Linux环境下PC机CLUSTER实验平台的设计与实现

介绍了有关机群(CLUSTER)计算机的基本概念、并提出了如何利用低档微机建构一个PC机CLUSTER实验平台的方法.介绍了实验平台硬件环境,阐述了CLUSTER环境的设计、网络监控和调试的过程,并试图通过开发相应的实验程序,使用户得到与实用PC机群系统相仿的仿真环境.

基于量子编程对四量子比特Cluster态的实验测试

作为一种重要的物理资源,多体纠缠态在量子信息处理中有着重要作用。本文基于量子编程技术研究四量子比特Cluster态的实验测试。通过构建可行量子线路,基于Visual Studio平台使用Q#编程语言对量子线路进行模拟,分别应用本源量子和IBM Q量子计算云平台对四量子比特Cluster态进行实验测试。结果表明,计算机模拟结果与理论值高度一致,说明应用计算机模拟方法研究多体纠缠态性质具有可行性;对于量子计算云平台实验,我们计算Cluster态的保真度,本源悟源1号为0.93889,IBM Q处理器ibmq_santiago为0.96440,误差源于真实量子系统受环境噪声影响引起的退相干。与计算机模拟相比较,量子云平台实验虽存在一定误差,但能更好地体现量子噪声环境下真实量子信息处理过程。

地方智慧旅游公共服务平台持续使用意愿研究

地方智慧旅游公共服务平台的建设和运营已经成为各地全域旅游建设与发展的重要组成部分,但是平台的持续使用一直是学术和行业界讨论的重点。文章以“游云南”平台为案例,基于刺激-机体-反应理论框架,运用混合研究方法对地方智慧旅游公共服务平台的持续使用意愿进行研究,并提出“因素-感知-使用”地方智慧旅游公共服务平台持续使用意愿综合分析模型,得到如下研究结果。1)在地感知、地方依恋均能够显著提高游客对地方智慧旅游公共服务平台的感知信任和情感依恋,进而提高满意度。其中,平台情感依恋在提高平台持续使用意愿方面具有显著正向作用。具体而言,在地感知会通过信息拓展、形象匹配之机制,地方依恋会通过情感外溢、期待满足之机制促进平台情感依恋和信任的产生,并最终提高持续使用意愿。2)功能集群、享乐体验均能够显著提高游客对地方智慧旅游公共服务平台的感知有用性、感知易用性和感知信任,进而提高游客使用满意度,最终提高持续使用意愿。功能集群通过“信息全面、减少成本”之机制,享乐体验通过“逃离惯常、精美设计”之机制影响游客对平台的积极感知。

智慧集群平台赋能高水平研究型大学创新联合体建设的内在机理与优化路径

行业技术攻关以及技术产业化都无法离开创新联合体,如何有效提高创新联合体的建设水平成为亟待探明的问题。在互联网时代,智慧集群平台为解决创新联合体的运营效率提供可行方案,因此有必要研究智慧集群平台如何赋能研究型大学创新联合体建设。本研究采用扎根理论对智慧集群平台的特征进行分析,同时获得高水平研究型大学创新联合体建设的发展现状变量,分别获得4个范畴以及3个范畴,将得到的概念与范畴指标化,再通过问卷研究证明了问卷具有较好的信效度,最后提出优化路径,为高水平研究型大学创新联合体建设提供政策建议。

基于Spark平台的并行化谱聚类算法的在线学习资源推荐

为了提高在线学习资源推荐的准确度,采用谱聚类用于学习资源的归类,将类别相似度高的资源推荐给用户,提出Spark平台的并行化谱聚类算法,提高资源推荐效率;首先提取在线学习资源及用户特征并初始化,建立谱聚类模型,在Spark平台上分别求解无向图的顶点相似度及归一化拉普拉斯系数;然后采用归一化分割划分子集,通过归一化割集优化方式求解类别特征,并对类别特征按行输出特征点;最后采用k均值算法对特征点进行聚类,获得聚类结果。结果表明,采用谱聚类算法并借助于Spark平台的计算优势,所提推荐方法比常用的在线学习资源推荐算法的准确率和覆盖率更高,在海量学习资源的实时推荐方面具有较高适应度。

集群创新驱动职教领域双元协同育人路径研究——以浙江商业职业技术学院为例

双元协同育人旨在推动教育与产业的深度融合,培养具有职业适配度和就业竞争力的高素质高技能人才,而创新则是驱动双元协同育人的关键要素。本文围绕职业教育双元主体协同育人实施过程中企业主体地位缺失、学校适应产业能力不足、人才链产业链不匹配等问题,探索集群创新驱动职教领域双元协同育人路径,从团队集群、数据集群、平台集群、机制集群等角度提出解决对策。

集群中小企业协同新创平台的资源行动机制——构建数字产业集群的路径探索

以往研究较多关注企业借助大型平台赋能推进数字化转型,而对集群中小企业与新创平台的协同共创过程关注不足,在产业集群数字化转型情境下,集群中小企业与新创平台犹如“难兄难弟”,共同面对资源困境。为此,通过对宁波模具集群企业与创元信息模具工业互联网平台共创案例的研究,发现集群中小企业协同新创平台开展数字化转型,是以共同资源焦点驱动的资源行动演进。在资源探索阶段,集群中小企业可以协同新创平台采用“启发式拼凑”,回应“资源盘活”焦点,但难以解决资源池不足的问题;在资源构建阶段,集群中小企业协同新创平台开展“启发式拼凑”和“模仿式编排”的互动,回应“资源匹配”焦点,缓解了资源获取张力,但如何将资源转换成数字化转型能力仍存在诸多挑战;在资源能力化阶段,集群中小企业协同新创平台可以在“启发式拼凑”和“模仿式编排”互动的基础上引入“渐进式协奏”,并开展循环迭代,回应“资源系统”焦点,缓解资源转换张力。基于“相对对称”赋能情境的研究结论对我国加快产业集群数字化转型具有启示意义。

基于遗传算法的丛式井平台部署优化研究

丛式井钻井平台位置优化是油田开发前需要关注的重要问题,在应用枚举法、动态聚类法等方法进行平台位置优化时,要依靠经验或方法本身存在一定局限性。为此,以横向靶前位移最小和总投资费用最小为目标,建立了钻完井费用模型、采油工程费用模型、地面建设费用模型和维护费用模型的平台总投资规划模型,采用双权值法对平台位置和靶点坐标进行优化分配,并基于Python语言的遗传算法进行平台位置规划部署。应用大庆油田某区块44个靶点的坐标数据,进行了平台位置优化设计,结果表明,以横向靶前位移最小为优选目标的平台总投资规划模型,可以快速地优化钻井平台位置,给出平台位置范围和靶点分配,并可以根据不同地形选取合适的平台位置和靶点坐标,人为因素影响较小,可以很好地解决丛式井平台部署问题,对其他区块平台部署有很好的借鉴意义。

产业互联网平台竞争策略研究——基于纺织服装产业集群案例

文章选取纺织服装产业集群互联网平台实践案例,从平台架构、价值创造逻辑、平台治理和平台竞争四个方面分析追赶者的差异化竞争策略,从资产专用性的视角进一步开展竞争优势的理论分析,从而探讨其竞争策略的合理性。

基于数据挖掘探析广东省名中医洪敏教授治疗失眠用药规律

[目的]探讨广东省名中医洪敏教授治疗失眠的用药规律。[方法]收集整理洪敏教授临床治疗失眠的处方,使用中医传承辅助平台,对处方的用药频次、四气五味归经以及组方规律、潜在新方等进行数据挖掘和分析。[结果]收集筛选出方剂共509条,中药共180味,使用频次前5位的中药依次为炒酸枣仁、法半夏、炙甘草、茯苓、黄芩,高频药物组合有法半夏-炒酸枣仁、炙甘草-法半夏、法半夏-茯苓、炙甘草-炒酸枣仁、茯苓-炒酸枣仁、法半夏-黄芩、陈皮-茯苓等,并得到7个潜在新方组合。[结论]洪敏教授治疗失眠用药以疏肝安神、清热燥湿、健脾化痰为主,临床中注重五运六气思想结合六经辨证理论,并善于灵活运用脏腑补泻理论,多脏并调,注重结合体质、运气、病机,司人、司天、司病,综合调治,使阴阳调和,失眠得愈。

基于微信平台的集束化护理对血液透析患者生活质量及动静脉内瘘功能的影响

目的探究基于微信平台的集束化护理对血液透析患者生活质量及动静脉内瘘功能的影响。方法按照随机数字表法将2019年1月至2021年1月收治的110例血液透析患者分为对照组(n=55)和观察组(n=55)。对照组行常规护理,观察组加用基于微信平台的集束化护理。比较两组的动静脉内瘘功能障碍发生情况、生活质量、自我管理能力、并发症发生情况、肾功能指标及护理满意度。结果观察组的动静脉内瘘功能障碍总发生率为5.45%,低于对照组的20.00%(P<0.05)。护理后,两组的生活质量综合评定问卷(GQOLI-74)、自我管理行为评分均高于护理前,且观察组高于对照组(P<0.05)。观察组的并发症总发生率为3.64%,低于对照组的14.55%(P<0.05)。护理后,两组的血肌酐(Scr)、尿素氮(BUN)水平均低于护理前,且观察组低于对照组(P<0.05)。观察组的护理满意度为96.36%,高于对照组的83.64%(P<0.05)。结论基于微信平台的集束化护理可降低血液透析患者动静脉内瘘功能障碍发生率,减少并发症发生风险,改善肾功能,提高患者生活质量及自我管理能力,提升护理满意度。

大学英语语译义翻译能力线上线下混合式培训平台设计

面对大学英语语译义翻译短板,设计大学英语语译义翻译能力线上线下混合式培训平台,为大学生提升英语能力提供最佳性能平台。基于MOOC的培训模式,建立由前端模块、培训模块、评价模块组成的线上线下混合式培训平台,基于IEEE1484标准体系的网络资源管理系统,以LT-SR为平台管理教学资源,以思维引导作为平台核心,协调各模块作用,利用基于模糊聚类的协同推荐算法为大学生推荐相关个性化教学资源,培训和提升大学英语语译义翻译能力。测试结果表明:平台检索最短耗时仅为1.1 s,反应速度快;主动交互曲线与被动交互曲线波动幅度大,且重合度较高,交互性能强。

基于改进CNN的电力交易平台发售电信息一体化聚类算法

针对电力交易平台信息分布较为混乱,致使发售电信息处理与应用挑战较大的问题,提出基于改进CNN的电力交易平台发售电信息一体化聚类算法研究。深入分析电力交易平台发售电信息的供给过程与复杂性,以此为基础,构建发售电信息一体化模型,检验发售电信息的一致性。采用Adam算法改进卷积神经网络模型(CNN),加快CNN学习训练速度。基于构建的信息模型,应用改进CNN,确定发售点信息聚类中心与最佳距离阈值,实现电力交易平台发售电信息的一体化聚类。实验数据显示:应用提出算法获得的聚类准确率、归一度与调整Rand指数均大于对比算法,充分证实了提出算法发售电信息一体化聚类效果更好。

基于Storm云平台的电力设备并行故障诊断方法

为了实现电力行业多源数据的监测诊断,应对电力系统的实时处理需求,引入Storm分布式实时计算平台对数据进行处理。在此平台上部署基于混合聚类的流数据处理模型,实现数据流的故障诊断。通过将减法聚类算法和K-means算法结合实现流式数据的故障检测。减法聚类获取较优的聚类中心,而K-means算法根据此聚类中心计算出较好的分类结果。测试集群和单机的数据处理量的结果表明在集群环境下合理设置组件并行度可以提高流计算时效性和吞吐量。

基于模糊聚类算法的水务平台多源异构数据资源整合方法

为了优化水务平台上多源异构数据资源的整合效果并降低重复数据资源存在的可能性,以及节省数据资源存储空间,文章引入模糊聚类算法,进行了基于该算法的水务平台多源异构数据资源整合方法的研究。首先,对存在质量问题的脏数据进行清洗处理,从而提高数据资源的质量。其次,映射多源异构数据模式与本体关系,为后续数据资源整合效率的提高奠定基础。在此基础上,利用模糊聚类算法计算整合信息熵,并以整合初始聚类中心为标准对水务平台上的多源异构数据资源进行整合。实验结果表明,应用提出的整合方法后,水务平台上的数据冗余比例始终小于对照组,最大不超过5%,说明多源异构数据资源存在重复的可能性较小。

基于多源数据驱动的地铁列车运行信息实时联控平台设计

为了创建列车车载系统与地面信息系统的连接,实现信息的即时交互,确保地铁列车安全稳定运行,设计基于多源数据驱动的地铁列车运行信息实时联控平台,包含车载系统和地面系统两大部分。车载系统的车载数据管理设备利用信息服务网,在牵引、制动等系统中获取地铁列车系统及设备数据,并通过无线通信技术将数据发送至地面系统的大数据集群;大数据集群通过组合赋权法融合采集车载运行数据信息,并通过融合数据一致性检验,消除主观偏好,确保多源数据融合客观性;数字化应用终端利用数据多源融合结果实现多种联控功能,故障诊断模块结合经验模态分解和FCM聚类实现地铁列车运行故障分类诊断。实验结果显示,所设计平台可采集地铁列车运行信息,通过分解获取的IMF分量特征,实现地铁列车故障准确判断,确保地铁列车平稳运行和旅客的人身安全。

基于集群控制的轨道交通全移动式站台门系统设计

随着我国高速铁路和城市轨道交通的迅猛发展,以及“四网融合”战略的加速推进,针对不同车型列车共线运营的需求,传统站台门与车门对位难题凸显。文章提出一种集群控制的轨道交通可移动式站台门系统设计方案,在站台边缘安装隐藏轨道,并在轨道上布置可移动门体,门体可智能识别并跟随不同列车车门的位置变化,自动调整位置以形成精准的滑动门通道。通过引入粒子群优化算法,计算出最优的移动路径和速度,确保站台门与每一列车的车门精准对位。在实验室环境中对该系统的样机进行研制与功能测试,结果显示其可准确配合各种车型列车,具备工程实施的基础,使得该系统在现代多元化、复杂化的轨道交通领域中具有极高的应用潜力,对推动行业技术进步具有重要意义。

基于数据挖掘技术探究中药治疗小儿疱疹性咽峡炎配伍规律

目的:探究小儿疱疹性咽峡炎的中药配伍规律,为本病的临床治疗及新药研发提供前期参考数据。方法:用计算机检索并收集年限从建库至2022年12月期间的中国知网、维普以及万方数据库中有关中医及中西医结合治疗小儿疱疹性咽峡炎的临床研究文献资料,然后通过采用Excel 2019和古今医案云平台对纳入的组方数据进行频次、性味归经、关联规则以及系统聚类分析。结果:最终共纳入40篇有关小儿疱疹性咽峡炎的文献,涉及药材107味药,总频次380次,使用频次最高的前四种单味药是甘草、金银花、连翘和牛蒡子,药性主要为寒性药(46.05%),药味以苦味(51.58%)为主,甘味次之(37.37%);多归于肺经(56.97%),胃经和心经次之(45.79%,33.95%);共得到两药关联规则21条,核心药物组主要是金银花、连翘、黄芩、牛蒡子、甘草等配伍而成;系统聚类分析得到4类高频中药聚类群。结论:小儿疱疹性咽峡炎的核心配伍规律是以清热解毒、疏散风热、利咽止痛药物为主,同时配伍缓和之药以避免大寒之品伤及脾胃。

某海上平台网络拓扑结构分析与优化

平台自初始设计后没有系统性进行网络拓扑结构设计,伴随着用网设备的增多,平台网络出现了不稳定的现象。为了解决该问题,文章创造性地使用聚类的方法对平台服务器访问数据进行分析,并根据聚类结果结合现场情况制定优化方案。使用模拟器对优化方案进行测试,以验证方案是否有效并节省成本。并基于此,总结一套系统性海上平台网络拓扑结构的普适性方法。

基于容器云技术的信号集中监测系统架构研究

为提高信号集中监测系统的可靠性,降低系统的运维成本,提出一种基于虚拟化平台的容器云技术方案,对信号集中监测系统架构进行改造。将现有的服务器和存储资源进行虚拟化,并集成到云平台中,集中管理局、段、站的虚拟机、容器等资源。将原有的监测应用服务改造成独立的服务化应用,采用集群管理并部署在容器中。根据不同服务类型对改造过程进行细化拆分,逐个应用依次拆解改造,这种改造方式既可以保证原有系统的正常运行,又可以充分利用现有的物理资源逐步完成系统的容器化改造。改造后的信号集中监测云平台提供分布式集群服务、远程下载升级、测试集成、流水线交付等功能,并统一管理各个铁路局/段的服务,在云端统一操作部署、配置、升级、备份等,能够提高系统运行效率,降低运营维护成本。