基于C/S架构的OpenFOAM网格生成客户端软件设计

面向云端部署的OpenFOAM的GUI图形用户界面人机交互需求,设计实现了一个OpenFOAM网格生成客户端软件。客户端软件采用了插件式架构设计,由公共模块、自定义模块、网格生成业务插件组成,网格生成业务用户交互界面由插件创建实现,提高了软件的可扩展性。客户端与云端部署的OpenFOAM服务组成了C/S架构,客户端通过网格生成应用协议远程调用云上的OpenFOAM网格生成计算服务,根据服务的交互界面模板构建用户交互界面,实现了云端协同的网格生成计算功能。通过实际算例网格生成,验证表明客户端软件能够通过远程调用服务端服务实现完整的网格生成流程。

统一规范的气象观测数据传输客户端的设计与实现

随着国内气象观测技术的不断发展,观测设备种类和数量不断增加,同时数值模式预报及实况业务对观测数据传输时效和质量有了更高的要求。目前地面、高空和雷达等测站端所用传输软件种类多样,传输稳定性、完整性和时效性无法得到保障。为此,设计开发了传输客户端软件,统一了从测站至省级的数据传输标准,规范了与观测系统的接口及数据传输流程。软件具备高可靠、可扩展、易维护等特性,针对不同特点的观测数据设计不同传输协议,为气象“云+端”业务技术体制建设提供“直传入云”的应用软件支撑。软件已在全国2400个国家级地面气象自动观测站和600个农气观测站进行部署,传输时效性和完整性有大幅度提高。

面向不平衡类的联邦学习客户端智能选择算法

在联邦学习应用场景下,若客户端设备之间的数据呈现非独立同分布特征,甚至出现类不平衡的情况时,客户端本地模型的优化目标将偏离全局优化目标,从而给全局模型的性能带来巨大挑战。为解决这种数据异质性带来的挑战,通过积极选择合适的客户端子集以平衡数据分布将有助于提高模型的性能。因此,设计了一种面向不平衡类的联邦学习客户端智能选择算法—FedSIMT。该算法不借助任何辅助数据集,在保证客户端本地数据对服务器端不可见的隐私前提下,使用Tanimoto系数度量本地数据分布与目标分布之间的差异,采用强化学习领域中的组合多臂老虎机模型平衡客户端设备选择的开发和探索,在不同数据异质性类型下提高了全局模型的准确率和收敛速度。实验结果表明,该算法具有有效性。

构建“新闻+评论+社交”内容新生态的精细化实践——以潮新闻客户端《读端》栏目为例

浙江日报报业集团(简称浙报集团)的潮新闻客户端品牌栏目《读端》,以打造“新闻+评论+社交”内容新生态而闻名并在业界引起广泛关注。在实践上,《读端》通过“扩大人的连接”来推动“新闻+”,即邀请政府官员、专家学者等各领域人士点评潮新闻客户端的原创新闻,通过短短数百字的独到见解,为受众更好地理解新闻提供全新的视野和思路;在模式上,《读端》通过“以用户为中心”来推动“新闻+”,即从内容生产分发到意见领袖点评,再到进一步扩大传播,构建全新内容生态。

场域理论视域下新闻客户端建设的瓶颈与展望

主流媒体建设新闻客户端已走过十个年头,十年间随着数量激增、流量红利消退、用户自主性提升,主流媒体自建客户端的局限性越发显现。2024年,党的二十届三中全会提出“推进主流媒体系统性变革”,在此背景下对主流媒体自建平台回顾展望具有现实意义。本文从布尔迪厄的场域理论出发,分析主流媒体平台化建设缘起,探究自建新闻客户端的瓶颈,并对未来发展路径提出建议。

内存高效的持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache

为了在数据密集型工作流下有效降低缓存碎片整理开销并提高缓存命中率,提出一种持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache(Distributed File System Cache)。DFS-Cache基于非易失性内存(NVM)设计实现,能够保证数据的持久性和崩溃一致性,并大幅减少冷启动时间。DFS-Cache包括基于虚拟内存重映射的缓存碎片整理机制和基于生存时间(TTL)的缓存空间管理策略。前者基于NVM可被内存控制器直接寻址的特性,动态修改虚拟地址和物理地址之间的映射关系,实现零拷贝的内存碎片整理;后者是一种冷热分离的分组管理策略,借助重映射的缓存碎片整理机制,提升缓存空间的管理效率。实验采用真实的Intel傲腾持久性内存设备,对比商用的分布式文件系统MooseFS和GlusterFS,采用Fio和Filebench等标准测试程序,DFS-Cache最高能提升5.73倍和1.89倍的系统吞吐量。

基于更新质量检测和恶意客户端识别的联邦学习模型

作为分布式机器学习,联邦学习缓解了数据孤岛问题,其在不共享本地数据的情况下,仅在服务器和客户端之间传输模型参数,提高了训练数据的隐私性,但也因此使得联邦学习容易遭受恶意客户端的攻击。现有工作主要集中在拦截恶意客户端上传的更新。对此,研究了一种基于更新质量检测和恶意客户端识别的联邦学习模型umFL,以提升全局模型的训练表现和联邦学习的鲁棒性。具体而言,通过获取每一轮客户端训练的损失值来计算客户端更新质量,进行更新质量检测,选择每一轮参与训练的客户端子集,计算更新的本地模型与上一轮全局模型的相似度,从而判定客户端是否做出积极更新,并过滤掉负面更新。同时,引入beta分布函数更新客户端信誉值,将信誉值过低的客户端标记为恶意客户端,拒绝其参与随后的训练。利用卷积神经网络,分别测试了所提算法在MNIST和CIFAR10数据集上的有效性。实验结果表明,在20%~40%恶意客户端的攻击下,所提模型依旧是安全的,尤其是在40%恶意客户端环境下,其相比传统联邦学习在MNIST和CIFAR10上分别提升了40%和20%的模型测试精度,同时分别提升了25.6%和22.8%的模型收敛速度。

跨设备联邦学习中的客户端选择算法

联邦学习是一种新型的分布式机器学习范式,它在满足用户隐私和数据保密性要求的前提下,充分利用众多分散客户端的计算能力及其本地数据联合训练机器学习模型.在跨设备联邦学习场景下,客户端通常由数千甚至万级别的移动设备或端侧设备组成,由于通信和计算成本的限制,聚合服务器在每个训练轮次中仅选择少量客户端加入训练.几种被广泛应用的联邦优化算法均采用完全随机的客户端选择算法,但这被证明有着很大的优化空间.近年来,如何高效可靠地从海量异构客户端中选择合适的集合参与训练,以优化联邦学习协议的资源消耗和模型性能被广泛研究,但仍没有文献对这一关键问题进行综合调研.需要对跨设备联邦学习的客户端选择算法研究进行全面调研.具体地,形式化描述客户端选择问题,然后给出对选择算法的分类并逐一深入讨论分析.最后,讨论客户端选择算法的一些未来研究方向.

瘦客户端/云服务器模式的实现方法研究

为了解决用户获取服务器图形化界面的需求,在局域网下探究了以远程桌面服务为关键技术的瘦客户端/云服务器模式的实现方法,基于云平台搭建Linux云服务器,研究了RDP和RFB两种远程桌面协议在云服务器上的配置方法及过程,在实验室环境下对搭建的瘦客户端/云服务器模式的服务效果进行测试和比对,结果表明:在云服务器上配置的RDP和RFB协议均能实现良好的远程画面和控制效果,且RDP协议在数据传输时占用CPU和带宽资源更少,RFB协议则在画面还原上性能更优。为基于远程桌面协议实现瘦客户端/云服务器模式的改进优化研究提供了参考。

主流媒体客户端新闻推送的特征及价值导向

新媒体时代,主流媒体客户端在以主流思想引领多元舆论、以主流价值凝聚社会共识方面承担着重要作用。新闻推送作为客户端唤醒用户、增加用户黏性的有效手段,越发受到重视,成为媒体间日常竞争的主战场。本文以主流媒体客户端在新闻推送方面的实践创新为研究对象,从价值自觉、主动意识、注重实效等视角出发,着重研究作为主流媒体运营的新媒体如何通过新闻推送实现价值导向引领,以期提升新闻推送传递主流价值导向的自觉性、主动性、针对性、实效性。

探索与重构:主流媒体自建客户端的路径研究--以潮新闻客户端为例

媒体融合进程持续向纵深推进,主流媒体客户端由此前“布局端口、形成规模”的1.0阶段向“聚合用户、自建平台”的2.0阶段跨越。2023年2月,浙江日报报业集团潮新闻客户端上线,这成为主流媒体客户端融合发展新探索的标志性事件之一。本研究将潮新闻客户端作为研究对象,提出主流媒体为何要打造自主可控平台、主流媒体客户端如何重构自身特色品牌、主流媒体客户端如何更好地嵌入用户生活等研究问题。研究发现,平台因聚合用户和整合资源形成影响力的需要,主动退出以往端口,对内部资源进行升级重构,为用户带去更好的使用体验;算法技术和优秀创作者为客户端持续赋能,融入主流价值观,丰富移动化叙事风格,形成平台品牌特色,将平台与用户链接,更好地为用户服务。

地市主流媒体新闻客户端的困局与对策

当前,地市主流媒体新闻客户端已经初具规模,也有了一定的发展。但是,除了极少数客户端相对有较好的发展态势外,多数地市媒体的客户端仍普遍发展艰难,不能代替传统媒体成为新的增长点。一、地市媒体新闻客户端当下困局(一)阅读量困局:客户端打开率低,用户黏性不高地市媒体建客户端的态度,普遍经历了抗拒、犹豫、观望到开始尝试、不断努力的过程.

虚拟现实技术在新闻客户端运用的实践分析

随着网络科技时代的发展,新闻领域也受到了科技的影响,新科技和新技术逐渐渗透到新闻媒体的工作中,新闻工作者也在努力寻找跟上时代步伐的发展道路。基于新媒体时代背景和新闻客户端的发展趋势,本文以央视新闻客户端的虚拟现实(Virtual Reality,VR)新闻为例,首先分析VR新闻的特点,其次阐述VR技术在央视新闻客户端各栏目中的运用,最后结合VR技术在新闻领域的发展困境,提出相关策略。

地方主流媒体新闻客户端传播创新研究

新媒体技术的发展推动了商业媒体和社交媒体的快速发展,主流媒体的转型大多数需要依托于非官方创办的媒体平台,如新浪微博、微信公众号平台、抖音等,在获得大流量的同时,也失去了对传播账号的终端管理权。为了解决“受制于人”的传播管理权限问题,各类官方媒体纷纷开设新闻客户端,打造具有完整权限的传播平台,构建社群传播环境。地方媒体由于影响力有限,新闻客户端的发展受到较大的局限,如何创新此类客户端的采编和发展策略,是地方主流媒体实现新转型的重要机遇。本文结合青岛地方媒体创建新闻客户端的实践案例,探索如何创新地方媒体新闻客户端的传播策略。

基于TEE的多客户端函数加密方案研究

随着云计算的兴起,对加密数据进行联合计算变的越来越重要。近年来,多客户端函数加密的发展使用户能够在不需要任何交互的情况下对私有输入进行联合计算。在云计算中,确保安全性与可靠性是极为重要的需求。针对多客户端函数加密方案出现的隐私安全问题,本文提出了一种基于TEE技术的去中心化多客户端函数加密方案。利用Python语言、开发环境PyCharm 2020.3.0版本、以及Python的PyCryptodome V3.10.1密码学库下对本文方案的关键算法或协议进行了仿真实验。综上试验结果及分析表明本方案在保障隐私安全的同时,具有较好的计算性能。这为在云计算环境中处理敏感数据提供了一种高效且安全的解决方案,因此具有一定的实际应用意义。

主流媒体新闻客户端传播创新探索

融媒体时代的主流媒体面临严峻的发展难题,如何借助新媒体技术实现报纸的转型发展,既要在社交媒体平台创办新媒体传播账号,也要创办拥有自主管理权限的新闻客户端,借助大数据技术实现新闻信息精准推送和社群传播。新闻客户端虽然具有创新性,但却在用户流量、技术应用和用户互动方面存在不足,如何健全新闻客户端的采编机制,以新闻客户端为基础实现主流媒体的融媒体转型,是采编人员面对的难题。

WebSocket在服务端和客户端之间的应用

WebSocket是一种全双工通信协议,为服务端和客户端之间提供了高效的实时通信机制,能极大地改善传统HTTP协议在实时性方面的局限性。文中详细叙述了WebSocket在服务端和客户端应用中的关键特性、工作原理以及实际应用场景。首先,介绍了WebSocket相对于传统的HTTP协议的优势,包括降低通信延迟、减轻服务器负担、实现全双工通信等方面;通过WebSocket的帧结构和握手过程的详细解析,可以深入了解WebSocket协议的内部机制。其次,分析了WebSocket在实时应用中的多种应用场景(如在线聊天、多人协作编辑、实时数据监控等)实际案例,展示了WebSocket在提升用户体验、降低网络资源占用等方面的巨大潜力。在技术实现方面,介绍了WebSocket在常见编程语言中的实现方式,并分析了一些开源库和框架的使用,以获得在实际项目中集成WebSocket的指导。最后,总结了WebSocket的优势和应用场景,并展望了未来WebSocket在实时通信领域的发展趋势;通过深入研究WebSocket的应用,旨在为开发人员、研究人员和决策者提供有关实时通信技术的全面理解,以推动其在不同领域的广泛应用。

媒介融合环境下增强新闻客户端用户黏性的评论研究

在媒介融合环境下,用户既是新闻客户端稳健发展的基础,又是新闻客户端的流量收益之源。因此,广电媒体要高度重视增强新闻客户端的用户黏性。新闻评论作为新闻客户端的常见新闻文体,在用户黏性方面发挥着不可或缺的作用。本文主要从新闻评论选题、形式、语言、互动等角度探讨了媒介融合环境下新闻客户端的新闻评论发展现状,明确了新闻评论存在的问题,进而提出了相应的改进策略。

“南国早报”新闻客户端用户运营策略及思考

融媒体时代,传统媒体在媒体深度融合中面临运营模式落伍、传播时效滞后、用户沟通困难的被动境地。为顺应局势变化,部分传统媒体果断抓取媒介技术进行模式重构,在诸多颇具创见性的尝试中,对移动端口的开辟和运用尤为可圈可点,它不仅帮助传统媒体铺开线上线下联动的传播格局,也从根本上重塑了新闻生产方式,使传统媒体循着报端一体化的融合发展路径在融媒体时代重获新生。本文以“南国早报”新闻客户端为研究对象,通过分析“南国早报”新闻客户端的用户运营理念以及成功的经验做法,为同类型媒体的客户端用户运营提供参考。

顺应媒体融合大潮 做强主流媒体新闻客户端

如今,上线各具特色的客户端成为传统媒体转型的标配。面对媒体融合大潮,传统媒体要发挥内容生产优势,提升新闻资源利用效率,撬动政务资源开发,同时,打造客户端同名新媒体矩阵,培育壮大私域流量池,提升媒体传播力和影响力。