的DEM模拟 |
| 4.5 小结 |
| 5 固定式海洋平台结构冰荷载的离散元分析 |
| 5.1 锥体平台结构冰荷载的离散元分析 |
| 5.1.1 JZ20-2-MUQ平台现场测量结果 |
| 5.1.2 单个锥体结构冰荷载的DEM模拟 |
| 5.1.3 与ISO标准对比 |
| 5.1.4 不同倾角锥体结构冰荷载的DEM模拟 |
| 5.1.5 多桩腿锥体导管架平台结构的冰荷载遮蔽效应 |
| 5.2 直立腿结构冰荷载的离散元分析 |
| 5.2.1 JZ9-3 MDP-1现场测量结果 |
| 5.2.2 冰与直立结构相互作用的DEM模拟 |
| 5.3 多桩腿自升式海洋平台结构冰荷载的离散元分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 海冰与浮式平台和船体结构相互作用的离散元分析 |
| 6.1 浮式海洋结构 |
| 6.1.1 浮力及拖曳力计算 |
| 6.1.2 浮式结构的运动求解 |
| 6.2 浮式海洋平台的冰荷载分析 |
| 6.3 船舶在冰区航行过程的DEM模拟 |
| 6.3.1 “雪龙”破冰船DEM模型 |
| 6.3.2 DEM模拟过程及结果 |
| 6.3.3 船首线性荷载 |
| 6.4 小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点摘要 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于索引的web服务发现研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 课题研究期间的工程背景 |
| 1.3 问题的描述 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 1.5 论文结构 |
| 1.6 本章参考文献 |
| 第二章 WEB服务发现研究综述 |
| 2.1 相关背景知识概述 |
| 2.1.1 面向服务的体系架构SOA |
| 2.1.2 web服务 |
| 2.2 WEB服务发现研究现状 |
| 2.2.1 基于传统关键词匹配的web服务发现系统 |
| 2.2.2 基于语义本体的web服务发现系统 |
| 2.2.3 基于潜在语义挖掘的web服务发现系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 2.4 本章参考文献 |
| 第三章 WEB服务形式化描述 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关研究介绍 |
| 3.3 WEB服务形式化模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 3.5 参考文献 |
| 第四章 基于交互接口语义挖掘的WEB服务匹配 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关研究介绍 |
| 4.3 基于语义挖掘的WEB服务关键词索引库 |
| 4.3.1 关键词语义体挖掘 |
| 4.3.2 基于关键词语义体的参数匹配 |
| 4.3.3 基于关键词语义体的web服务匹配 |
| 4.3.4 基于关键词语义体的web服务可组合性检测索引库 |
| 4.4 基于关键词语义挖掘的WEB服务发现系统 |
| 4.4.1 基于交互参数的用户需求描述 |
| 4.4.2 web服务发现结果描述 |
| 4.4.3 基于语义挖掘的web服务发现 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.5.1 用户请求处理时间评估 |
| 4.5.2 查准率、查全率评估 |
| 4.6 本章小结 |
| 4.7 本章参考文献 |
| 第五章 基于用户体验的WEB服务性能评估 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关研究介绍 |
| 5.3 基于用户体验的WEB服务性能评估方法 |
| 5.3.1 基础工具介绍 |
| 5.3.2 web服务的信息提供性能评估 |
| 5.3.3 web服务的功能共享性能评估 |
| 5.3.4 评估集成 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 5.6 参考文献 |
| 第六章 基于索引库的WEB服务发现架构 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关研究介绍 |
| 6.2.1 基于本体匹配的web服务发现架构 |
| 6.2.2 基于传统关键词匹配的web服务发现架构 |
| 6.2.3 基于潜在语义挖掘的web服务发现架构 |
| 6.2.4 web服务发现架构现状总结 |
| 6.3 基于索引库的WEB服务发现架构WSF_I |
| 6.3.1 web服务发现流程 |
| 6.3.2 后台语义挖掘流程 |
| 6.4 基于索引架构的WEB服务发现系统实例——基于语义挖掘的WEB服务发现系统WSD_S |
| 6.4.1 WSD_S系统搭建 |
| 6.4.2 WSD_S实验评估 |
| 6.5 WSF_I实验与评估 |
| 6.6 本章小结 |
| 6.7 本章参考文献 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 进一步的研究工作 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间完成的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参与申请的专利和编写的教材 |
（6）油田服务企业供应链协同的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 序 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外在该方向的研究现状 |
| 1.4 主要研究内容及创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文创新点 |
| 1.5 研究方法 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 供应链管理 |
| 2.1.1 供应链管理 |
| 2.1.2 供应链运作参考模型—SCOR |
| 2.1.3 供应链管理方法的演进 |
| 2.2 供应链协同(Supply Chain Collaboration,SCC) |
| 2.2.1 供应链协同概念及意义 |
| 2.2.2 供应链协同的形式 |
| 2.2.3 基于价值链的企业内部供应链协同 |
| 2.2.4 外部供应商及客户间的协同—供应链合作伙伴关系(SCP) |
| 2.2.5 供应链协同的优势及意义 |
| 3 国外油田服务企业发展现状与供应链协同应用分析 |
| 3.1 国外油田服务企业现状 |
| 3.2 国外油田服务企业基于内部供应链协同的应用分析 |
| 3.2.1 NOV基于供应链协同的兼并重组 |
| 3.2.2 HAL业务流程再造 |
| 3.3 国外油田服务企业基于外部供应链协同的应用分析 |
| 3.3.1 基于供应链协同的合作伙伴关系 |
| 3.3.2 与客户间的战略联盟式发展—SLB与客户协同合作 |
| 4 我国油田服务企业现状与供应链协同的应用分析 |
| 4.1 我国油田服务企业现状 |
| 4.2 我国油田服务企业供应链协同存在的主要问题 |
| 4.3 实证分析-A公司供应链协同应用分析 |
| 4.3.1 A公司简介 |
| 4.3.2 A公司内部供应链协同 |
| 4.3.3 A公司外部供应链协同 |
| 4.3.4 A公司实施供应链协同效果分析 |
| 5 我国油田服务企业供应链协同的应用对策 |
| 5.1 基于价值链的油田服务企业内部供应链协同应用对策 |
| 5.1.1 油田服务基于供应链协同的兼并重组 |
| 5.1.2 油田服务企业基于价值链的业务流程再造 |
| 5.2 油田服务企业外部供应链协同应用对策 |
| 5.2.1 核心企业与供应商"双赢"的战略合作伙伴关系 |
| 5.2.2 与主要客户间的战略联盟 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 索引 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于分布式的智能搜索引擎（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文选题考虑 |
| 1.2 本课题研究的理论基础 |
| 1.2.1 自然语言理解理论引入 |
| 1.2.2 自然语言理解研究进程 |
| 1.2.3 分布式系统设计理论的引入 |
| 1.2.4 分布式系统设计的目的 |
| 第二章 搜索引擎的组成原理 |
| 2.1 搜索引擎的概述 |
| 2.2 搜索引擎的组成原理 |
| 2.2.1 搜索器(Crawler) |
| 2.2.2 索引器(Indexer) |
| 2.2.3 检索器(Searcher) |
| 2.2.4 用户接口(User Interface) |
| 2.3 GOOGLE的体系结构 |
| 2.3.1 网络蜘蛛 |
| 2.3.2 索引(库) |
| 2.3.3 等级计算 |
| 2.3.4 结果输出 |
| 第三章 分布式搜索引擎 |
| 3.1 分布式技术概述 |
| 3.2 分布式搜索引擎的必要性 |
| 3.3 分布式搜索引擎的基本框架 |
| 3.3.1 Topic PageRank算法 |
| 3.3.2 分布式页面抓取系统 |
| 3.3.3 分布式页面索引系统 |
| 3.3.4 分布式等级计算系统 |
| 3.3.5 查询结果输出 |
| 第四章 智能化个性搜索引擎 |
| 4.1 传统搜索引擎技术的局限性 |
| 4.2 传统搜索引擎的症结是什么 |
| 4.3 智能化搜索引擎系统 |
| 4.4 智能化搜索引擎需要解决的问题 |
| 4.5 智能化搜索引擎的特征 |
| 4.6 个性化的搜索引擎系统 |
| 4.6.1 用户的识别 |
| 4.6.2 用户描述文件 |
| 4.6.3 用户兴趣模型 |
| 4.6.4 用户兴趣提取技术 |
| 4.6.5 两种新的个性化提取方法 |
| 第五章 实验结果 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 论文研究成果总结 |
| 6.2 成果展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
四、关键词索引(1992;Volume 6)（论文参考文献）
- [1]大数据安全技术研究进展[J]. 陈性元,高元照,唐慧林,杜学绘. 中国科学:信息科学, 2020(01)
- [2]种羊注册系统的研制[D]. 许平平. 华中农业大学, 2016(02)
- [3]面向大规模知识图谱的分布式查询技术研究[D]. 金嘉晖. 东南大学, 2015(01)
- [4]基于GPU并行算法的海洋平台及船舶结构冰荷载的离散元分析[D]. 狄少丞. 大连理工大学, 2015(03)
- [5]基于索引的web服务发现研究[D]. 李常宝. 北京邮电大学, 2011(12)
- [6]油田服务企业供应链协同的应用研究[D]. 陶晓冬. 北京交通大学, 2009(12)
- [7]基于分布式的智能搜索引擎[D]. 姜鑫维. 武汉理工大学, 2006(04)