面向SLA的云计算负载均衡策略

云计算负载均衡是保障SLA协议的关键问题之一。针对云计算负载均衡问题,提出一种面向SLA的负载均衡策略。该策略引入人工神经网络思想,建立负载均衡模型,采用单层感知器算法(SLPA)将虚拟机负载状态进行分类,然后利用结合了动态加权轮询算法的BP神经网络算法(BPNNA-DWRRA)有针对性地对虚拟机负载权重进行预测更新,最后将任务调度到最小权重所对应的可行虚拟机上。应用CloudSim进行仿真实验,结果表明了该策略的可行性,同时,相比加权最小链接算法和粒子群算法,该策略的平均响应时间分别节省了43.6%和22.5%,SLA违反率分别降低了20.7%和14.4%。因此,所提策略在响应用户任务时,请求响应时间短,SLA违反率低,保障了SLA。     

基于OTSU多阈值分割算法的激光线扫点云数据表达及精简方法研究

激光线扫方式获取的点云数据量庞大,不利于点云数据的存储、处理与分析。为了对激光线扫点云数据进行有效精简,提出了一种基于OTSU多阈值分割算法的激光线扫点云数据表达及精简方法。基于点云数据坐标与图像灰度值的映射,采用OTSU多阈值分割算法进行区域分割,并将分割后的各区域进行边缘提取及细化处理。根据原映射关系将细化的二值图像重新以点云方式表示,即得到精简的点云数据。在保持原有点云数据关键信息完整度的基础上,可有效地精简点云数据。实验结果表明:基于OTSU多阈值分割算法可有效地精简点云数据,同时能够有效地去除扫描过程中的背景干扰数据,具有较大的适用性和实际应用参考价值。     

Dual-Site Lidar Observations and Satellite Data Analysis for Regional Cloud Characterization

Lidar data observed by two continuously operated portable automated lidar (PAL) systems and images from the visible and thermal infrared channels of the advanced very high resolution radiometer (AVHRR) sensor on board the noaa16 satellite are employed for the characterization of cloud heights and cloud types. The PAL systems are located in Chiba and Ichihara city areas, separated by approximately 10 km. Measurements from October 2003 to March 2005 reveal that monthly averages of cloud base height and cloud cover ratio show good agreement between the two sites. The characteristics of the vertical (Chiba) and slant (Ichihara) measurements are also discussed. The PAL data are used to adjust threshold values of a cloud-type classification method in split-window data of noaa16-AVHRR. Comparisons between the lidar signals and the cloud classification results from the concurrent AVHRR images show that the classification method can reasonably be applied to this mid-latitude case, although the split-window technique was originally developed for tropical clouds.     

化学实验“三三三”翻转教学模式的探索与实践*

针对当前化学实验翻转课堂教学模式中存在的不足,依托“云班课”,重构了以学生为中心的化学实验“三三三”翻转教学新模式,即将实验教学划分为“三个课堂”:自学课堂、理论课堂和实验课堂等;理论课堂里包含“三个环节”:个人汇报、小组活动和测试点评等;学习效果评判有“三个评价”:自学评价、参与评价和动手评价等。以有机化学实验中“环己烯的合成”为例,采用该新的教学模式开展了教学活动,整个教学过程不仅体现了“以学定教、学生为中心”的教学理念,而且也能发挥出线下传统课堂的优势,实现了将“知识内化”的时间拉长,达到对学生线上自学“知识传授”掌握度的有力检验的目的,更有时间和空间进行课程思政元素的挖掘与融入,完成在知识传播中实现对学生的价值引领。     

浊点萃取-分光光度法测定自来水及酒类样品中的痕量铁

利用非离子表面活性剂TritonX-100在温度高于其浊点时形成相分离行为,建立了浊点萃取-分光光度法测定痕量铁的新方法,探讨优化了以KSCN为显色剂,TritonX-100浊点萃取富集痕量铁的实验条件.研究发现:加入正辛醇可使TritonX-100的浊点降低约30℃,有利于萃取实验的进行;同时,加入的正辛醇与TritonX-100对痕量铁起到了协同萃取作用.在优化了的实验条件下,进行了痕量铁的分析,检出限为0.02mg·L-1,加标回收率为97.4%～101.6%,应用于自来水及酒类样品中痕量铁的测定,结果满意.     

浊点萃取-火焰原子吸收光谱法测定样品中的痕量钴

研究了基于表面活性剂Triton X-114和络合剂吡咯烷二硫代氨基甲酸铵（APDC）浊点萃取钴的样品前处理方法.优化了浊点萃取条件参数,包括pH值、Triton X-114用量、APDC浓度、平衡温度及时间等,建立了浊点萃取-火焰原子吸收光谱法测定痕量钴的方法.该法的检测限（3σ）为2.6μg/L,相对标准偏差RSD为6.2%（n=7,c=200μg/L）.该法成功地应用于海带、维生素B12注射液等样品中钴的测定.     

浊点萃取在金属离子形态分析中的应用

浊点萃取是一种新兴的环保型的液-液萃取方法,它不使用有机溶剂,易于操作,是一种绿色的分析技术.本文介绍了浊点萃取的原理,重点回顾了近年来该技术在金属离子形态分析中的应用,并探讨了该技术的应用前景.     

超高速撞击下波阻抗梯度防护结构碎片云特性研究

碎片云特性是影响空间碎片防护结构防护性能的重要因素。通过实验对比了相同面密度波阻抗梯度材料、铝合金材料的碎片云特性,并借助数值模拟进行了更深入的研究,结果表明,当弹丸分别撞击波阻抗梯度材料、铝合金材料时,碎片云结构中弹丸的破碎特征明显不同。撞击波阻抗梯度材料时,弹丸头部破碎更加充分,弹丸侧向扩展程度提高;在高速段（6.5 km/s）,受阻抗梯度及材料熔化效应的共同作用,波阻抗梯度材料碎片云头部出现分层现象。研究结果表明,超高速撞击波阻抗梯度材料碎片云特性的变化是其防护性能优于相同面密度铝合金的重要因素之一。     

镁颗粒群非稳态着火过程数值模拟

建立了镁颗粒群着火的一维非稳态有限影响体模型, 数值模拟颗粒群中镁颗粒的着火过程. 研究表明, 当镁颗粒表面反应加剧之后,颗粒相温度急剧上升, 迅速达到着火, 而其周围气相的温升速率却远小于颗粒的温升速率; 在着火过程中气相温度只在颗粒表面附近升高比较明显, 整体温度升高不大. 分析了颗粒群内部参数和环境参数对镁颗粒群着火的影响. 随颗粒浓度的增加, 颗 粒群变得易于着火, 其着火时间变短, 但颗粒浓度增大到一定程度后, 继续增大该值将对颗粒群的着火起消极作用. 环境压力对颗粒群着火的影响比较小,在1-5 atm范围内颗粒群的着火性能基本不变. 气相中氧气浓度对颗粒群的着火性能影响也不显著, 但当氧气浓度过小时, 对着火过程的影响将大大增强.颗粒粒径、气相/颗粒相初温、辐射源温度对颗粒 群着火的影响巨大,小粒径、高温度促使颗粒群快速着火.数值模拟与文献中试验 结果的变化趋势相一致.     

开放授权协议在云学习中的应用研究

云学习如今已经成为现代教育技术发展的一个重要方向,一个依托于云计算技术而设计的网络教学平台将成为网络教学顺利开展的重要基础.在整个网络教学平台中,账户管理是一个网络平台正常运行的基础,这其中又以用户注册和登录最为重要.所介绍的开放授权协议即针对传统账户管理模式的不便提供了新的思路文章中首先简要介绍了OpenID与OAuth两种账户管理模式的发展历程,并对这两种用户管理模式进行比较,然后重.点介绍开放授权协议模式下网络平台搭建的思路和方式.最后,以一个微博教学平台为例,介绍了基于开放授权协议的微博教学平台搭建的过程.