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本文提出了一种基于运动传感器和社交网络信息共享的生命支持系统，旨在解决独居老人日益增长的生活与医疗支持需求。系统通过可穿戴加速度计设备自动采集老年人的日常活动数据，识别包括进食、刷牙、跑步、写作和清洁在内的五种ADL与IADL活动，并利用频率、时区、动量和紧急程度四种过滤器进行数据分析，挖掘潜在健康异常。结合层次分析法（AHP），系统评估健康、隐私和发布频率等因素，智能筛选重要信息并通过社交网络（如Facebook）实时共享给家人、医生和邻居等支持者。实验结果显示，该系统在活动识别与信息推送方面具有较高有效

本文提出了一种用于虚拟机实时迁移的多阶段预复制策略，通过结合懒预复制机制和基于阈值的判断标准，优化了内存页面的传输过程。该方法在略微增加停机时间的基础上，显著减少了网络中的重复数据传输，有效缩短了总迁移时间。文章详细分析了多阶段预复制的技术优势、应用场景，并与传统迁移方法进行对比，验证了其在迁移效率和资源利用率方面的优越性。同时探讨了未来在降低停机时间、适应多样化网络环境及智能化迁移方向的发展趋势与挑战。

本文探讨了两个关键技术领域：加密图像的非局部去噪与虚拟机实时迁移中的自适应预拷贝策略。在加密图像去噪方面，提出了一种基于Paillier加密系统和Johnson-Lindenstrauss（JL）变换的双密码去噪方法，在保护图像隐私的同时实现了接近明文域的去噪效果，实验表明该方法具有良好的PSNR性能，但面临计算复杂度高和权重量化误差的挑战。在虚拟机迁移方面，针对传统Xen预拷贝策略中频繁传输脏页的问题，引入多阶段预拷贝（MPP）策略，通过设定阈值减少不必要的内存传输，显著缩短迁移时间和网络开销，提升了迁移

本文探讨了云服务器选择系统与加密图像去噪技术。通过提出云服务器评估值（CSEV）模型，帮助企业基于控制界面、价格、安全性等因素科学选择云服务提供商，并分析了地理位置对延迟和带宽的影响。在数据安全方面，提出一种基于Paillier加密和隐私保护变换的双密码去噪方案，实现在加密域中进行非局部均值去噪，有效保护图像隐私的同时保持良好的去噪效果。实验结果显示加密域处理的图像质量接近明文域，具备实际应用潜力。

本文研究了云存储环境中关键词搜索方案的安全与效率问题，指出当前方案易受内部关键词猜测攻击且计算开销巨大。同时，提出了一套完整的云服务器选择系统，包含存储、搜索、推荐和评估四个组件，帮助企业基于业务需求和地理位置高效选择合适的云服务提供商。系统通过基本模型和特征模型实现精准搜索，利用球面余弦定律进行位置推荐，并结合CSEV评估值进行综合评判。文章还展望了关键词搜索方案在安全性和效率方面的改进方向，如动态密钥管理、多因素认证和并行计算优化，旨在为企业提供更安全、高效的云存储解决方案。

本文分析了云服务中的按需预测服务（FaaS）系统及其在可再生能源预测中的应用，展示了其灵活性、高准确性和低成本优势。同时，深入探讨了Hsu等人提出的基于ElGamal的加密数据关键词搜索方案，指出其存在的安全漏洞（如拒绝服务攻击和内部关键词猜测攻击）及效率问题，并提出了改进建议。文章强调在云服务设计中需平衡安全与效率，通过优化算法、增强认证机制和持续监测提升系统可靠性，为云服务的发展提供参考。

本文深入解析了基于CloudSim的云模拟工具与Forecast-as-a-Service（FaaS）按需预测框架。云模拟工具通过YAML配置实现灵活的场景建模，支持复杂云环境的仿真与调度算法测试；FaaS框架基于SOA与Azure平台，提供太阳能和风能的按需预测服务，满足投资者规划与运营商决策需求。文章还探讨了二者在可再生能源领域的应用价值、优势对比及未来发展方向，展现了云计算在模拟与智能预测中的强大潜力。

本文提出了一种基于YAML文件自动化创建CloudSim云模拟场景的解决方案，通过使用人类可读的YAML格式定义云环境配置，实现了模拟场景与代码的分离，提升了场景创建的效率、可维护性和可共享性。该方案利用Java开发的命令行工具解析YAML文件，自动生成CloudSim所需的模拟对象并运行仿真，有效降低了对编程技能的依赖。文章详细介绍了系统架构、工作流程、示例场景及其优势，同时也分析了当前在资源分配策略和复杂场景处理方面的局限性，并展望了未来在功能扩展、策略丰富和用户体验优化方面的改进方向。

本文提出了一种基于低功耗蓝牙（BLE）的移动云架构，旨在通过将智能移动设备的CPU密集型工作负载卸载到附近的设备来降低能耗、延长电池寿命。该架构以云组织者为核心，利用BLE实现低能耗通信，并结合性能分析、移动性模型和能耗模型进行智能卸载决策。实验结果表明，该方案可显著节省能量，相比本地执行节能达19.6%。与远程云、P2P移动云和云小站架构相比，该方案在节能、资源利用率和部署成本方面具有明显优势，适用于办公、校园和公共场所等多种场景。未来研究方向包括多云协同、更优移动性模型及跨设备应用适配性。

本文介绍了一种基于事件驱动模型的高度可扩展集群实现方法，针对Apache Axis2环境优化，利用ZooKeeper实现成员发现与状态复制。相比传统多播模型，该方法具备更高的效率、更好的云兼容性与灵活性。通过本地与云环境的测试对比，事件驱动模型在响应速度和状态同步能力上均表现更优，尤其在高负载场景下优势明显。文章还总结了其核心优势，提供了应用建议与未来发展方向，展示了事件驱动架构在分布式系统中的广阔应用前景。

本文探讨了云服务在推动传统客户端-服务器应用向SaaS模式转型中的关键作用，介绍了A2SF框架如何通过自动化租户实例的生成与回收实现多租户支持，并以SugarCRM在Amazon EC2上的部署为例展示了实际迁移过程及性能表现。同时，文章分析了传统组播式集群发现机制在云环境中的局限性，提出基于事件驱动的集群模型，能够有效应对动态IP和混合部署场景，提升系统的可扩展性与稳定性。最后，展望了云服务与事件驱动集群结合所带来的灵活性、稳定性和可扩展性优势，为未来企业级应用架构提供新思路。

本文研究了多核Web服务器的动态请求调度与云服务部署框架。在多核Web服务器方面，提出了一种新的调度模型，并开发了DDRWS模拟器进行实验验证，结果表明该模型能有效缓解乒乓效应并长期保持核心间负载平衡。在云服务部署方面，提出了Application to SaaS框架（A2SF），支持将传统客户端-服务器应用无缝迁移到云端作为SaaS运行，通过多租户感知服务、数据隔离机制和应用实例自动管理，实现了高效的资源共享、安全隔离与弹性扩展。通过SugarCRM在AWS上的部署案例验证了A2SF的可行性与优势。未来工

本文深入解析了SafeBrowsingCloud系统在检测驱动下载攻击中的性能表现，涵盖处理速度、系统开销及检测准确性的全面评估，并介绍了多核心Web服务器的动态请求调度模型，提出基于访问频率预测与权重计算的调度策略，结合HeapSort算法优化负载均衡，有效提升服务器性能。文章还探讨了两项技术在校园网和企业网络中的应用前景，展望未来网络安全与服务器调度的优化方向。

本文介绍了两个创新系统：M2C（数学移动云计算系统）和SafeBrowsingCloud。M2C通过云平台为移动设备提供高效的数学计算服务，支持多种MATLAB指令加速，优化资源配置与分时管理，提升性能并降低用户成本。SafeBrowsingCloud基于Apache S4构建，部署于边缘路由器，利用分布式架构实时检测Drive-by-downloads攻击，结合AbstractPE、BrowserPE、DetectPE和StoragePE四种处理元素，实现对恶意网页的高效、低误报检测。系统采用NOPSle

M2C是一种创新的数学移动云计算系统，旨在解决传统MATLAB计算中许可证成本高、资源不足和并行计算支持有限的问题。用户通过移动设备上的M2C APP即可访问云端MATLAB环境与强大的CPU/GPU计算资源，无需购买软件许可或搭建集群。系统采用分时策略的许可证调度器，减少等待时间并实现公平资源共享；具备自动恢复的容错机制，保障服务可靠性；通过自主研发的ATOM工具包支持混合CPU/GPU并行计算，提升高复杂度指令执行效率。实验表明，M2C显著缩短计算时间，满足移动用户对高性能计算的需求，未来有望在科学计算

本文介绍了两种创新技术：SepStore和M2C。SepStore通过采用基于LSM的键值存储LevelDB，优化了分布式文件系统中对大量小文件的处理性能，有效消除元数据开销并提升读写效率；M2C则是一个面向移动设备的数学云计算系统，支持在安卓平台上执行MATLAB应用，利用云端CPU/GPU资源加速计算，具备许可证分时共享、资源优化和故障恢复能力。两者分别在分布式存储与移动科学计算领域提供了高效、可靠的解决方案。

本文探讨了社交媒体隐私泄露与分布式文件系统中小文件性能优化两大关键问题。在隐私保护方面，分析了微博等社交平台上个人信息的泄露现状，引入众包隐私泄露（CPL）概念，并通过实际数据揭示性别、地址等信息的高泄露风险，提出了用户和服务提供商的应对策略。在技术优化方面，针对分布式文件系统处理小文件时性能低下的问题，提出结合LSM键值存储与传统文件系统的方法，显著提升写入性能和吞吐量。文章还讨论了数据一致性与索引管理等实际挑战及解决方案，为未来研究提供了方向。

本文探讨了大数据与物联网在快速发展过程中带来的机遇与挑战，重点分析了大数据在车联网和社交网络中的应用及其隐私保护问题。文章介绍了代理集成数据管理、数据结构优化、数据虚拟化等关键技术，并讨论了车联网数据中心的数据分类与处理流程。同时，针对微博平台的隐私信息泄露问题，提出了隐私定义模糊、信息披露过度等挑战及应对策略。最后，展望了大数据与物联网融合在智能交通、智能家居和工业互联网等领域的未来趋势，强调在推动技术创新的同时，必须加强法律法规、技术防护和用户意识以保障数据隐私与安全。

本文探讨了大数据赋能车联网融入智能云计算系统的范式，分析了大数据在车辆智能系统中的应用前景与挑战。文章从车联网技术架构、数据洪流处理、增强分析应用到操作流程进行了系统阐述，强调了大数据在数据集成、模式发现、上下文预测和可视化方面的优势。同时，提出了在数据安全、质量、算法复杂度和标准规范方面面临的挑战及应对策略，展望了大数据与人工智能、区块链等技术融合推动智能交通发展的未来方向。

本文提出了一种基于SURF描述符的多光谱图像不透分表面检测方法，通过图像分割、特征提取和聚类分析实现建筑物、车辆等目标的自动识别。系统采用Canny边缘检测进行图像分割，并利用SURF、直方图和光谱值三种特征结合K-means聚类进行分类。实验结果表明，SURF在建筑物检测中表现最优，准确率达80.48%，但在车辆和植被检测上受限于图像分辨率和特征特性。文章还对比了不同方法的性能，分析了影响因素，并探讨了在军事监视、城市规划和资源管理中的应用前景，提出了多特征融合、深度学习和高分辨率数据利用等未来发展方向。

tNote 是一种基于物联网的车辆社交网络架构，利用车载自组织网络（VANETs）和WAVE通信模型，构建由车载单元（OBU）、路侧单元（RSU）和家庭基站单元（HBU）组成的动态社交网络。系统定义了多种社交关系（如POR、OOR、SOR、GOR等），支持OBU-OBU、OBU-RSU等多种交互模式，并通过tNote消息机制实现安全、效率与信息娱乐应用。系统架构涵盖感知、通信、云计算与用户界面，具备良好的数据处理能力与扩展潜力，适用于交通安全预警、交通流优化、智能协同驾驶和个性化信息服务等场景。尽管面临链接

本文介绍了两种面向车载网络通信的创新方案：基于聚合签密的混合认证协议（SCHAP）和基于物联网的车辆社交网络（tNote）。SCHAP通过分类认证机制，结合聚合签密与聚合签名技术，显著提升了VANET中消息认证的效率与安全性；tNote则构建了一个支持车辆间安全、效率与舒适信息共享的社交平台，推动车联网社交化发展。两种方案分别从安全认证与信息交互角度为智能交通系统提供了有力支撑，具备广阔的应用前景，未来可融合AI与大数据技术进一步拓展智能化能力，但也面临安全防护与标准统一等挑战。

本文研究了无线通信网络中的关键技术，重点分析了VANET中的GPSR、GPCR和COGR三种路由协议在数据包丢失、路由控制开销和端到端延迟方面的性能表现，结果显示COGR在降低延迟和节省能量方面优势显著。同时，对比了M2M网络中IEEE 802.11ah与IEEE 802.11g的室内覆盖性能，表明900MHz频段的802.11ah具有更广覆盖和更低功耗优势，且时间延迟与2.4GHz相近。此外，提出了基于聚合签密的SCHAP认证协议，有效提升了VANET的安全性并降低了通信开销。结合应用场景与未来趋势，建议

本文研究了正交频分复用（OFDM）系统中的同步技术与城市场景下车辆自组网（VANET）的路由协议。在OFDM同步方面，提出基于粒子群优化（PSO）算法的方法，通过降低计算复杂度和优化参数设置，显著提升了定时与频率偏移估计的精度和收敛速度。在VANET路由方面，针对传统地理路由协议存在的路径选择不智能、邻居信息过时等问题，提出了交叉路口最优地理路由协议（COGR），通过改进交叉路口识别机制、优化修复模式下的路径选择策略以及引入按需更新的COGR-NDP协议，在不同速度和节点密度下均表现出更高的数据包交付率、更

本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的正交频分复用（OFDM）同步方法，旨在解决传统同步算法复杂度高、计算量大的问题。通过将符号定时和频率偏移联合建模为二维搜索问题，利用PSO算法的全局优化能力，结合CAZAC训练序列的良好自相关特性，实现高效准确的同步估计。仿真结果表明，该方法在瑞利衰落信道下具有较高的定时与频偏估计精度，且算法实现简单、收敛速度快、复杂度低，优于传统同步方案，具备良好的应用前景。

本文研究了在不可靠车辆通信环境下多Sink无线传感器网络中如何最大化数据聚合的生命周期。提出了基于树拓扑的数据聚合算法（TDA）以延长网络生命周期，以及基于有向无环图的数据聚合算法（DAGDA）以提高数据接受概率。通过建立合理的能量成本模型和接收信号概率模型，结合仿真实验分析不同参数对网络性能的影响，结果表明TDA和DAGDA均能有效延长网络生命周期，其中DAGDA在数据接受概率方面表现更优。文章还总结了两种算法的适用场景，为实际部署提供了参考。

本文提出了一种面向无线传感器网络的实时MAC层多通道帧时隙调度算法（MC-FSA）与多汇节点网络下的数据聚合算法。通过构建双向可靠的树结构、优化帧时隙与信道分配，实现了高效并行传输，显著提升了网络吞吐量，降低了数据包延迟和超帧大小。同时，针对大规模网络部署，设计了基于能耗均衡的TDA和DAGDA数据聚合算法，延长了网络寿命。仿真结果表明，MC-FSA相比DSA方法在网络性能上提升30%以上。该方案适用于工业安全监测、智能交通等对实时性和可靠性要求高的场景，未来可结合人工智能实现更智能自适应的网络管理。

本文探讨了多跳无线传感器网络中的决策融合规则与多通道帧时隙分配算法。在决策融合方面，分析了基于瞬时信道状态信息的LR-CCSI规则和基于统计信息的LR-CCS规则，比较了其性能与资源开销；在多通道帧时隙分配方面，提出了一种结合后代数量帧分配与分布式通道选择的新算法，有效提升网络吞吐量、降低延迟并减小超帧大小。文章进一步综合评估了两类技术的优势与局限，探讨了其在安全监测、工业自动化等场景中的应用挑战，并展望了自适应融合、智能调度与跨层优化等未来发展方向。

本文探讨了无线网络中两种关键技术方案：一是LOADng路由协议的路径累积扩展（包括RREQ-PA和RREP-PA），通过路径信息的累积实现源路由、拓扑可见性与流量工程，同时减少中间节点路由表大小，但增加了控制开销；二是多跳无线传感器网络中的决策融合与三级审查机制，利用本地传感器和中继节点的三元决策减少数据传输，结合最优与次优融合规则在资源受限条件下提升检测性能。文章还总结了两类方案的优势与局限，并提出了未来在路由开销优化、融合规则增强及跨领域应用的研究方向。

本文深入解析了车载自组织网络（VANET）中的接收方AODV路由算法与传感器网络中的LOADng协议及其扩展机制。重点分析了接收方AODV在不同权重α下的路由性能表现，指出α≈0.5时可实现最优的稳定性和开销平衡；同时探讨了LOADng协议的核心机制及其在构建收集树、支持路径累积方面的扩展应用，比较了RREQ-PA与RREP-PA两种路径累积方式的优缺点。最后结合两类网络的特点，提出了针对不同场景的路由选择建议，为复杂动态网络环境下的高效通信提供了理论支持与实践指导。

本文深入解析了智能交通系统中的V2V通信与VANET路由算法，重点介绍了基于接收端的AODV路由算法。该算法通过引入链路剩余生存时间与投影距离相结合的竞争参数ω，优化路由选择，提升链路稳定性。仿真结果表明，该算法在数据包交付率、平均端到端延迟和归一化路由开销方面均优于传统AODV和双转发AODV，有效应对车辆高速移动带来的拓扑频繁变化挑战，为自动驾驶、智能交通管理和车路协同系统提供了高效可靠的通信支持。

本文深入解析了适用于城市车辆环境的OPUVRE路由协议与基于IEEE 1609.3标准的WAVE网络服务。OPUVRE通过节点密度与均匀性优化路径选择，显著提升了数据包发送率并降低了传输延迟，优于GSR和LOUVRE协议。WAVE系统依托IEEE 1609.3标准，提供高效的数据平面（IPv6/WSMP）和管理平面（WME），支持低开销、高可靠性的短消息传输与动态服务发现。文章还介绍了其在易受伤害道路使用者警告、应急车辆警告和紧急制动警告等安全场景中的应用，并提出未来优化方向，如动态参数调整与通信开销降低，

本文探讨了车辆定位与路由技术在智能交通系统中的创新应用。针对车辆定位，提出改进的鲁棒容积卡尔曼滤波器（IHRCKF），通过自适应调整测量协方差，在挑战性条件下展现出更强的鲁棒性；针对城市车辆路由环境，设计OPUVRE路由协议，综合考虑道路长度、车辆密度与分布均匀性，利用道路得分机制优化路径选择，并结合恢复策略提升可靠性。实验表明，OPUVRE在数据包交付率和延迟方面优于GSR和LOUVRE等现有协议，整体方案具备良好的应用前景。

本文研究了交通网络中的车辆拥塞控制与车辆定位两项关键技术。在拥塞控制方面，提出一种结合反馈与迭代策略的自适应权重模型，通过模拟实验验证其在评估拥塞分布、优化路由行为和提升网络容量方面的有效性。在车辆定位方面，提出基于DSRC增强GNSS的改进鲁棒容积滤波器（HRCKF），利用Huber技术提高不确定环境下的定位精度与鲁棒性，并设计参数自适应调整策略增强滤波性能。文章总结了技术优势，探讨了在智能交通、物流运输和智慧城市中的应用前景，分析了数据实时性、模型适应性及系统集成等挑战，并展望了多技术融合、实际场景验证

本文提出了一种基于自适应权重模型的交通网络车辆拥堵控制方法，结合反馈与迭代策略的优势，通过动态调整交叉口权重来引导车辆路由选择，缓解交通拥堵。模型采用基于代理的方法模拟车辆行为，并定义路段拥堵指数（LCI）和拥堵时间（LCT）作为评估指标。通过三个实验验证了模型在拥堵评估、参数敏感性及不同车辆组成下的适应性，结果表明该模型能有效降低关键路段的拥堵程度，识别网络瓶颈节点，具备良好的实时控制能力与扩展潜力，为智能交通系统中的动态路由引导提供了可行解决方案。

本文探讨了车载网络中高效服务发现协议的设计，分析了反应式、主动式和混合式三种服务发现模式的特点与适用场景，并介绍了基于地址和地理的典型协议如ABSRP、VSDP、VITP和LocVSDPs的工作流程与性能表现。通过定性分析，提出了采用分布式目录式架构、混合模式、网络层集成、地理信息驱动及容错与负载均衡等设计建议，旨在提升车载网络服务发现的效率、可扩展性和可靠性。

本文研究了车联网（IOV）服务在双渠道供应链中的提供策略以及车联网环境下的服务发现协议。在供应链方面，分析了制造商和零售商提供IOV服务的不同均衡策略及其对供应链效率的影响，指出服务与产品可替代性、市场需求差异等因素对决策至关重要。在服务发现方面，探讨了车联网的特点、通信架构及服务发现模式，比较了主动与被动模式、基于洪泛、地理位置和簇的协议，并提出了性能评估指标。最后，针对城市道路、高速公路和停车场等场景提出适应性策略，并展望了5G融合、人工智能应用及标准化发展方向，为提升车联网服务效率与可靠性提供理论支持

本文研究了车联网环境下的内容分发机制与供应链服务提供问题。在内容分发方面，提出基于以信息为中心网络（ICN）的技术框架，结合发布、订阅和推送式数据交换程序，实现高效、可扩展的数据传播，并通过流程图展示了数据交互逻辑。系统部分已实现并测试，如MediaSense平台，未来将集成ICN以提升效率。在供应链层面，构建双独家制造商-零售商博弈模型，分析制造商或零售商提供车联网服务的四种情形（MM/MN/NM/NN 和 RR/RN/NR/NN），并通过定理证明无论对手是否参与，企业自身提供服务均能获利。研究发现：当服

本文探讨了人类驾驶行为的计算认知建模与车联网信息交互技术。通过构建转向控制和速度控制模型，模拟人类在简单与复杂轨道上的驾驶行为，并比较不同模型与人类驾驶数据的拟合度。同时，深入分析车联网系统架构、逻辑集群机制、内容组织与分发策略，提出基于上下文的层次化信息管理方法。结合两大领域，展望实时路况反馈、协同驾驶等综合应用场景，并指出模型优化、技术升级与跨领域融合等未来发展方向，为智能交通系统的构建提供理论支持与技术路径。

本文围绕智能交通与驾驶行为的计算建模展开研究，提出基于直方图的车联网交通表征模型（HBA），并与静态和动态最短路径算法进行性能对比，结果显示HBA在应对交通拥堵时具有良好的适应性。同时，通过计算认知建模方法研究人类驾驶行为，构建近-远点模型和启发式模型拟合驾驶员转向控制，发现启发式模型在复杂赛道上表现更优。研究成果可为智能交通系统优化和自动驾驶技术发展提供理论支持与应用参考。