摘要：服务组合作为实现服务增值的一种有效方法,业已广泛使用于各种应用.安全问题是与Web服务密切相关且对于服务组合的可信性具有重要作用.然而目前还缺乏对服务安全组合进行有效描述和分析的方法.提出一种基于面向方面的形式化服务安全组合建模及其分析方法.重点讨论了服务的授权、执行的可追踪、数据保护及故障处理,并利用面向方面规范基本模块的行为、描述它们相互关系的手段,编织机制将这些模块动态地集成为一个完整的服务组合模型.基于此,Petri网的操作语义及相关理论分析服务组合的安全性及故障处理能力,给出服务组合的正确性准则,并证明了其有效性.具体实例及仿真结果表明,该方法能有效地简化系统建模,有助于提高服务组合的设计质量.

摘要：大规模稀疏多目标优化问题(Sparse Multiobjective Optimization Problems,SMOPs)广泛存在于现实世界。为大规模SMOPs提出通用的解决方法,对于进化计算、控制论和机器学习等领域中的问题解决都具有推动作用。由于SMOPs具有高维决策空间和Pareto最优解稀疏的特性,现有的进化算法在解决SMOPs时,很容易陷入维数灾难的困境。针对这个问题,以稀疏分布的学习为切入点,提出了一种基于在线学习稀疏特征的大规模多目标进化算法(Large-scale Multiobjective Evolutio-nary Algorithm Based on Online Learning of Sparse Features,MOEA/OLSF)。具体地,首先设计了一种在线学习稀疏特征的方法来挖掘非零变量;然后提出了一种稀疏遗传算子,用于非零变量的进一步搜索和子代解的生成,在非零变量搜索过程中,其二进制交叉和变异算子也用于控制解的稀疏性和多样性。与最新的优秀算法在不同规模的测试问题上的对比结果表明,所提算法在收敛速度和性能方面均更优。

摘要：为提高工作量感知的跨项目缺陷预测性能,提出一种基于差分演化算法的建模方法DE-EACPDP。提出缺陷密度百分位数平均(FDPA)作为模型在训练集上的优化目标,采用逻辑回归(LR)建立预测模型;为使LR在训练集上得到最大的FDPA,使用差分演化算法搜索最优的LR系数。实验在4个数据集的82个项目上对模型进行评估,其结果表明,与5个最先进的方法相比,DE-EACPDP可以显著提升工作量感知性能。

摘要：如今随着推荐系统势头的加强,如何对用户行为进行快速而准确的预测变得愈加重要。通过分析网上社区帖子的点赞和点踩数据,实现了基于随机森林的推荐系统。该系统将实际问题转化为分类模型,并实现了数据处理、特征提取和参数调整。同时,该系统还对用户浏览帖子后是否产生交互行为进行了预测。最后,通过实验仿真并利用F1值对实验结果进行评估。实验结果证明了系统的有效性和效率。

摘要：【目的】了解中小学教师新冠肺炎防控知识、行为及心理状况,为学校做好疫情防控管理和开学准备工作提供参考。【方法】采用自行设计的新冠肺炎防控问卷对2338名教师进行调查。【结果】中小学教师新冠肺炎防控知识总知晓率为88.79%,知识得分为(10.65±1.09)分,其中卫生老师高于其他岗位老师(F=23.87,P=0.0001),答题时IP地址为湖北地区的高于江浙沪地区(F=10.69,P=0.014)。知识获取途径前3位为新闻类App(头条、腾讯)87.25%、微信78.06%、电视广播74.94%。健康行为总得分为(43.59±3.12)分,卫生老师高于其他岗位老师(F=11.48,P=0.02),身处湖北地区高于江浙沪地区(F=17.08,P=0.0007)。疫情期间不同场合口罩佩戴比例,最高为乘坐公共交通时100%,最低为在家亲朋好友聚会时90.93%;口罩类型前3位为一次性使用医用口罩89.14%、医用外科口罩43.63%、N95医用防护口罩34.09%。手卫生行为最高为如厕后洗手99.83%,最低为触摸头发、耳、鼻后洗手75.92%。其他健康行为的比例,最高为减少亲友聚会94.14%,最低为打喷嚏或者咳嗽时遮住口鼻71.60%。健康行为与知识掌握相关性分析差异有统计学意义(r=0.081,P<0.001)。教师与本次疫情关注度、担忧度与教学影响程度的相关性分析,关注度与教学影响程度有关(r=0.768,P=0.0002);担忧度与教学影响程度有关(r=0.175,P<0.001);关注度与担忧度之间无相关性。【结论】中小学教师新冠肺炎防控知识得分普遍较高,口罩佩戴行为较好,尚需加强手卫生健康教育。另外存在教师关注并担忧本次疫情对教学影响的问题。

摘要：边缘计算已被设想成为增强资源贫乏的智能设备计算能力的有效解决方案。通过任务卸载用户可以将计算复杂的任务卸载到边缘云端执行来满足其对资源的需求。然而,其仍然需要解决能量消耗、可靠性和延时的问题。文中提出了一种基于能耗感知的容错协同任务执行算法,以在减少设备能耗的同时保证卸载到边缘云上的任务成功执行。具体地,首先设计了一种具有容错能力的能耗感知协同任务执行模型,该模型通过将计算卸载模型和容错模型相结合,从而在应用程序的截止完成时间内减少设备能耗。然后,提出了一种基于能耗感知的容错协同任务执行调度算法,该算法包括协同任务执行、初始化调度和在线调度。协同任务执行是通过部分关键路径分析和one-climb策略来确定任务的执行决策;初始化调度是从副本和重新提交中为在边缘端执行的任务选择容错策略,以在发生故障时可针对任务采取相应容错措施;在线调度是在发生故障时实时调整容错策略以确保任务成功处理。最后,在3种具有代表性的任务拓扑上进行了广泛的仿真实验,评估了3种不同方案在任务完成率、能耗比方面的性能差异。结果表明,无论是截止完成时间、传输速率还是容错率的变化,该方法都可以保证任务在截止时间内顺利完成,相比协同任务执行更可靠,而且相比本地执行设备消耗的能量可至少减少30%。

摘要：为解决目前尚无针对低龄老人的拖挂式房车设计研究的问题。从无障碍设计的视角分析我国低龄老年房车自驾游群体的生理、心理行为特征。总结出适合我国低龄老人的拖挂式房车无障碍设计原则。面向低龄老人的拖挂式房车无障碍设计研究丰富了我国房车设计理论,促进我国老年房车旅游经济的快速发展。

摘要：在一次组织学生去庐山秀峰瀑布游览的活动中,教师设计了一个游览方案:听瀑——观瀑——画瀑——摄瀑——制作盆景。到了秀峰,教师带领学生拾阶而上。远远地就听见了瀑布的轰鸣声。教师停下脚步,对学生做侧耳倾听状,说:“同学们,你们听,这是瀑布的声音,它象什么声音?”学生有的说:“象叠叠的浪诵上岸滩。”有的说:“象阵阵的风吹过松林。”

摘要：简要介绍了人机交互的重要性以及虚拟现实技术的概况,从认知心理学角度以及人机交互系统的输入、输出、操作等方面分析了虚拟现实人机交互的优点,展望了虚拟现实人机交互的发展前景。

摘要：云计算近年来已成为一种被广泛接受的计算模式.随着云计算在商业、交通、卫生等领域应用的不断推进,云应用系统的可靠性问题引起了人们的特别关注.然而,云应用系统的结构和行为特征复杂,如何保障系统的可靠性是一项极具挑战性的课题.本文研究云计算的容错模型和策略,通过构建可扩展的云计算容错模型,以刻画云计算的运行机理、组件故障行为、云应用间合作和竞争特性.依据云计算的故障及资源服务特征,提出云计算的故障迁移和恢复方案.围绕容错涉及的时间和价格,依次计算云计算组件和云应用的效用,进一步分析各云应用的利益.通过求解模型的Nash均衡,以优化整体云计算的容错效用.最后,利用模型检查技术验证容错模型和容错处理的正确性.本文研究对于揭示云计算的结构和行为特征、建立云计算容错设计理论、提高云计算容错的效用具有理论意义和应用价值.