摘要：作为云计算底层核心基础设施,分布式数据存储系统是各种云计算服务的基础,是云计算重要的组成部分.然而随着系统规模的不断扩大以及设计时对能耗因素的忽略使其暴露出高能耗问题.由于存在数据可用性要求,使其并不能简单采用已有节能技术解决能耗问题,保证数据可用性成为设计分布式存储系统节能算法的前提.对系统与数据的可用性进行了建模,并通过对存储结构与机制、节点状态与数据块可用性之间的关系的研究提出构造数据块可用性度量矩阵解决数据可用性完全覆盖问题.定义了分布式存储系统的节能模型,将RACK划分为Active-Zone与Sleep-Zone两个存储区域,根据不同数据的访问频率与规律计算活动因子以配置数据的存储区域,通过数据中心负载规律适时对Sleep-Zone区域中的服务器进行休眠处理以达到节能的目的.实验结果表明:算法在适应数据访问规律与可用性保证前提下,能够提高分布式存储系统的能耗利用率,并且当系统负载与数据平均活动因子越低时算法节能效率越高.

摘要：随着计算机和网络技术在人们生活中的广泛应用,携带不便、查阅效率低的纸质版维吾尔语同义词词典已经不能满足人们的需求,为此该文设计并实现基于web的维吾尔语同义词电子词典,进行维吾尔语同义词的智能管理和查询。整个系统在需求分析、总体设计、详细设计的基础上,采用JSP、Servlet、JQueryEasyUI等技术以及My SQL数据库进行开发。

摘要：极性情感词是准确分析维吾尔文倾向性的基础资源。该文在前期构建的维吾尔语褒贬情感词典基础上进行网络情感词的自动扩展研究。首先分析维吾尔语情感表达的语言特征,总结了连词、程度副词与情感词的搭配规律,并基于此规律设计从情感语料库中获取候选情感词的算法,形成候选情感词库;最后再利用维吾尔语连词的特性,结合已创建的情感词典和维吾尔语反义词词典,以互联网作为超大规模语料库,设计基于搜索引擎的情感词极性判别算法,根据算法得分判别候选情感词的极性,再将其扩展到已构建的褒贬情感词库。实验结果表明,与扩展前的情感词库相比,使用互联网文本语料扩展后的情感词库后进行维吾尔语句子倾向性测评的准确率和召回率均有明显提高。

摘要：随着国内IPV6网络建设工作的展开,对IPV6网络配置与管理人才的需求越来越强.本文探讨借助软件WMware Workstation和Wireshark等,设计IPV6地址自动配置实验.本实验将IPV6工程配置和协议分析相结合,旨在加深学生对IPV6地址自动配置协议和各种多播地址表示和用法的理解,增强学生配置和管理IPV6主机及路由器的工程实践能力.本实验无需专门的软硬件投入,并且不受实验时间和条件的限制,能够实现课内外相结合.本文的设计思路为IPV6实验体系的构建提供参考.

摘要：内容中心网络是一种以内容为中心的新型网络体系结构,路由器内置缓存提高内容分发效率。由于缓存空间大小的限制,选择合适内容缓存使得缓存策略变得尤为重要。现有缓存策略的研究主要以减少网络中内容的冗余量以及提高网内缓存内容的多样性为目的,这些策略在设计过程中忽视了内容的频繁替换以及带宽损耗因素。文章提出一种以获得缓存网络最大效益的概率缓存策略(a Max-Benefits Probabilistic In-network Caching Strategy,MBPIC),缓存策略基于内容流行度、跳数和缓存空间等参数随机选择缓存放置节点,然后建立马尔科夫链推导了内容命中率与缓存概率、内容流行度、缓存空间的关系,最后数值计算和实验仿真结果表明,MBPIC策略在服务器命中率、跳数减少率和内容替换率方面比其他概率策略有明显的提高。

摘要：精准认定贫困生,是做好高校贫困生工作的重中之重。本研究应用高校一卡通数据,利用数据挖掘技术构建高校贫困生认定模型。具体方法是对校园一卡通消费流水数据运用二分k-means算法进行聚类,分别运用轮廓系数和簇内误方差(sse)方式进行聚类效果评价,并调整参数值以获得最佳贫困生聚类效果。与现实已认定的贫困生数据对比,本模型实现的贫困生识别率为50%,为高校贫困生的精准认定工作提供了技术基础。

摘要：为了充分挖掘和应用电子商务网站中的教材评论信息,运用细粒度的情感分类算法对用户的在线评论进行分析,基于教材特征级的情感分析结果,辅助潜在客户和商家做出合理有效的决策.本文首先使用爬虫采集教材的在线评论文本,对其进行去噪、分词和词性标注等预处理;然后分析产品特征,在通用情感词典的基础上扩建领域情感词典;最后基于句法分析结果,结合教材评论的语言特性,设计适合教材评论的情感倾向性分析算法,并通过实验验证了算法的有效性.

摘要：介绍了OSPF工作原理和支持IPv6的OSPFv3协议相对于OSPFv2协议的变化和新增功能,并在Packet Tracer6.0环境下进行了基于IPv6的单区域、多区域的OSPF实验设计。在实验中通过单区域内和多区域内的OSPF路由配置,实现了区域内信息的互通。通过实验,能够让学生理解IPV6地址的使用方法,并深入理解OSPF的原理和配置。

摘要：加密和动态端口技术使传统的流量分类技术不能满足网络游戏识别的性能需求,本文提出了一种基于自编码器降维的端到端流量分类模型,实现网络游戏流量的准确识别.首先将原始流量预处理成784 B的一维会话流向量,利用编码器进行无监督降维,去除无效特征;接着探索构建卷积神经网络与LSTM网络并联算法,对降维后的样本进行空间和时序特征的提取和融合,最后利用融合特征进行分类.在自建的游戏流量数据集和公开数据集上测试,本文模型在网络游戏流量识别方面达到了97.68%的准确率;与传统端到端的网络流量分类模型相比,本文所设计的模型更加轻量化,具有实用性,并且能够在资源有限的设备中方便部署.

摘要：不断增大的网络带宽给人们提供了丰富的网络应用和服务的同时,也给传统的数据俘获系统带来了挑战.本系统基于Intel数据平面开发套件(Data Plane Development Kit,DPDK)设计了高速网络数据包捕获软件.能够更好适应目前校园网高速网络数据包捕获的要求,为网络数据包分析提供技术支持.最后,本文对基于DPDK的数据包捕获系统和传统Libpcap进行了实验结果对比,表明基于DPDK的数据包捕获系统能够明显提升高速网络出口数据俘获的性能.