67、计算机科学与云计算领域研究成果综述

最新推荐文章于 2025-11-18 05:52:44 发布
最新推荐文章于 2025-11-18 05:52:44 发布
阅读量57 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 探索云计算：从理论到实践 文章标签： 计算机科学 云计算 工作流模式
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/php55/article/details/150669612

计算机科学与云计算领域研究成果综述

在当今数字化时代，计算机科学和云计算领域发展迅猛，众多研究成果不断涌现，推动着技术的进步和创新。本文将对这些领域的部分重要研究进行梳理和介绍，涵盖了工作流模式、数据库研究、云计算架构、安全等多个方面。

工作流与数据库相关研究
  • 工作流模式 ：W. M. P. van der Aalst等人在2000年对工作流模式进行了研究，为工作流管理提供了理论基础。工作流模式的研究有助于优化业务流程，提高工作效率。通过对不同工作流模式的分析和应用，可以更好地组织和协调各项任务，实现资源的合理分配。
  • 数据库研究 ：D. Abadi等人在2016年发表了关于数据库研究的报告，探讨了数据库领域的发展趋势和挑战。数据库作为信息存储和管理的核心，其性能和安全性至关重要。随着数据量的不断增长，如何高效地存储、查询和处理数据成为了研究的重点。
云计算相关研究
  • 云计算架构 ：M. Al - Fares等人在2008年提出了一种可扩展的、基于商品的云计算数据中心网络架构。这种架构能够满足云计算环境下大规模数据处理和存储的需求，提高数据中心的性能和可靠性。通过优化网络拓扑结构和资源分配，实现了数据中心的高效运行。
  • 云计算资源管理 ：B. Abrahao等人在2006年研究了基于自适应服务水平协议（SLA）的云计算资源管理方法。该方法能够根据实际需求动态调整资源分配，确保服务质量的同时，降低成本。通过实时监测和分析系统性
订阅专栏 解锁全文 会员秒杀 ¥9.9 重磅福利 超级会员免费看
67、云计算与分布式系统研究成果综述
rainy的博客
08-04 79
本文综述了云计算与分布式系统领域的关键研究成果，涵盖基础架构、资源管理、数据处理、安全隐私、网络通信、人工智能等多个方面。通过梳理最新研究进展和实际应用案例，分析了云计算在科学研究、商业应用及社交网络中的实际效果，并探讨了未来发展趋势与面临的挑战。研究内容为深入了解云计算技术的演进和应用提供了全面参考。
16、计算机领域研究成果与技术发展综述
pz890123456的博客
07-24 80
本文综述了计算机科学与技术领域的多项重要研究成果与发展动态，涵盖分布式系统、实时系统、嵌入式系统、安全与可靠性、网络与通信、人工智能等多个方向。文章总结了各个领域的历史研究、当前进展以及未来发展趋势，强调了智能化、高效化、可靠化的重要性，并指出跨学科融合将为计算机领域带来新的突破。
22、计算机领域研究成果综述
y4z5a6b7的博客
11-05 25
本文综述了计算机领域多个重要方向的研究成果，涵盖分布式系统、数据库、传感器网络、密码学与安全、并发编程、算法设计及人工智能等。文章系统梳理了各领域的基础理论、关键技术与代表性成果，分析了其在实际应用中的影响，并展望了未来研究趋势。通过时间线、分类表格和流程图等形式，全面展示了计算机科学的发展脉络，为研究者和开发者提供了理论参考与实践指导。
1、计算机与信息科学领域的前沿研究与股票市场分析
defi6farmer的博客
09-15 94
本文综述了2021年IEEE/ACIS国际计算机与信息科学会议（ICIS 2021）中的前沿研究成果，涵盖股票市场情绪分析、网络安全、医疗生物信息、人工智能及图像数据处理等多个领域。重点介绍了基于LSTM和情感词典的投资者情绪对股价影响的研究，比较了传统股票预测理论与新兴机器学习方法，并展示了CNN、GANs、HSMM等技术在入侵检测、艺术品认证、心音信号分割和图像隐写术中的应用。研究突出了跨学科融合与实际应用价值，为未来技术创新与决策支持系统提供了重要参考。
计算机科学文献翻译与综述完整指南
weixin_35756690的博客
06-12 873
在当代社会，计算机科学已经深入到我们生活的方方面面，其涵盖的子领域也变得越来越多样化。本章将探讨计算机科学的分支学科，分析各子领域的研究重点，并讨论翻译过程中对学科知识的具体要求。不仅术语需要精确，概念与定义也需要准确无误地传递。在翻译过程中，译者需要理解原文作者的意图，并准确地将其转换为目标语言。例如，在翻译“object-oriented programming”时，应保持原意“面向对象编程”，而不是误解为“面向对象的项目管理”。
30、自动文本索引与摘要领域研究综述
vim8coder的博客
11-18 31
本文综述了自动文本索引与摘要领域的研究进展，涵盖文本数据探索、自然语言处理策略、信息检索、文档过滤、机器学习应用等多个方向。文章系统梳理了自20世纪50年代以来的重要研究成果，包括Luhn的文献摘要自动生成、Salton的SMART检索系统、Robertson的概率排名原则等，并通过表格和mermaid流程图展示了研究脉络与技术演进。同时，分析了该技术在新闻媒体、法律、医学等领域的应用场景，并展望了跨学科融合、智能化个性化、大数据与云计算驱动的未来发展趋势，为相关研究与实践提供了全面参考。
3、智能领域研究方向与应用进展
qsc901234567的博客
05-26 65
本文综述了KES中心在智能领域的主要研究方向与应用进展，涵盖了无人机群协调、多智能体系统通信与学习、人工智能技术应用、智能决策支持系统等多个前沿方向。文章详细分析了各研究项目的目标、关键技术及应用场景，并探讨了技术发展趋势、面临的挑战与解决方案。此外，还展望了智能技术在国防、交通、医疗等领域的广泛应用前景，强调了人才培养与跨领域合作的重要性。
2025年计算机领域重大技术突破与行业动态综述
Tianyanxiao的博客
04-15 6235
2025年的技术突破不再局限于单一领域，而是呈现AI+量子、经典-神经形态混合架构、云-端-链协同等融合趋势。开发者需打破技术栈边界，关注跨平台工具链（如Meta的LLM Compiler、NVIDIA Omniverse）的进化，方能在新一轮技术浪潮中抢占先机。
自动驾驶技术的领军人物及其研究成果综述
asuf1364的博客
09-26 1534
自动驾驶技术是一种能够使汽车在无人驾驶的情况下安全、高效地行驶的技术。其核心在于自动驾驶汽车的感知系统，该系统通过激光雷达、视觉传感器、导航仪等多种传感器对周围环境进行模型建立和感知。通过对周围环境的感知，自动驾驶汽车能够判断出行人、障碍物、交通信号灯等信息，并根据这些信息做出决策，从而控制汽车的行驶方向和速度。自动驾驶技术通常分为五个阶段，从辅助驾驶到完全自动驾驶。每个阶段都代表了自动驾驶技术发展的不同水平和应用场景。目前，自动驾驶技术已经取得了显著进展，但要实现更高一级的突破，仍需克服诸多挑战。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
Lua table.concat函数详解[项目源码]
11-24
本文详细介绍了Lua中的table.concat函数，该函数用于连接表中数组部分的元素，并可通过参数指定分隔符、起始和结束位置。文章通过多个示例展示了不同参数组合下的函数行为，包括默认参数的使用、自定义分隔符、指定连接范围等。此外，文章还解释了为何table.concat比for循环更高效，特别是在处理大量字符串连接时，table.concat经过优化，能显著减少时间消耗。最后，文章强调table.concat不会改变原始表的结构，为开发者提供了安全的使用保障。
基于Python的深度学习回归模型实现与神经网络应用
11-24
深度学习作为人工智能的关键分支，依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近，广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中，得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态，研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题，特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象，引入具有门控机制的长短期记忆网络（LSTM）以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程：首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割，随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段，采用自适应矩估计优化器配合早停策略，通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标，还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块：其一是经过清洗的金融时序数据集，包含标准化后的股价波动记录；其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程；其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则，提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势：通过多层非线性变换，模型能够捕获数据中的高阶相互作用，而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是，当处理高频时序数据时，需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤，这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
计算机科学与技术专业毕业论文研究综述
该论文的研究方向可能涉及多个计算机科学子领域，如人工智能、大数据处理、软件工程、网络与信息安全、嵌入式系统、数据库技术、云计算与边缘计算、物联网应用、移动开发、人机交互等。由于标签为“计算机”，表明其...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值