摘要：随着网络技术的不断发展,基于Fat-Tree的网络拓扑结构分布式网络控制模式逐渐显露出其局限性,软件定义数据中心网络(software-defined data center network,SDCN)技术作为Fat-Tree网络拓扑的改进技术,受到越来越多研究者的关注。首先搭建了一个SDCN中的边缘计算架构和基于移动边缘计算(mobileedge computing,MEC)平台三层服务架构的任务卸载模型,结合移动边缘计算平台的实际应用场景,利用同策略经验回放和熵正则改进传统的深度Q网络(deep Q-leaning network,DQN)算法,优化了MEC平台的任务卸载策略,并设计了实验对基于同策略经验回放和熵正则的改进深度Q网络算法(improved DQN algorithm based on same strategy empirical playback and entropy regularization,RSS2E-DQN)和其他3种算法在负载均衡、能耗、时延、网络使用量几个方面进行对比分析,验证了改进算法在上述4个方面具有更优越的性能。

摘要：当前高校数据服务平台设计功能模块多为单向形式,服务效率较低,随着云计算技术在高校数据中心的广泛应用,传统的数据中心网络架构已经无法满足新业务对网络承载的要求。结合高校数据管理特点进行服务平台硬软件的架构,采用多层级数据服务功能模块,探究云网融合网络架构下的高校数据服务平台设计与实现,以期提升数据服务效率。平台测试结果表明:在不同的用户数量下,传统数据服务平台的平均访问次数在10次/秒左右,而所构建云网融合的高校数据服务平台的平均访问次数均可以达到15次/秒以上,证明更加高效、稳定,提高了数据访问的效率和稳定性。

摘要：文章首先对主流的边缘AI设备进行了调查和分析,发现不同类型的板卡在执行并行推理任务时,各个设备的并发适配性不尽相同,而且计算效率会因为任务的复杂度而有所降低,为了解决这个问题,分析了主流的任务调度算法,架构了更加高效的任务调度系统EAC2S,提出了基于FAC的强化学习的任务调度算法,使用实际运行得到的经验作为训练样本,感知各异构设备间的差异,从而找到最优调度策略,并设计了实验验证了优化的有效性。

摘要：文章分析了一网通办平台发展现状和普遍存在的问题,提出了以基于边缘智能机器学习为计算模型设计的一网通办平台,融合了边缘计算、机器学习、AI智能语义识别等信息技术,实现了通过门户平台与AI智能分析的组合,让用户可以通过人类自然语言、使用习惯及使用频率来获取各类信息资源和服务入口的统一的“一网通办”门户,提升了平台的分析、整合数据能力,使门户服务更加自动化、智能化,满足了教职工、各级领导、学生、家长、校友和社会访客等不同用户群体的需求,为新基建视域下智慧校园的建设打下了坚实的基础。

摘要：随着教育信息化工作的不断深入和推进,人工智能、边缘计算、大数据、物联网等先进信息技术与教育的深度融合,作为智慧校园建设中的重中之重—基于边缘AI计算架构的一体化运维管控平台的建设也亟需落地上马。对人工智能、边缘计算进行了研究,用基于边缘AI计算的架构搭建的一体化运维管控平台解决了传统运维平台灵活度低、运维效率低、用户契合度低的问题,为高校智慧校园建设奠定了坚实的基础。

摘要：随着信息技术的不断发展,高校对移动应用服务的需求日渐高涨。文章针对信息门户在信息及时性和互动方面存在的局限性,和学校内部的资讯及生活服务等资源未能得到充分利用的现状,设计了基于数字化校园的移动校园APP客户端,为师生提供一个集中式的校园移动服务分发通道来满足师生的移动服务需求。

摘要：近年来高校信息化建设逐渐从数字化校园走向智慧校园。文章针对信息门户在办事流程上存在的缺陷,同时为了满足高校智慧校园整体建设需求,设计了基于数字化校园的一站式办事服务大厅,实现部门、校级办公协同和学院事务的"一站式"服务受理。

摘要：针对学校各业务系统数据重复冗余、数据孤岛现象日益严重等问题,提出一种数字化校园统一门户建设方案,以解决业务系统数据集成与业务流重组问题。统一门户建设以面向服务架构(SOA)与Web Services技术为基础,给出了总体技术框架。通过集成学校现有业务系统,实现了公共数据的数字化管理与有效共享。