面向煤矿产业的智能算法开发管理平台的设计与实现
这是一篇关于智能矿山,算法开发,应用服务,大数据的论文, 主要内容为智能算法的开发与使用是智能矿山建设的重要组成部分。随着煤矿智能化的发展,煤矿产业中智能算法的应用规模逐渐扩大,智能算法在煤矿业务中产生的作用也逐渐显著。经过研究发现,煤矿产业中的智能算法的开发工作主要由对煤矿业务熟悉的煤矿工作者承担,其主要从事煤矿专业研究工作,往往对算法的复杂开发方式掌握不到位。并且,现有煤矿智能化产业不具备获取相关煤矿数据集的便捷手段,这也使应用于煤矿产业的算法的开发工作更加困难。所以,煤矿产业需要建立一套能够让煤矿工作人员快速运用专业知识,并能够便捷产出智能算法的平台,一方面降低智能算法开发的难度、提升智能算法开发的效率,另一方面合理管理算法单元并加快算法测试和部署进程,让智能算法开发者能够快速的在真实煤矿数据集上测试算法,并及时获取和调整算法在煤矿业务场景中的效果。为此,本文设计并实现了面向煤矿产业的智能算法开发管理平台。首先,本文对煤矿行业智能化现状和发展趋势进行了介绍,阐述了构建智能算法开发管理平台在智能化矿山发展过程中的必要性和紧迫性。其次,本文根据用户的实际需求及煤矿现实情况进行了技术选型,对平台开发涉及到的虚拟化技术、煤矿大数据技术以及边缘计算技术进行了阐述。之后,本文从煤矿业务角度出发,详细分析了平台的功能需求和非功能性需求,为平台的设计与实现提供依据。针对煤矿产业中的算法开发工作缺乏规范的问题,本文为平台建立了适用于煤矿业务的总体架构和功能模块结构,利用资源概念定义煤矿产业中的智能算法,在功能和概念上使智能算法得到统一化描述,提升了算法流程化开发的效率;针对智能算法需动态边缘部署及热切换的需求,本文基于虚拟化技术,提出了一种适用于煤矿工作场景的中心云与边缘云相结合的架构,并实现了算法动态边缘部署的业务逻辑,提升了算法在煤矿业务中的可靠性;针对如何提升煤矿边缘端的算法程序的执行效率的问题,本文将边缘端算法进行迁移部署,利用图分割思想提出了一种基于谱聚类算法的自适应分解策略,用于处理煤矿边缘端的算法部署任务,实验表明其在业务处理中的效果更出色;针对如何便捷地将煤矿专业知识与算法结合开发的问题,本文基于Argo实现了一种可视化的算法构建功能,有效降低了煤矿产业中的智能算法的研发难度及成本。另外,为进一步增强平台在煤矿生产过程的智能化和信息化水平,本文将算法与实际功能相结合,在煤矿信息提取方面额外增加了故障模式识别功能以及煤矿系统设备维护分析功能,增强了智能算法开发管理平台对煤矿设备的维护保障能力。
移动云计算服务架构研究与应用实现
这是一篇关于云计算,移动终端,应用服务,虚拟桌面的论文, 主要内容为随着集成电路技术的飞速发展，移动终端设备的处理能力比以前有了很大的提高，同时随着3G、4G技术的逐渐普及，移动互联网进入高速发展的时期，移动终端正在从简单的通话工具转变为一个综合信息处理平台。但是移动终端的便携性导致了其在计算、存储和显示上局限性，限制了移动应用的发展，云计算提出的理念是将数据的处理和存储放在远端服务器上，从而减轻终端的处理工作，因此本文提出了一种基于云计算的移动终端的虚拟应用桌面服务。 论文首先分析了基于移动云计算的虚拟应用桌面服务的架构模式，然后详细分析了虚拟应用桌面的四个主要部分：移动终端客户端、用户虚拟桌面、云计算平台资源管理系统和远程应用连接模块，接着分别对这四个模块功能的具体实现技术方式进行了介绍。主要完成的工作包括研究分析了现在主要的云计算管理平台和虚拟化技术，在基于服务器虚拟化的基础上，提出了适用于移动终端的桌面虚拟化和应用虚拟化的服务。由云计算虚拟化平台提供应用服务的开发、测试、运行环境，分析和实现了虚拟应用桌面的整个操作设计流程，包括移动终端的身份认证和服务计费方式，虚拟桌面的应用订阅、发布、删除等功能和云平台虚拟化管理系统中部分后台的管理功能，以及使用远程连接协议来封装调用远程应用的连接功能，通过移动终端一系列的性能测试验证了虚拟应用桌面服务可有效提高移动终端应用的性能。 论文研究工作的意义可以让现在的移动终端用户使用一种新的应用服务模式，区别于以往的终端用户从服务器端下载应用将应用安装在移动设备上，受限于移动终端的存储容量和计算能力，这种方式可以直接使用云资源平台上丰富完善的应用功能，同时不需要具备复杂的应用运行环境，为移动终端的应用服务提供了良好的解决模式。
面向煤矿产业的智能算法开发管理平台的设计与实现
这是一篇关于智能矿山,算法开发,应用服务,大数据的论文, 主要内容为智能算法的开发与使用是智能矿山建设的重要组成部分。随着煤矿智能化的发展,煤矿产业中智能算法的应用规模逐渐扩大,智能算法在煤矿业务中产生的作用也逐渐显著。经过研究发现,煤矿产业中的智能算法的开发工作主要由对煤矿业务熟悉的煤矿工作者承担,其主要从事煤矿专业研究工作,往往对算法的复杂开发方式掌握不到位。并且,现有煤矿智能化产业不具备获取相关煤矿数据集的便捷手段,这也使应用于煤矿产业的算法的开发工作更加困难。所以,煤矿产业需要建立一套能够让煤矿工作人员快速运用专业知识,并能够便捷产出智能算法的平台,一方面降低智能算法开发的难度、提升智能算法开发的效率,另一方面合理管理算法单元并加快算法测试和部署进程,让智能算法开发者能够快速的在真实煤矿数据集上测试算法,并及时获取和调整算法在煤矿业务场景中的效果。为此,本文设计并实现了面向煤矿产业的智能算法开发管理平台。首先,本文对煤矿行业智能化现状和发展趋势进行了介绍,阐述了构建智能算法开发管理平台在智能化矿山发展过程中的必要性和紧迫性。其次,本文根据用户的实际需求及煤矿现实情况进行了技术选型,对平台开发涉及到的虚拟化技术、煤矿大数据技术以及边缘计算技术进行了阐述。之后,本文从煤矿业务角度出发,详细分析了平台的功能需求和非功能性需求,为平台的设计与实现提供依据。针对煤矿产业中的算法开发工作缺乏规范的问题,本文为平台建立了适用于煤矿业务的总体架构和功能模块结构,利用资源概念定义煤矿产业中的智能算法,在功能和概念上使智能算法得到统一化描述,提升了算法流程化开发的效率;针对智能算法需动态边缘部署及热切换的需求,本文基于虚拟化技术,提出了一种适用于煤矿工作场景的中心云与边缘云相结合的架构,并实现了算法动态边缘部署的业务逻辑,提升了算法在煤矿业务中的可靠性;针对如何提升煤矿边缘端的算法程序的执行效率的问题,本文将边缘端算法进行迁移部署,利用图分割思想提出了一种基于谱聚类算法的自适应分解策略,用于处理煤矿边缘端的算法部署任务,实验表明其在业务处理中的效果更出色;针对如何便捷地将煤矿专业知识与算法结合开发的问题,本文基于Argo实现了一种可视化的算法构建功能,有效降低了煤矿产业中的智能算法的研发难度及成本。另外,为进一步增强平台在煤矿生产过程的智能化和信息化水平,本文将算法与实际功能相结合,在煤矿信息提取方面额外增加了故障模式识别功能以及煤矿系统设备维护分析功能,增强了智能算法开发管理平台对煤矿设备的维护保障能力。
基于区块链的数据管理设计模式与服务研究
这是一篇关于区块链,数据管理,设计模式,应用服务,软件工程的论文, 主要内容为去中心化是区块链技术的核心价值,该特性保证了区块链系统的安全性,但也为其数据管理带来了众多问题,如数据存储完整性、隐私泄露和存储性能差等。该类问题导致区块链应用在设计开发过程中代码量骤增或冗余,以至于开发效率降低。设计模式是软件开发过程中一般问题的解决方案,它的引入可以为解决区块链数据管理相关问题提供便捷的途径,对其进行服务封装更可以提高应用开发效率。论文对基于区块链的数据管理设计模式与服务进行了研究。(1)针对区块链数据管理存在的数据存储完整性、隐私泄露和存储性能差的问题提出了三种设计模式:包含数据完整性设计模式、数据隐私保护设计模式、状态通道设计模式。并对三种设计模式在区块链溯源平台及存证平台中进行了应用分析。(2)论文提出了“设计模式即服务”的服务提供方式。设计模式服务包括区块链插拔式服务,智能化智能合约创建部署服务,数据完整性设计模式服务,数据隐私保护设计模式服务以及状态通道设计模式服务共5类服务模式。论文对提出的设计模式进行了服务封装,并将服务开发成API(应用程序接口),以简化应用程序开发。并且对设计模式服务的可扩展性和可移植性、服务带来的开发效率方面的影响进行了评估,最后对服务的性能进行了测试。通过对设计模式服务进行API封装实现,结果表明:(1)通过多区块链平台的统一接口封装,设计模式服务可更灵活地切换区块链平台,降低设计模式服务对于底层区块链平台的过度依赖,实现了区块链平台的可移植性。(2)通过对智能化合约自动生成及一键式部署接口封装,不仅可减少开发智能合约代码量,而且将简化其部署操作,提高应用开发效率。(3)通过将设计模式封装成微服务的形式,实验总体性能分析,服务时延平均为63ms,吞吐量平均每秒1800次请求。论文旨在为区块链应用系统开发提供良好的设计蓝图与相关服务。
面向煤矿产业的智能算法开发管理平台的设计与实现
这是一篇关于智能矿山,算法开发,应用服务,大数据的论文, 主要内容为智能算法的开发与使用是智能矿山建设的重要组成部分。随着煤矿智能化的发展,煤矿产业中智能算法的应用规模逐渐扩大,智能算法在煤矿业务中产生的作用也逐渐显著。经过研究发现,煤矿产业中的智能算法的开发工作主要由对煤矿业务熟悉的煤矿工作者承担,其主要从事煤矿专业研究工作,往往对算法的复杂开发方式掌握不到位。并且,现有煤矿智能化产业不具备获取相关煤矿数据集的便捷手段,这也使应用于煤矿产业的算法的开发工作更加困难。所以,煤矿产业需要建立一套能够让煤矿工作人员快速运用专业知识,并能够便捷产出智能算法的平台,一方面降低智能算法开发的难度、提升智能算法开发的效率,另一方面合理管理算法单元并加快算法测试和部署进程,让智能算法开发者能够快速的在真实煤矿数据集上测试算法,并及时获取和调整算法在煤矿业务场景中的效果。为此,本文设计并实现了面向煤矿产业的智能算法开发管理平台。首先,本文对煤矿行业智能化现状和发展趋势进行了介绍,阐述了构建智能算法开发管理平台在智能化矿山发展过程中的必要性和紧迫性。其次,本文根据用户的实际需求及煤矿现实情况进行了技术选型,对平台开发涉及到的虚拟化技术、煤矿大数据技术以及边缘计算技术进行了阐述。之后,本文从煤矿业务角度出发,详细分析了平台的功能需求和非功能性需求,为平台的设计与实现提供依据。针对煤矿产业中的算法开发工作缺乏规范的问题,本文为平台建立了适用于煤矿业务的总体架构和功能模块结构,利用资源概念定义煤矿产业中的智能算法,在功能和概念上使智能算法得到统一化描述,提升了算法流程化开发的效率;针对智能算法需动态边缘部署及热切换的需求,本文基于虚拟化技术,提出了一种适用于煤矿工作场景的中心云与边缘云相结合的架构,并实现了算法动态边缘部署的业务逻辑,提升了算法在煤矿业务中的可靠性;针对如何提升煤矿边缘端的算法程序的执行效率的问题,本文将边缘端算法进行迁移部署,利用图分割思想提出了一种基于谱聚类算法的自适应分解策略,用于处理煤矿边缘端的算法部署任务,实验表明其在业务处理中的效果更出色;针对如何便捷地将煤矿专业知识与算法结合开发的问题,本文基于Argo实现了一种可视化的算法构建功能,有效降低了煤矿产业中的智能算法的研发难度及成本。另外,为进一步增强平台在煤矿生产过程的智能化和信息化水平,本文将算法与实际功能相结合,在煤矿信息提取方面额外增加了故障模式识别功能以及煤矿系统设备维护分析功能,增强了智能算法开发管理平台对煤矿设备的维护保障能力。
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