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31.
基于上下文的Android移动终端可信运行控制系统的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
Android手机、平板电脑等智能移动终端的快速普及,使得对Android系统安全性能的需求也在不断提高.当前比较普遍的做法是在终端上安装监控软件来检测病毒和恶意软件等,但这种方式并不能保证监控软件不被旁路、欺骗和篡改.针对这个问题,本文设计并实现了基于上下文的Android移动终端可信运行控制系统,通过对Android OS安全启动信任链的构建,保证了系统的安全,同时支持基于地理位置的Android应用程序的完整性远程验证. 相似文献
32.
目前针对云计算的资源配置策略研究多关注于云计算资源提供商状况,研究云计算资源提供商的虚拟资源调度管理策略,可以提高云计算资源的可靠性和资源利用率.本文针对云应用提供商,提出基于进化博弈论的自适应资源配置模型,以性能目标为进化博弈目标,通过该模型得到最优的资源分配策略.对比实验结果显示,本模型能有效减少资源的使用. 相似文献
33.
为了改善传统船舶机务管理系统成本高、维护难、效率低的现状及适应当前计算机技术的迅速发展,采用云计算和Web技术,建立基于B/S架构的机务管理系统公共数据服务平台,采用模块化设计思想,在传统机务管理系统的基础上增加权限管理和能源管理模块,不仅提高了机务管理系统的可维护性、可扩展性、易开发性和安全性,也提高了船员的工作效率和船舶的适航能力. 相似文献
34.
35.
In this paper, parallel library, portable extensible toolkit for scientific computation (PETSc), is used to solve linear systems in soil-water coupled finite element method (FEM) for geotechnical problems. The parallel environment is integrated into GLEAVES, which is a geotechnical software package used for the finite element simulation. The linear system ·· = · which is a fundamental and the most time-consuming part of the FEM is solved with iterative solvers in PETSc. In order to find a robust and effective combination of iterative solvers and corresponding preconditioners for the soil-water coupled problems, performance evaluations on Krylov subspace methods and four preconditioners are carried out. The results indicate that general minimal residual (GMRES) method coupled with preconditioners can provide an effective solution. The application to a construction project is presented to illustrate the potential of the proposed solution. 相似文献
36.
俞国红 《武汉船舶职业技术学院学报》2013,(4):24-26,35
时至今日,高职教学资源库建设取得了可喜成果,但也存在一些共建共享方面的问题。云计算是一种新型网络应用技术,其超大规模、虚拟化、扩展性、按需服务的特点,对解决资源库建设的问题具有技术优势,可以促进资源的共建共享,最终达到提高高职教学资源库的实用性和示范性的目标。 相似文献
37.
为解决当前高校数据中心建设中普遍存在的资源利用率低、运维成本高等问题,以构建符合高校数字校园建设需求的云数据中心为目标,通过对云计算和虚拟化技术的深入分析研究,提出了一套适于高校应用与实施的基于云计算的高校数据中心建设方案.基于该方案在兰州交通大学实施了云数据中心项目,通过该项目的实施,有效地满足了学校数字化校园建设需求,大幅降低了学校信息化运行成本. 相似文献
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39.
Travel time is an important index for managers to evaluate the performance of transportation systems and an intuitive measure for travelers to choose routes and departure times. An important part of the literature focuses on predicting instantaneous travel time under recurrent traffic conditions to disseminate traffic information. However, accurate travel time prediction is important for assessing the effects of abnormal traffic conditions and helping travelers make reliable travel decisions under such conditions. This study proposes an online travel time prediction model with emphasis on capturing the effects of anomalies. The model divides a path into short links. A Functional Principal Component Analysis (FPCA) framework is adopted to forecast link travel times based on historical data and real-time measurements. Furthermore, a probabilistic nested delay operator is used to calculate path travel time distributions. To ensure that the algorithm is fast enough for online applications, parallel computation architecture is introduced to overcome the computational burden of the FPCA. Finally, a rolling horizon structure is applied to online travel time prediction. Empirical results for Guangzhou Airport Expressway indicate that the proposed method can capture an abrupt change in traffic state and provide a promising and reliable travel time prediction at both the link and path levels. In the case where the original FPCA is modified for parallelization, accuracy and computational effort are evaluated and compared with those of the sequential algorithm. The proposed algorithm is found to require only a piece rather than a large set of traffic incident records. 相似文献
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