利用联邦学习技术促进大数据中心的集成应用

基于开源联邦学习框架,构建支持横向联邦学习、纵向联邦学习以及联邦迁移学习的联邦学习平台,提供从数据接入到模型部署的一站式开发能力,简化联邦学习模型的开发和上线工作,降低使用的门槛。联邦学习平台能够有机地融入现有大数据中心,结合现有的数据资源分布特点,灵活运用平台的角色分配机制,创建有效的联邦学习模型。联邦学习平台及其部署方案能够打破现在大数据中心独立建设带来的“数据孤岛”局面,全方位提升大数据平台的使用效率。

一种分布式无中心网络管理模型的设计方法

针对通信网络规模日趋扩大、网络管理水平不断提高,传统集中式网络管理模式不 足日益凸现的情况,提出了一种分布式、无中心网络管理系统的设计思想。并提出了一个简单 分布式、无中心网络管理系统模型的建立、运行和维护的设计方法。讲述了分布式、无中心网 络管理模式的优点,提高了网管系统的抗毁性。

面向接口的C++编程技术研究

结合C++开发工程实践,分析了目前C++开发所面临的问题,包括C++缺少二进制级标准导致的可移植性问题,和C++头文件不能完全隐藏实现部分而导致的封装性问题。分析了目前C++开发的2种通知机制的问题,包括使用虚函数继承实现接收通知导致的不符合常识的问题,以及使用组件类与客户类紧耦合导致的独立性差的问题。针对以上问题,结合目前主流的面向接口的编程技术,给出了在C++下的一种实现。

·NET互操作技术研究

Microsoft Windows平台下的.NET互操作技术包括P/Invoke、COM与.NET互操作。P/Invoke用于.NET托管代码访问非托管dll的导出函数,COM与.NET互操作可使.NET客户端访问COM组件和COM客户端访问.NET组件。这些技术为在.NET平台下使用遗留代码和在传统程序上使用.NET技术提供了实现手段。

综合网管系统服务器软件的设计与实现

提出了综合通信网络管理系统的软件结构与设计思路,并给出了网管中心服务器管理进程的设计方法与实现。

一种综合通信网管理系统的设计与实现

主要介绍某综合通信网管理系统的体系结构和软件构成,并对某些关键技术进行简单讨论。