FTP服务器枢纽中的文件处理引擎设计

为改善大型运营支撑系统之间文件传输效率低下的状况,在FTP服务器枢纽模型中,设计文件处理引擎。通过智能向导模式实现业务注册,建立后台驱动模块实现高效文件传输,采用MD5算法解决文件迁移过程中的完整性校验问题,利用Java线程池控制技术提高引擎多线程并发处理能力。该引擎设计较好地解决了FTP服务器枢纽分层结构之间的协调控制问题,具有较高的实用价值。

一种基于事件流处理引擎的企业服务总线平台

针对目前基于企业服务总线的系统难以实现企业实际应用所需的复合事件处理功能的问题,提出了一种基于事件流处理引擎的企业服务总线平台。在基于关系代数的复合事件处理模型的基础上,对面向复合事件处理的企业服务总线平台及事件流处理引擎进行了定义和描述,并给出了主要的复合事件处理算法及性能分析。在复合事件处理的性能方面对该平台和现有的基于企业服务总线的系统进行了仿真和比较,验证了该平台的有效性。

一种XML报文自动处理引擎的关键技术

在SOA-BPM系统集成平台的研发过程中,实现了一种XML报文自动处理引擎(以下简称为引擎),该引擎能对XML报文自动拆包、打包、持久化处理、加密、解密等,是SOA-BPM系统集成平台的核心部件。引擎的任务在Spring容器中进行组合,基于优先级对队列任务进行调度,采用了报文结构描述文件来描述数据通信XML报文的结构情况,并基于此给出了数据结构和关键算法。

自然语言处理技术在搜索引擎中的应用

随着信息时代的到来,人们也越来越重视信息的重要性,信息就是机遇,信息就是金钱,谁掌握了信息,谁就掌握了主动权,但是网络给我们提供了大量的信息,我们又如何从海量信息中迅速、准确的取得我们所需要的信息呢。本文从介绍当前主流的搜索引擎技术和存在的问题入手,引出自然语言处理技术,力求通过使用此技术来解决当前信息搜索中遇到的问题。

可配置数据处理引擎OptimoDE技术的研究

嵌入式设备竞争激烈的产品市场,要求能更快、更有效地进行数字处理器的设计。论文对ARM公司全新的OptimoDE设计技术进行了研究。OptimoDE设计技术是一种可配置的数据处理引擎和工具集,它采用VLIW(超长指令字)体系结构,用户可自主配置数字处理器的资源,通过在线仿真,生成高效的嵌入式专用处理器系统。文章分析了OptimoDE的实现原理,给出了设计与集成的方法,并对应用实例进行了性能分析。研究表明,OptimoDE技术是一种高效方便的设计方法,代表了目前嵌入式产品设计的发展趋势。

AES多引擎并行处理技术研究

为了提高AES的加密效率,在分析影响AES多引擎并行处理的相关因素的基础上,提出了AES多引擎并行处理架构,并分析了基于ECB工作模式下的数据分配调度机制。通过对AES密码算法的逻辑综合和多密码处理引擎的参数定量分析表明,在100MHz的核心频率下,对128比特长度的密钥,4个AES密码处理引擎并行处理的数据吞吐率可以达到4.98Gb/s。

一种消息处理引擎系统的设计与实现

利用微软MSMQ技术设计了一个消息处理引擎系统,能够使大型电子商务平台在后台自动侦听并处理各类消息,有效解决了B2B电子商务平台性能服务瓶颈。该系统可以灵活地满足越来越高的企业用户的个性化服务需求,同时为网站系统提供一个其他系统与之进行异步通信的通信平台。

利用MSMQ实现消息处理引擎

本文利用微软MSMQ技术设计了消息处理引擎:MPE(MessageProcessingEngine)。MPE能够使大型电子商务网站在后台自动侦测、处理各种消息。通过客户端及其它相关的配置,还可实现网站与其它外部系统或进程间的异步通讯。

基于SPOC模式的《信息处理与搜索引擎》创新教学改革

总结传统的教学模式的问题,探索高校《信息处理与搜索引擎》课程线上教学模式新方法。在信息处理讲解与搜索引擎架构开发两大部分引入小规模限制性在线课堂(SPOC,Small Private Online Course),此外更新原有实践环节上课模式,实现SPOC和传统课堂的混合教学模式。实践表明在2020年线上教学环境下,基于本文提出的教学改革收到了很大的成效,为以后线上教育的发展带来更广阔的前景。

分组处理引擎:大容量TDM-to-Packet网络解决方案

为了降低运营和资金成本,许多服务供应商已经开始通过因特网协议(IP)或以太网分组网络来传输时分多路复用(TDM)语音和数据业务.与基于TDM的公共交换电话网络(PSTN)相比,IP/Ethernet网络具有明显的优势:可扩展性更强、带宽成本效率更高并且更简单.

通用应用协议处理引擎

在信息系统建设过程中,数据交互是必不可少的一环。其中与异构系统进行网络数据交互,并进一步进行业务处理是最为频繁的。在一般的处理过程,数据的集合和散列往往和业务处理耦合在一起,这样的话就会有很多重复开发。本文提出了一个通用的数据解析和组合引擎,根据配置的策略,对接收的数据包进行解析,对要发送的数据进行组合。

开源HTML5图像处理引擎腾讯AIIoylmage

Alloylmage是一个基于HTML5技术的JavaScript图像处理库，它集成了方便快捷的图像处理API，使用者可以将它引用到网页中，结合CSS3等技术，就能在线处理图片。在它的基础上，还可以使用JavaScript编写更复杂的图像处理工具。

多处理引擎的异构系统引领边缘AI高效部署

在过去的两年里,边缘人工智能(Edge AI)实现了加速发展,这主要得益于小型化神经网络架构的进步,从而可以在微控制器级(MCU)的器件上实现高精度。这增加了边缘AI应用和设备的数量,这些应用和设备可以通过这项技术以较低的成本实现。这方面的一个示例就是关键字识别,它已经成为智能家居设备交互的标准方式。

恩智浦首次推出带有专用神经处理引擎的i.MX应用处理器,支持边缘计算

恩智浦半导体(NXP)宣布推出i.MX 8M Plus应用处理器,进一步丰富其业界领先的EdgeVerse产品组合。这是恩智浦首个集成了专用神经处理引擎(NPU)的i.MX系列处理器,能够在工业和物联网等领域实现边缘端高级机器学习推理。

分布式技术在大模型训练和推理中的应用

近几年,人工智能被广泛应用于多个领域,大语言模型(以下简称大模型)的“预训练-微调”成为人工智能的最新范式。分布式技术存在于大模型生命周期的每一环,为大模型的发展助力。在数据获取环节,针对海量小文件的存储问题,研发了文件系统SuperFS,能够同时满足低延迟和可扩展的要求。在数据预处理环节,针对从分布式文件系统读取数据开销大的问题,研发了高效大数据处理引擎“诸葛弩”。在模型训练环节,针对检查点文件读写性能差的问题,提出了分布式检查点策略,加快了检查点文件的读写速度。在模型推理环节,针对KVCache对存储系统的挑战,研发了高吞吐推理方案FastDecode以及大模型推理架构Mooncake。分布式技术的应用,使大模型能够充分利用计算资源,加快训练速度,有利于人工智能领域的发展。

Web服务组合处理系统的研究与实现

单个Web服务难以满足实际应用的需求,为了解决互联网应用的集成和协作问题,需要把独立的Web服务组合起来以实现复杂的业务逻辑功能.通过分析服务组合的处理机制,基于传统工作流技术,使用IBM的WSFL语言作为服务组合描述语言,设计并实现了一个面向Web服务组合语言的通用的Web服务组合处理系统.这是一个多层结构的系统,它由Web服务平台、服务组合处理引擎、JMX注册管理中心、远程管理控制台以及处理引擎配置工具五部分构成;它为WSFL语言所描述的服务组合流程提供了一个运行引擎,同时提供了一个基于JMX的管理控制台,通过它可以对正在运行的流程实例以及历史数据进行控制和管理.该系统为基于Web服务的应用集成和协作提供了一个统一的运行管理环境.

基于ARM网络处理器的高速硬件防火墙设计

文章介绍了基于ARM内核的网络微处理器芯片IXP2400的特点,对IXP2400的开发板ENP2611的硬件结构进行了说明,提出了在ENP2611上实现高速硬件防火墙的设计方案。设计的主要部分是数据层软件的开发,结合IXP2400和防火墙设计的特点,将数据层的软件分为UPDATE、NAT、COREFILTER三个模块,并对每个模块给出了设计思路。