延安职业技术学院智慧校园建设方案研究

从延安职业技术学院智慧校园建设背景入手,研究了学院数字化建设现状及存在的问题,提出了校园一卡通系统建设方案,分析了学院未来信息化发展方向,期望能对学院教育信息化建设乃至智慧校园建设提供一定的理论参考。

基于Overlay SDN的云数据中心网络虚拟化技术研究

随着云计算技术的应用与成熟,云数据中心已成为新一代数据中心的演进方向。但是,现有数据中心仍采用传统网络架构和技术,难以适应云数据中心的发展需求,成为限制云数据中心灵活提供资源的瓶颈。SDN为近期兴起的一种新型网络技术,为云数据中心网络虚拟化问题提供了一种全新的解决思路。首先综述了云数据中心发展存在的问题,然后分析了SDN技术方案,最后提出了基于Overlay SDN的云数据中心网络问题解决方案。该研究成果在一定程度上可为云数据中心的演进提供理论依据和方法借鉴。

基于ODI技术的高职院校信息系统集成设计与实现

应用系统间数据流通、共享和利用是高职院校智慧校园建设面临的难题,较有效解决办法是建立共享数据中心,实现应用系统数据的统一存储和流通。针对共享数据中心传统集成技术存在的问题,提出了基于ODI技术的应用系统集成方案。以人事系统、科研系统和共享数据中心的集成为例,设计了Get接口和Post接口,用实验验证了教师基础数据从人事系统数据库抽取到共享数据中心数据库,再由共享数据中心数据库推送至科研系统数据库,证明了该方法的有效性。研究成果可为智慧校园建设、应用系统集成提供一定的理论指导和方法借鉴。

人脸识别技术在智慧校园建设中的应用探究

随着教育数字化转型工作的不断推进,物联网、人工智能及人脸识别技术在构建智慧校园体系中的作用越发凸显。人脸识别技术的唯一性和非接触性技术优势提高了人员信息采集的质量和效率,有效促进了教育教学管理服务模式的变革。针对采集模式管理服务的不足,文章探究了人脸识别系统的构建和在智慧校园建设中的应用。同时,结合教育、教学、管理和服务等场景,分析了智慧教学管理、智慧安防和智慧后勤三个领域的应用。这些应用探究不仅丰富了智慧校园的研究内容,也为推进教育数字化转型提供了切实可行的方案借鉴。

基于云计算机的虚拟化技术应用研究

信息技术的应用领域越来越宽泛,互联网技术发展越来越成熟。在这种情况下,数据处理技术显得愈发重要。与此同时,对数据的处理与控制也提出了更高的要求。为满足各种数据处理的要求,需要借助信息服务来高效地管理相关技术业务,并利用计算机共享网络平台,以保证各种信息资源能够在安全、有效的管理环境中得以高效、灵活的应用。出于机遇各方面的考虑,云计算虚拟化技术的应用成为人们关注的重点。文中就云计算虚拟化技术的应用进行了简单分析。

基于零信任体系的数字身份安全平台设计与研究

高校在统一身份认证和访问控制方面的防控仍较薄弱,面对层出不穷的网络安全威胁显得力不从心。为此,提出基于零信任体系的数字身份安全平台解决方案。引入零信任SDP技术搭建高校零信任安全架构,重构统一身份认证与访问授权平台,按功能划分DMZ微隔离区,实现用户身份统一管理、平台多因素多维认证、服务端口和设备信息对外动态隐藏、访问链接动态授权。结合四网融合场景分析校内外5G用户、校内Wi-Fi用户、校园网用户和校外互联网用户访问数字身份安全平台的准入方式。研究成果极大地丰富了智慧校园研究内容,也为高校重构和升级统一身份认证和访问授权平台提供一种全新的解决思路。

多链路负载均衡部署与应用

针对单链路网络存在的一系列安全问题,文中就某高校的多链路负载设备网络拓扑进行了设计,结合接入负载设备各条链路带宽存在差异的实际情况,采用多链路部署解决方案,选择多链路负载均衡算法的加权最小流量算法,保证了互联网多链路网络资源访问的快速性、稳定性和安全性。多链路部署后的结果解决了通过A运营商访问B运营商建立的服务器资源可能会出现响应延时、访问资源延时和单点故障的网络问题,多链路网络部署对于用户链路带宽的需求不断增加具有较好的应用前景。

数据服务平台在高校的建设与应用

伴随着信息化的建设,高校已经建成了很多业务系统,各个信息系统普遍自成体系,各个系统存在数据标准不统一,表现为数据形成"信息孤岛"和"数据碎片",各类数据生命周期短,系统之间不能很好地实现业务交互.提出建设新型基础信息平台,通过新型平台建设实现基础数据信息共享,把碎片式数据组合成全生命周期式的连续数据,面对应用提供合理、高效、快捷、人性化的办事流程和监管流程。

利用访存模式构建GPU高效率数据访问

针对访存相对密集的应用,提出了一种基于访存模式高效率数据访问技术。该技术结合应用程序的访存特性和GPU的片上高速共享存储器特性减少应用程序对高延迟片外存储访问的次数从而提高系统数据访问的效率,通过在不同架构的GPU上进行了验证,分别取得了N卡最高9倍和A卡最高8倍的加速效果,并对各个优化策略在不同架构GPU上取得效果的原因进行了分析。

应用多层感知机回归的无参考型超分辨图像质量评价

为解决传统超分辨图像质量评价(super-resolution image quality assessment,SRIQA)指标与人类主观感知一致性较差的问题,应用多层感知机(multi-layer perceptron,MLP)构建一种无参考型超分辨图像质量评价方法。该方法利用预训练好的VGG16网络提取超分辨图像的感知质量特征,并通过MLP建立超分辨图像的感知质量特征与对应主观质量分数之间的回归模型。实验结果表明:所提出的算法在公开的超分辨图像数据集上的皮尔逊线性相关系数(pearson linear correlation coefficient,PLCC)、斯皮尔曼秩序相关系数(spearman rank order correlation coefficient,SROCC)超过0.95,明显优于现有其他图像质量评价方法,且与人类主观感知具有更高的一致性。

高校数据中台建设方案设计与分析

高校数据呈现多元化状态,应用场景不断被多样化、碎片化、即时化的轻量级微服务解耦,业务部门要求实现跨平台、跨部门协同办公,提供高效的数据挖掘、分析与决策服务。传统数据中台无论从数据质量、体量还是供给方式上均不能满足需求。针对存在的问题,设计了新型的数据中台方案,提出构建采集数据、治理数据、发布数据、管理数据、分析数据五类能力,形成数据标准、数据资产、知识库、数据处理和分析、制度规范五个体系,为解决数据的管、通、统三类核心问题和实现数据的全生命周期治理提供了一种新的解决思路。研究成果在一定程度上丰富了智慧校园研究内容,也可为高校信息化建设提供一定的理论参考和方法借鉴。