基于节点识别的慢任务调度算法

为了降低大数据处理集群在执行任务过程中的慢任务对作业执行效率的影响,提出了一种识别慢任务、备份慢任务、减少慢任务相结合的调度算法——TQST算法。首先,通过判断节点能力和任务执行时间,建立慢节点、非常慢节点和慢任务队列;其次,根据预判备份执行价值确定如何启动慢任务的备份任务,提高了备份执行的作用;然后,在节点识别的基础上,规避为非常慢节点分配任务,从根本上减少慢任务的产生,提高作业执行效率。实验结果表明,TQST算法在作业响应时间等方面优于已有的慢任务调度算法。     

面向联合态势感知的大数据应用模式研究

联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题.从大数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值.     

服务供应链视角下SaaS模式免费试用策略分析

针对处于市场推广期的SaaS模式中应用服务需求的不确定性,本文从服务供应链的视角对免费试用策略应对需求不确定性进行建模分析。设计了合作契约保证免费试用策略下服务供应链的协调;将免费试用策略绩效与传统的风险共担策略绩效作比较,得出免费试用策略的适用条件;通过数值分析验证了模型的有效性并得出了其管理学意义。研究表明,与风险共担策略相比,免费试用策略能够激励客户需求和有效规避SaaS模式中服务需求不确定性的风险,并提高服务供应链中各方收益;免费试用策略的适用性和绩效与应用服务提供商(ASP)技术能力水平有关;服务供应链协调可以使免费试用取得更好的效果。     

多源异构装备数据集成研究综述

现代战争需要高效地处理多源异构的装备数据,装备数据集成主要针对装备数据的来源广泛、结构异构问题,通过数据集成平台对多个数据来源进行统一处理,屏蔽数据之间物理和逻辑层面的差异,实现装备数据的统一表示、存储和管理.研究阐述了基于模式、基于复制的装备数据集成方法,梳理了装备数据集成中存在的组织管理、结构异构、语义异构、大数据等问题及相应的解决方案,分析了以Web Services和Big Data为代表的装备数据集成最新技术,并展望了未来的发展方向.     

有机质谱人工智能解释研究——烷基苯质谱解释程序及其应用

本文提出的烷基苯质谱人工智能解释计算机程序(DCP-MSAB),是基于有机质谱碎裂、重排规律,采用CoboL语言编制成的。经过对50多个化合物质谱的计算机程序解释验证,给出96％的首解正确率。该程序已经用于实际样品质谱的解释。     

多功能基化合物质谱人工智能解释—氨基酸质谱人工智能解释研究

本文提出了多功能基化合物、蛋白质降解产物——氨基酸LR-EI谱人工智能(AI)解释程序(AIMS-MFC-AAC)。输出置信度达90%。文中指出了多功能基化合物质谱中同时存在“可加性”关系和“取代基效应”,及其对McLafferty重排的影响。     

第三方数据平台精准营销收费模式研究

第三方数据平台通过大数据分析技术为商家提供精准营销服务,本文研究了两个竞争商家通过同一个数据平台进行精准营销时,平台收费模式(费率佣金与按销量收费)对商家竞争以及平台与商家利润的影响。研究发现:1)费率佣金模式的绩效依赖于费率参数,在精准度高的情况下,它不能最大化平台与商家的利润。2)与费率佣金相比,按销量收费模式显著提高了商家的利润,并且平台与商家的利润都随费用参数的增加而增加。3)从收费模式选择的角度,精准度越高,按销量收费模式的优势越明显;费率佣金模式适用于垄断情况,而按销量收费模式更适用于竞争情况。4)费率佣金与按销量收费的结合可以实现平台与商家的共赢。研究结论为大数据驱动下的精准营销收费模式选择,以及“大数据平台”的盈利模式创新提供了理论参考。     

两种在频域编译RS码的方法

本文讨论了利用快速付里叶变换编译RS码的技术,并在此基础上提出了两种在频域编译RS码的方法。采用这两种方法,只要进行一次付里叶变换即可译码,因而大大加快了译码速度,并减少了设备费用。     

有机质谱人工智能解释研究——烷基苯质谱解释程序的评价

本文提出了有机质谱人工智能计算机解释程序的三参数评价方法。采用输出正确率(CRI)、鉴别率(DIS)和置信度(Conf.)来表征解释程序对未知化合物(程序类化合物和非程序类化合物质)谱进行化学结构解释和化合物类型鉴别功能的优劣。CRI值不仅考虑到输出的化学结构是否正确,还考虑到了正确结构(答案)在输出结果中所处的序号。采用上述三参数可以对各不同实验室的同类程序进行相互评价比较。此外,CRI值也可以单独用于各不同来源的质谱数据库的评价比较。