基于云模型的装备制造业产业链风险评价

将云模型引入风险评价,对装备制造业风险等级进行量化。从产业链的视角,将专家调查法与熵权法相结合识别风险因素,将筛选出的具有显著影响的因素作为评价因子引入云模型,从而降低了风险评估结果的主观性。构建了产业链风险评价指标体系,提出了基于熵权-云模型法的风险评估方法,对装备制造业产业链风险进行了总体评估。通过分析评估结果,提出防范装备制造业产业链风险的对策建议。     

Extending multi-tenant architectures: a database model for a multi-target support in SaaS applications

Multi-tenant architectures (MTAs) are considered a cornerstone in the success of Software as a Service as a new application distribution formula. Multi-tenancy allows multiple customers (i.e. tenants) to be consolidated into the same operational system. This way, tenants run and share the same application instance as well as costs, which are significantly reduced. Functional needs vary from one tenant to another; either companies from different sectors run different types of applications or, although deploying the same functionality, they do differ in the extent of their complexity. In any case, MTA leaves one major concern regarding the companies’ data, their privacy and security, which requires special attention to the data layer. In this article, we propose an extended data model that enhances traditional MTAs in respect of this concern. This extension – called multi-target – allows MT applications to host, manage and serve multiple functionalities within the same multi-tenant (MT) environment. The practical deployment of this approach will allow SaaS vendors to target multiple markets or address different levels of functional complexity and yet commercialise just one single MT application. The applicability of the approach is demonstrated via a case study of a real multi-tenancy multi-target (MT²) implementation, called Globalgest.     

挂篮施工风险评估及软件开发

为提升挂篮施工风险评估的科学性,实现施工现场风险评估的智能化,提出基于直觉模糊层次分析法与灰云模型相结合的挂篮施工风险评估模型,并使用Python语言开发挂篮施工风险评估软件。首先,从挂篮拼装预压、混凝土工程、预应力工程、挂篮行走、挂篮拆除等5个方面建立风险评估指标体系,识别潜在风险因素;其次,运用直觉模糊层次分析法对指标进行赋权。同时,运用云理论改进灰色聚类模型的白化权函数,使其能够有效反映评估指标的模糊性与不确定性;最后,基于Python语言,开发出挂篮施工风险评估软件,用此软件对西郊大桥挂篮施工进行风险评估,验证模型的准确性。提供了一套完整的挂篮施工风险评估系统,可为决策者规避风险提供参考。     

基于卫星遥感数据火山灰云识别方法

火山灰云中的颗粒物能够降低能见度,损害航空器的飞行控制系统和机身,威胁飞行安全。火山灰云监测预警的研究对减少航空事故和经济损失具有很重要的作用。卫星遥感方法能有效地监测火山灰云,逐渐成为火山灰云监测的主要手段。介绍监测火山灰云的传感器类型和卫星遥感监测火山灰云的常用方法,并总结了对这些方法在实际运用中的优缺点,重点介绍了美国的ABI-VAA（高级基线成像火山灰算法）。     

采用云计算技术的网络流量检测

为了实现对现网大数据网络流量的实时、有效检测,提出了一种基于云计算的网络流量检测方案。该方案充分利用Hadoop平台Map/Reduce编程模型在海量数据处理方面的优势,采用分层化的设计思想,克服了传统检测方案在海量数据应用环境中效率低下、可扩展性与安全性不足的缺点。重庆移动DPI平台应用表明,该方案较为有效,流量检测效果良好,在大数据处理时效率较普通分布式处理有明显提高。     

基于云计算技术构建高校数字化校园云数据中心

高校数字化校园建设中,数据中心的建设是核心,基于云计算的数据中心以提供服务为核心,可以解决数字化校园建设中硬件资源紧张、资源利用率不足、多个应用系统互相独立、信息孤岛现象严重、数据原始积累欠缺、高排放高能耗等问题。该文全面分析了云数据中心建设的各项规划方案,并给出了一个实际的高校云数据中心建设案例,对高校数字化校园建设有一定的借鉴意义,同时也可以推广到企业数据中心建设中。     

基于物联网与云计算技术发展智慧金融

智慧金融是智慧地球理念的重要组成部分,是金融服务行业发展演化的智能化阶段,具有海量数据感知分析、全方位互联互通、协作化社会分工、智能化决策服务等特征。智慧金融建立在物联网和云计算技术融合的基础上,具有众多优势。高校作为金融信息人才培养的主渠道,在智慧金融发展过程中起着至关重要的推动作用。     

物联网与云计算环境下的大连农业信息服务模式构建

随着物联网和云计算等新兴技术的高速发展,加强农业科技和服务体系建设成为加快发展现代农业的必然。当前,大连地区农村信息化建设取得了明显进展,政府主导型服务模式蓬勃发展:信息呈爆炸性增长;数字化信息程度高;终端多样化;信息需求个性化强;信息服务成本下降。通过构建信息采集模块、网络模式、云计算模块、信息服务展现模块,建立一个全方位、多角度、立体化、智能化、人性化与个性化的大连特色农业信息服务模式,推进农业信息服务领域中物联网与云计算技术整合的时机已经成熟。     

网络舆情的云计算监测模式分析与实现

针对传统网络舆情监测方式的不足,选取较为成熟的云计算架构,采用统一收集各 局域网日志,并对海量数据使用云计算技术进行存储和分析的方法,提出了一种网络舆情云 计算监测模式及其具体实现方法,并通过实验给出在设备配置、分析效率等方面有参考意义的 实验数据。     

基于云计算模式下的Apriori算法研究

随着海量数据的增加和云计算的出现,对于云计算模式下的数据挖掘技术研究具有重要意义。基于云计算和Hadoop平台,分析了Apriori算法,提出了基于云计算模式下的改进的Apriori算法,实现了改进算法与MapReduce编程模型的移植。实验仿真表明,改进算法在云计算环境下的数据挖掘是可行的,高效的。