摘要：基于面向服务的网格环境,针对网格服务实例所指向的资源,提出了资源预留树的预留方法.利用在任务请求生命期内发现的所有合适资源构建资源预留树,当预留资源失效时,可直接在资源预留树内选取一个替代资源,保证资源预留的可靠性.针对不同的用户服务质量,设计了3种不同的预留策略,在此基础上,提出了基于不同策略的资源预留树算法TTL-RTA.相关的性能分析和仿真实验表明,该算法具有较好的效率和可靠性.

摘要：随着网格技术和应用的不断发展,一些关键领域或业务应用场景要求网格系统提供更好的服务质量(QoS),而具有较高可管理性的服务管理策略可以在提供较高服务质量的同时减小系统的开销.文中提出了网格服务的干扰和可管理性的形式化描述及量化计算方法,并建立了描述干扰发生过程的网格系统随机Petri网(SPN)模型.之后文章对服务管理策略进行了分类研究,并根据SPN模型的仿真计算结果,对各类策略对网格服务的干扰情况的影响以及对网格服务可管理性的量化评价结果进行了比较和分析,为具有高可管理性的策略的设计提供依据.

摘要：为保障用户特定的QoS需求,需要有效地表示和计算用户的需求偏好信息,为此提出了一种QoS偏好的序关系向量表示和计算方法。该方法首先把用户对QoS属性的偏好次序,转化为序关系向量表示,然后运用优化模型计算出QoS属性的权重向量,最后利用QoS权重向量来确定候选服务的优先顺序,从而保证了用户特定的QoS需求。该方法能把用户QoS偏好信息转化为可量化计算的形式,具体实例结果表明了该方法的有效性。

摘要：条件随机场(condition random fields,CRFs)可用于解决各种文本分析问题,如自然语言处理(natural language processing,NLP)中的序列标记、中文分词、命名实体识别、实体间关系抽取等.传统的运行在单节点上的条件随机场在处理大规模文本时,面临一系列挑战.一方面,个人计算机遇到处理的瓶颈从而难以胜任;另一方面,服务器执行效率较低.而通过升级服务器的硬件配置来提高其计算能力的方法,在处理大规模的文本分析任务时,终究不能从根本上解决问题.为此,采用"分而治之"的思想,基于Apache Spark的大数据处理框架设计并实现了运行在集群环境下的分布式CRFs——SparkCRF.实验表明,SparkCRF在文本分析任务中,具有高效的计算能力和较好的扩展性,并且具有与传统的单节点CRF++相同水平的准确率.

摘要：青少年的能力培养目标应该是兴趣驱动发展,培养自己的思维方式与创造能力,并且从中获得乐趣。青少年的学习不应只关注课本的文化课,还应学习到Science(科学),Technology(技术),Engineering(工程),Arts(艺术),Maths(数学)等多个领域的知识,统称为STEAM教育。在美国,STEAM已成为其素质教育的核心,编程、机器人等新技术也已走进了美国的中小学校。美国前总统奥巴马也曾参与“编程一小时”,呼吁美国小朋友“别总在手机上玩,要去编程”。很多发达国家都在鼓励孩子们尽早接触编程,培养孩子的创新能力,锻炼孩子的逻辑思维能力。

摘要：面向知识图谱的知识推理旨在通过已有的知识图谱事实,去推断新的事实,进而实现知识库的补全.近年来,尽管基于分布式表示学习的方法在推理任务上取得了巨大的成功,但是他们的黑盒属性使得模型无法为预测出的事实做出解释.所以,如何设计用户可理解、可信赖的推理模型成为了人们关注的问题.从可解释性的基本概念出发,系统梳理了面向知识图谱的可解释知识推理的相关工作,具体介绍了事前可解释推理模型和事后可解释推理模型的研究进展;根据可解释范围的大小,将事前可解释推理模型进一步细分为全局可解释的推理和局部可解释的推理;在事后解释模型中,回顾了推理模型的代表方法,并详细介绍提供事后解释的两类解释方法.此外,还总结了可解释知识推理在医疗、金融领域的应用.随后,对可解释知识推理的现状进行概述,最后展望了可解释知识推理的未来发展方向,以期进一步推动可解释推理的发展和应用.