一、浅析Java的分布式机制及其实现（论文文献综述）
黄嘉俊[1]（2020）在《基于分布式Java环境的卷积神经网络类库实现 ——以深圳市高分二号卫星影像数据分类为例》文中指出随着时代的发展,不断涌现出了各种新技术,其中大数据、深度学习与云计算三项技术不只深刻影响我们的日常生活,也将更多的新思路带入了研究领域。在遥感研究领域,数据量的大幅增加虽然让研究有了长足的发展,但也随之涌现了两大问题,一个是海量数据的存储与管理问题,一个则是个人计算机越来越满足不了日益增长的计算需求问题。因此,越来越多的高校或实验室根据自身需求搭建了云计算平台以此保证自己的研究业务。本文即是依托所在研究组搭建的定制化混合云计算平台来展开,重点研究了基于分布式Java环境的卷积神经网络类库的实现。本文在了解遥感研究人员在进行深度学习研究时出现的运行时间久、现有深度学习库较为难以配置调试分布式计算环境,以及现有卷积神经网络类库Java平台版本较少的现实问题后,明确了两个主要目标,可用的卷积神经网络类库以及在分布式环境下进行部署和计算。主要实现了两个模块:（1）在较为系统的学习卷积神经网络（CNN）的前向传播与反向传播（BP）的原理以及数学模型之后,根据数学模型实现了CNN的前向传播代码,在BP的具体实现中根据梯度下降的原理设计并实现了前向式更新梯度的算法（Forward-BP）,算法在进行前向传播时就记录并更新了参数的变化,并且在编码过程中更好实现。（2）并行计算流架构下,根据Map Reduce编程思想设计以每一次Forward-BP为一次子任务分发给计算线程,然后再汇总计算结果;在数据同步的架构设计上借鉴了Concurrent Hash Map分段加锁的结构,采用深/浅复制的搭配建立了主线程Hash Map与子线程的数据通信,这在保证线程安全的前提下避免了锁的加入。在分布式环境中,结合socket技术,在主线程与计算线程中加入了通信线程保证前两者的通信与并行计算的持续进行,在分布式环境中也设计了相应的并行计算流架构与数据同步架构来理清不同线程间各自的任务以及中间的数据流向,以此为依据让编码实现。本文最终较为完整的开发了一个可用于分布式计算和Java环境的卷积神经网络类库并且以深圳市高分二号卫星图像数据为案例,进行类库的测试和实验。实验结果表明,本类库在分布式环境中,在保证了线程安全的前提下,可以对CNN并行计算Forward-BP。
陈石波[2]（2020）在《基于Spring和RFID的实验教学管理系统的设计与实现》文中研究说明实验课程教学和理论课程教学是高校教学内容的两大重要组成部分。随着我国“高等学校本科教学质量与教学改革工程”的实施,各地的高等院校越来越重视培养大学生的实践动手能力,开设了大量的实验教学课程。在目前的实验教学模式下,学生首先需要在学校的教务管理系统中进行选课,然后到学校实验室中完成所选课程的学习,最后通过提交纸质实验报告的方式进行实验总结以供老师对其课程成绩进行评估。然而学校的教务管理系统采用的单数据库设计模式存在数据访问性能瓶颈,导致系统访问速度缓慢,甚至会在选课的时候出现系统奔溃的情况,导致学生不能正常选课。并且每次完成实验课程都要提交纸质的实验报告,造成大量纸张资源的浪费,既不环保也不高效。部分学生还存在作风懒散、自律性差的情况,需要课程考勤来敦促他们完成实验课程的学习任务。因此,设计实现一款访问性能优异、功能齐全的实验教学管理系统已经势在必行。为了解决上述实验课程教学中存在的问题,本文经过仔细的分析和论证并结合所学的专业知识设计实现了一款基于Spring框架和RFID射频技术的实验教学管理系统。系统的硬件部分采用RFID标签和读写器作为考勤打卡设备,STM32F103系列单片机作为主控电路实现了实验课程考勤打卡的功能。系统的上位机软件采用Java技术栈实现,开发框架选用Spring框架作为主干,Mybatis作为持久层框架。研究应用一致性哈希算法实现了Redis分布式缓存,采用My SQL关系型数据库和Redis分布式缓存分别存储系统常规数据和高频访问数据的方式来提升系统数据库的访问性能。Tomcat服务器作为系统打包部署的容器。采用MVC的设计模式以及前后端分离的开发模式,结合5G飞速发展的时代背景下智能手机将主导人们学习生活的趋势,构建了一款通过智能手机终端访问,集实验预约、已预约实验查看、实验课程考勤、实验报告提交、实验报告查看、登记课程成绩、实验课程成绩查看、上传实验资料、实验资料下载、新增实验课程、考勤记录查看、已预约实验取消、浏览课程通知和实验课程通知发布等功能于一体的实验教学管理系统。
王鹏浩[3]（2020）在《基于SaaS软件的自动化测试关键技术研究与应用》文中提出随着云计算技术的飞速发展,全球云计算市场趋于稳定增长,我国云计算市场处于高速增长阶段,云计算应用已经深入到政府、金融、工业、交通、物流、医疗健康等传统行业。数字化转型是当今时代企业要解决的共同课题,依托于云计算迅速发展的SaaS（Software-as-a-Service）软件以其灵活扩展、按需付费的独特优势受到市场的广泛认可,为助力企业数字化转型提供了新路径。它可以满足企业定制化需求,赋能企业,打造新生态。企业端的SaaS软件业务逻辑相对复杂,迭代周期相比于传统软件大幅缩短。在这个大的背景下,针对SaaS模式软件的敏捷开发模型、Dev Ops（Development和Operations的组合词）的软件交付思路和前沿的自动化测试技术发展的研究具有重要的实际意义。软件自动化测试技术正朝着专业化、平台化、服务化的方向发展。本文以用友网络某SaaS软件产品自动化测试平台研发项目为研究背景,主要针对接口自动化测试和UI自动化测试两个维度的关键技术进行深入研究,并将研究成果应用于实践。研究的关键技术主要包括分布式测试执行、测试框架及其实现方法、敏捷测试和测试报告自动生成等。本文主要工作包括以下几个方面:（1）将关键字驱动测试框架和数据驱动测试框架的优点结合,设计出了一种混合驱动的UI自动化测试框架。（2）在UI自动化测试框架和接口自动化测试框架优化实现的基础上开发实现了一个SaaS软件自动化测试平台,解决了UI自动化和接口自动化测试数据的可视化共享和团队协作的问题;并利用分布式执行关键技术实现了UI自动化测试的并行执行,提高了自动化测试的执行效率。（3）通过对敏捷开发、测试理念和敏捷交付实践的研究和外部集成接口的开发,将测试平台与DevOps工具链无缝集成实现了持续集成流水线,助力SaaS软件发布流程高度自动化。（4）通过对测试平台功能性、和非功能性的系统性测试,评估了当前测试平台的实现满足需求,具有较强的稳定性,可以上线投入使用。
罗钰敏[4]（2019）在《事件知识图谱并行化研究及应用》文中研究表明事件作为人类认知世界的基础,已得到越来越多研究者的关注。知识图谱的发展为计算机形式化描述现实世界事物提供了载体,构建基于事件的知识图谱成为研究者关注的方向之一。互联网的发展在改变人类生活方式的同时,也带来了巨大数据规模,给以互联网为数据来源的事件知识图谱构建带来巨大性能挑战。本文从提升事件知识图谱构建效率出发,分析了图谱构建各阶段影响性能的若干关键技术,提出了基于Spark的并行化解决方案,具体研究包括以下几方面:1.在图谱构建文本特征提取阶段,针对大规模数据对文本特征提取的挑战,从两方面开展了研究工作。（1）为提升大规模中文文本分词速度,研究并提出基于Spark的并行中文分词方法。（2）以并行中文分词结果为输入,在Spark MLlib库Word2Vec词向量训练实现方案上,研究并提出了提升Word2Vec训练性能的优化方案—LB-Word2Vec。通过一系列对比实验验证了以上两点研究都取得了不错效果,其中在有6个计算节点的集群下,并行中文分词比单机分词速度提升约3倍,LB-Word2Vec训练出的词向量模型在保证准确率基本不变的前提下,比未优化的并行Word2Vec速度提升近3倍,比单机Word2Vec速度提升近5倍。2.在图谱构建文本过滤阶段,针对时间复杂度为O（n2）的文本过滤算法在日益增长的数据规模下性能出现瓶颈问题,基于Spark实现了文本过滤算法的并行化且对实现方案进行了性能调优。经过一系列对比实验验证了并行文本过滤算法虽未降低算法的时间复杂度但性能表现更优越,在计算节点为26个的集群中,并行文本过滤算法比单机方法提升了25倍的速度。3.在图谱构建事件抽取阶段,针对大规模数据对事件抽取效率的挑战,基于TensorFlowOnSpark改进了现有事件抽取算法并在此基础上实现了一个定制的并行事件抽取平台。实验结果表明,虽然并行事件抽取算法在模型训练阶段因数据输入方式的限制速度提升不明显,但模型准确率与单机基本一致,而在基于训练出的模型的事件抽取阶段,提出的数据分发机制在拥有2个计算节点的集群下,事件抽取速度比单机提升2倍左右。4.基于Play2框架设计并实现了一个并行计算平台。该平台主要实现可视化提交与管理Spark作业、对外提供并行计算服务等功能,避免了命令行提交作业的复杂性,方便了作业在Web端的管理及外部环境对并行计算服务的访问。
夏鲸[5]（2018）在《并发分布式事务处理机制在PAR平台中的设计与实现》文中研究表明当前大数据、云计算、人工智能和可信软件等前沿技术已经成为计算机和信息领域的研究热点。本文指导老师薛锦云教授主持承担的国家自然科学基金重大国际合作项目“若干软件新技术及其在PAR平台中的实验研究”、基金面上项目“高可靠软件建模语言及模型自动转换方法”的研究目标均是这些热点问题。其中PAR平台中的Apla->Java程序自动转换系统正是这两项国家级课题需要设计实现上述前沿技术的主要开发平台。本文的研究目标就是在原有的Apla->Java程序自动转换系统中有效地实现并发分布式事务处理机制,使之和原有的Apla->Java程序自动转换系统自然融合。本文首先认真分析研究了分布式事务处理的原理、特点和最新Java程序开发平台和支撑工具,提出了和原有建模语言Apla以及原有本地事务处理机制融合的并发分布式事务处理机制,并构建了从Apla并发分布式事务处理模型到Java语言并发分布式事务处理程序的自动转换系统。基于该转换系统可以自动生成并发分布式事务处理的Java程序,最后用两个实例验证了该转换系统的正确性和可靠性。本文的主要创新点如下:（1）本文提出了抽象的并发分布式事务处理的语言机制并将其和Apla语言中的本地事务处理机制自然融合,并构建了将抽象的并发分布式事务处理程序转换成对应的Java程序的系统,使得可以用建模语言Apla便捷地构建十分复杂的并发分布式事务处理应用程序,有利于进行形式化验证。转换系统可以将经过验证的并发分布式事务处理程序转换成对应的Java程序,大幅度提高了并发分布式事务处理程序的可靠性和研发效率。这一成果在国际国内均属首创。世界着名计算机科学家美国Texas大学的Misra教授非常希望在他提出的建模语言Orc中能实现事务处理机制,但至今尚未成功。（2）本文提出的抽象的并发分布式事务处理语言机制处理的是广义的分布式事务,而不是狭义的数据库分布式事务,使得使用Apla语言不仅可以便捷地构建非常复杂的数据库并发分布式事务应用程序,而且还可以便捷地构建非常复杂的数据库之外的一般性并发分布式事务应用程序,构建的抽象并发分布式事务应用程序可以通过转换系统自动地转换成具体的Java应用程序。这一功能和方法国际国内尚不多见。
江东明[6]（2017）在《Apla+语言的云服务交互机制的研究》文中研究说明作为云计算和服务计算的结晶,云服务通过云计算方式（如SaaS或PaaS等）提供服务集成和价值增值功能,以满足用户多元化的业务需求。云服务组合功能是通过多个云服务交互协作而实现,所以云服务交互是其组合的基础;而交互机制负责整个云服务系统中各组件通信和协作,是系统神经中枢,直接影响云服务系统性能。由于云服务具有分布性、并发性和容错性,因此如何设计与开发云服务交互机制是云服务研究中一个挑战性问题。当前云服务交互机制研究主要存在三点不足之处:其一,缺乏合适的交互设计模型来抽象和封装云服务并发交互特性。其二,针对于云服务并发交互特性,目前还没有从状态和资源两个方面综合性考量并发控制设计及其算法。也没考虑云服务容错和选择之间的互补特性,未充分发掘云计算资源在线整合潜能。其三,尚没有合适的语言机制来刻画云服务会话交互特性,并加以编程实现。针对上述问题,本文从设计模型、交互机制、语言机制和模型驱动开发四个方面深入研究了云服务交互机制设计及开发,提出面向云服务交互的会话模型,设计面向云服务并发交互的Apla+会话机制,扩展Apla+中面向会话编程的语言机制,并构建了面向会话编程的模型驱动开发框架。本文具体研究从以下四个层次展开研究。（1）面向云服务交互的会话模型。本文首先探讨云服务的交互特性,研究并归纳了云服务交互的层次和类型。针对云服务并发交互特性,本文引入了会话（session）概念,并作为描述和封装交互行为的基本单元。在此基础上,本文提出面向云服务交互的设计模型SCSM（Session-based Cloud Service Model）,系统阐述交互各个组成要素及其之间关联。相比于其他设计模型,会话模型综合考虑了云服务并发、分布和容错特性,并分别提炼了会话、角色和资源池概念,为语言机制设计提供了抽象模型。（2）面向云服务交互的Apla+会话机制设计。有鉴于云服务系统的并发、分布和容错需求,本文提出新颖的Apla+会话机制,融合了调用、并发管理和容错选择等协议。根据云服务并发交互特性,本文从状态共享和资源竞争两个角度提出了综合性的并发管理协议,保证了云服务并发交互正确性和数据一致性。基于资源导向分解策略,会话机制中选择协议将云服务选择问题转换成拉格朗日对偶问题加以处理。仿真实验表明在相同迭代次数条件下,新算法较原方法在最优解方面至少提升了 6.5%。而容错机制结合了云服务选择协议,提出轻量级事务化容错策略,为云服务交互容错处理开辟一种新思路。对比与其他交互机制,Apla+会话交互机制提供更好的云服务交互安全性保障措施和更为灵活的容错机制。（3）面向云服务会话的Apla+程序设计。针对于面向云服务交互的语言机制设计需求,在Apla+的并发算子基础上,本文提出了面向云服务会话的Apla+程序设计。结合Apla+语言的函数式并发机制,Apla+会话编程可以结构化描述服务并发交互行为。考虑到云服务数据流和容错处理需求,Apla+会话编程扩展了多种函数式组合算子。为精确定义Apla+会话编程执行过程,本文应用会话类型定义了其类型系统,包括类型推导规则和子类型规则;还证明会话程序具备类型安全特性。相较于其他交互机制开发语言,由于具有多范型特性和函数式组合算子,Apla+可以用一种简洁方式来描述复杂的云服务并发交互过程。（4）构建云服务交互机制的模型驱动开发框架。借鉴于模型驱动开发思想,本文设计与实现了云服务交互机制开发框架。为此,本文实现了 Apla+会话编程的支撑平台,为交互机制开发提供了编译框架,可以提供一站式交互机制的开发解决方案。并且,本文将Apla+会话编程应用于多个典型云服务交互案例中,验证了 Apla+会话编程的开发效率和Apla+会话机制的高并发性能。
谢武平[7]（2017）在《云服务编程语言Apla+及其实现方法研究》文中指出通过高速网络连接,各类计算资源互联构成了一个庞大的全球计算机系统。资源请求因资源以云服务形式分享而无处不在,这一转变正在改变每个人对计算能力获取、消费和提供等方面的使用习惯。各主要国家和知名企业纷纷推出云计算发展规划,加快建设云计算平台。然而通过网络请求使用云服务具有动态开放的特点,采用面向固定环境的传统编程方法开发云服务系统并非易事。一方面云服务供应商捆绑使得部署在不同云平台的云服务难以直接集成;另一方面网络环境的动态性要求在集成云服务时既要考虑用户需求的多样性又要分析相互竞争云服务的绑定方法。因此,本文针对云服务呈现的新特征,提出一种新型云服务编程语言Apla+,支持便捷地开发云服务系统。云服务是Apla+编程的基本单元,Apla+使用资源描述机制Bundle消除云服务的平台依赖。基于面向服务分析中得到的不确定候选服务集,在Apla+中提出抽象服务请求机制有效实现运行时动态绑定云服务。通过定义集成云服务的服务组合机制,可便捷地实现组合小服务得到功能增值的大服务。通过定义Apla+形式语义,研究了用于分析云服务系统动态重构的等价关系。最后,由Apla+编写的程序将由支撑环境自动生成目标代码并编译执行。具体说,本文主要做了以下几方面工作:（1）提出Apla+中云服务编程机制服务是资源动态执行时提供的功能,那么不同资源可以提供相同的服务。基于云服务新定义,提出了资源描述机制Bundle用于表示提供服务的不同资源。根据面向服务分析中定义的不确定候选服务集,定义了抽象服务请求机制,其中包含时间和断言的契约可有效应对云计算环境的网络不确定性,契约中的配置信息可用于描述用户个性化需求。通过分析组合服务的基本结构和并行性质,定义了五个具有并行语义的服务组合算子便捷地描述服务集成,其中调用算子体现了云计算环境下便捷处理大数据的思想。这些新机制构成了 Apla+中云服务编程的核心要素。（2）定义Apla+语言的形式语义针对Apla+语言具有并行含义和服务动态绑定的特点,采用标记事件发生时间、执行状态与变量取值共同定义状态和对状态赋予断言等方法定义时间标记的标签转换系统。使用该系统精确定义Apla+语言的语义信息,并以此为基础定义强时间互模拟和弱时间互模拟,进而建立强等价和弱等价关系,可分别用于结构相同组合云服务的等价性分析和结构不同组合云服务的相容性分析。同时针对特定环境中的服务,提出了环境等价及其验证算法并形式化证明了该算法。实现对云服务系统进行形式化分析及优化。（3）研究Apla+的实现方法基于模型驱动开发思想,主要研究了 Apla+程序开发支撑环境的系统架构和实现原理,并采用生成式程序设计方法实现了原型系统。重点研究了开放环境下异构资源的访问方法、异构资源之间数据交互策略和分布式服务并行执行等核心问题及其实现算法。基于Apla+语言语义,定义了由Apla+到Java的程序生成规则库及服务组合算子构件库,从而可自动生成对应的Java目标程序,或直接发布部署为云服务。（4）提出基于迭代的交互式面向服务分析方法基于迭代的交互式面向服务分析将系统分析过程分为交互式面向服务分析和基于迭代的分析过程两部分组成。其中,交互式面向服务分析将系统分析中的创造性活动交由设计过程完成,而精确查找满足规约的服务这一非创造性活动则采用自动化方法实现。采用基于迭代的分析过程可以有效避免分析过程中存在的局部视角缺陷,实现尽可能复用已有服务。最终通过设置可复用服务阈值得到实现云服务系统的不确定候选服务集。将并行绑定算子作用于该集合实现依据服务执行状态选择并绑定服务。
滕龙妹[8]（2008）在《土地资源时空数据网格服务模型及其实现方法》文中提出土地是人类生存环境演变和社会经济发展的重要决定因素。及时准确掌握各种土地资源的类型、数量和空间分布,是政府和各级土地管理部门制定政策和落实各项管理措施的重要基础和科学依据。随着信息化的不断深入,土地资源信息已经渗透到土地利用、土地产权产籍、土地利用规划等各个土地业务管理之中,并且信息量还在不断增长。然而,土地资源的整体利用率较低,分布在各个单位、地区的不同节点上的数据与信息之间难以共享,存在着不同程度的信息孤岛。传统的分布式GIS技术体系在海量时空数据、信息资源的共享与互操作等方面存在不足。网格技术的出现,为解决传统分布式GIS中存在的问题提供了新的解决思路,利用网格技术把分布的硬件资源、数据资源、应用软件形成一个庞大的虚拟计算机来消除信息孤岛,对促进土地资源数据共享、集成和利用具有重要的现实意义。本文在对网格、海量时空数据管理、土地管理等方面进行深入的理论研究和技术分析的基础上,尝试将GIS学科、计算机学科与土地学科的研究结合起来,提出适合网格环境下土地资源管理的服务模型、管理模式、网格服务体系、应用模型等,为土地资源海量时空数据共享及应用提供技术支撑。首先,根据土地资源管理及数据内容的特点,结合资源体的概念,提出了土地资源体概念。在土地资源体概念的基础上,针对数据组织提出了土地资源时空数据服务模型。该模型采用虚拟时空数据服务器来组织各个类型的土地资源体,对土地资源进行统一管理。文中重点探讨了该模型下的土地资源访问与组织机构模型和土地资源元数据模型。结合具体的土地资源管理业务需要,摸索了一套基于该模型的土地资源体多级变粒度数据组织管理模式。该模式对土地资源体横向按资源体、图库、图层集合、图层和地物等不同资源粒度,纵向按多级区域层次进行管理,并给出了该模式下的资源体的元数据组织、节点动态管理、元数据复制、资源体动态组合等技术实现。其次,在开放式GIS网格服务体系（OG2SA）的研究基础上,将土地资源时空数据服务模型扩展到OG2SA下,提出了土地资源时空数据网格服务模型（LRSTD-GSM）。同时在研究土地资源数据的时空分区、逻辑分幅、土地资源体多粒度等特点基础上,设计了适合土地资源管理的网格时空数据库,并在网格时空数据库基础上给出了基于区域、任务、Agent、服务和数据5个层次的土地资源管理的应用模型及其实现。最后,在土地资源管理的服务模型、管理模式、网格服务体系、应用模型等研究的基础上,构建面向网格的土地资源管理与应用试验系统GridLandRSMgr。研究、测试与应用实例表明,LRSTD-GSM的设计思想的合理性和技术方法的有效性,并提出了下一步的研究方向。
余浪[9]（2007）在《基于J2EE的企业应用集成在电信行业的应用研究》文中指出随着通讯技术的迅速发展，电信行业的企业资源不断膨胀、部署的应用越来越多，因此需要一个统一的信息系统来支持各种面向客户的服务（SOA）。为了实现这一转变，需要将在线运行的CRM、TSF以及其他系统集成到一个虚拟的平台上来提供统一的服务，这就要求集成者必须访问现有的系统以提供需要的服务。论文从湖南电信系统集成的角度出发，讨论了基于J2EE的企业应用集成（EAI）的相关技术及其关系，针对企业应用集成涉及的几个主要方面，提出了解决方法和具体实施措施。论文在深入分析企业应用集成的逻辑结构、物理结构以及企业应用集成的最新研究成果的基础上，设计了一个包含接入层、企业门户、EAI总线层和系统层的四层体系架构，建立一个统一的全集中、全实时的EAI平台，并以此平台为中心将湖南电信原有遗留系统完全松耦合地连接在一起。在数据集成方面，设计了一个具有一定实现数据集成的框架，并详细阐述了其实现思想和方法，采用数据访问对象（DAO）模式，实现了一个强健可靠的数据集成层。在业务集成方面，阐述了一个基于异步消息架构的通用接口的实现思想和方法，解决了业务集成中接口众多易变的难题。最后，从用户界面集成角度出发，设计了一个具有独创性的Model 2X用户界面开发框架，该框架能大幅度降低用户界面集成难度，在实践中应用效果良好。通过企业应用集成和数据架构的建设，整合了湖南电信的各个应用系统，打破了信息孤岛；实现了业务流程的自动化和数据的透明共享；统一了共享的数据模型，从而保证了数据的准确性和实时性。使得湖南电信能够采用标准化、松耦合的方式构建系统，并降低了维护成本，提高了灵活性。
张正兰[10]（2003）在《分布式多媒体系统研究及其在水利中的应用》文中研究指明分布式多媒体技术的发展和应用使计算机渗透到人类生活的各个领域，具有诱人的应用前景，同时也是一个巨大的技术挑战。分布式多媒体系统（DMS：Distributed Multimedia System）建模是其中的一个基础性课题，它需要处理多媒体同步与交互、分布、协作等新的特性。本文主要以基于Agent的协作共享对象和分布式信息系统为研究对象，深入地研究基于Agent的DMS的结构、协作多媒体应用等关键问题。研究重点是在DMS中引入Agent与MAgent的理念，探讨如何利用Agent与MAgent的优势来克服现有DMS在分布式多媒体模式和水利空间信息服务应用方面的不足，以便更好地适用于数字水利以及实际应用的需求。 本论文的主要研究内容和成果包括： （1）针对现有DMS在分布式计算模式方面的不足，引入人工智能领域中Agent的理念，提出了基于Agent的DMS模型（简称ADMS），给出ADMS的概念、组成和体系结构。阐述了一种基于Agent的图像和空间地理的处理结构（AIGS），通过定义一系列的Agent、通讯Agent语言I-XML来支持协作和重用，方便了用户之间的信息共享与协作。 （2）在Agent的基础上，提出了基于MAgent的协作信息服务的理念，设计了基于MAgent的通用DMS模型，然后实现了几种基于MAgent的协作信息服务。 （3）探讨了基于MAgent协作信息服务的可应用模式，重点分析基于Web与MAgent协作信息服务的标准以及其他应用集成的模式。 （4）基于Web服务流语言和Java语言，设计并初步实现了一个基于MAgent的协作多媒体组件（MCMC），以实现Web流的执行与服务。此外，还设计了一种配套的Agent协作体系结构。 （5）分析和研究MAgent的DMS和协作信息服务的Web服务应用与集成模式，它能够为协作信息处理功能在不同层次的共享和互操作提供新的思路和解决方案。 （6）利用基于MAgent的协作多媒体组件，结合水利领域具体应用，研究了防汛决策信息服务系统模型，设计并实现了一个应用于水利的分布式多媒体信息服务系统（W-DMS）。
二、浅析Java的分布式机制及其实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅析Java的分布式机制及其实现（论文提纲范文）
（1）基于分布式Java环境的卷积神经网络类库实现 ——以深圳市高分二号卫星影像数据分类为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 相关技术研究概况 |
| 1.2.1 遥感分类研究概况 |
| 1.2.2 深度学习研究概况 |
| 1.2.3 深度学习库概况 |
| 1.2.4 云计算研究概况 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 技术路线与主要研究内容 |
| 1.3.3 研究创新点 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第2章 相关技术及理论概述 |
| 2.1 深度神经网络模型概述 |
| 2.1.1 神经网络的诞生 |
| 2.1.2 从神经元到单层感知机 |
| 2.1.3 从单层感知机到深度神经网络 |
| 2.2 卷积神经网络结构概述 |
| 2.2.1 卷积层 |
| 2.2.2 激活函数 |
| 2.2.3 池化层 |
| 2.2.4 全连接层 |
| 2.2.5 损失函数 |
| 2.3 CNN的BP算法 |
| 2.3.1 从损失函数到全连接层 |
| 2.3.2 从卷积层到上一隐藏层 |
| 2.3.3 从池化层到上一隐藏层 |
| 2.3.4 超参数介绍 |
| 2.4 并行计算框架概述 |
| 2.5 socket技术概述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于Java的 CNN实现与测试 |
| 3.1 CNN前向传播的Java实现 |
| 3.1.1 准备工作 |
| 3.1.2 融合了gdal的数据输入层模块 |
| 3.1.3 卷积层模块 |
| 3.1.4 池化层模块 |
| 3.1.5 全连接层模块 |
| 3.1.6 输出层模块 |
| 3.2 CNN的反向传播网络模型设计 |
| 3.2.1 Forward-BP设计思路 |
| 3.2.2 Forward-BP卷积层模块 |
| 3.2.3 Forward-BP池化层模块 |
| 3.2.4 Forward-BP全连接层模块 |
| 3.2.5 Forward-BP更新参数模块 |
| 3.3 测试 |
| 3.3.1 实验数据与预处理 |
| 3.3.2 测试与结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于CPU运算的分布式CNN算法设计 |
| 4.1 单机多线程计算环境架构设计 |
| 4.1.1 并行计算架构设计 |
| 4.1.2 数据同步架构设计 |
| 4.2 分布式环境下的架构设计 |
| 4.2.1 分布式环境的并行计算架构设计 |
| 4.2.2 分布式环境的数据同步架构设计 |
| 4.3 实现与测试 |
| 4.3.1 基于Java的实现 |
| 4.3.2 测试与结果分析 |
| 4.4 本章小节 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 主要工作总结 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 指导教师对学位论文的学术评语 |
| 学位论文答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（2）基于Spring和RFID的实验教学管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 实验教学管理系统的研究现状 |
| 1.2.2 RFID技术的研究现状 |
| 1.2.3 Spring框架的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 相关技术概述 |
| 2.1 RFID |
| 2.1.1 RFID的工作原理 |
| 2.1.2 RFID的分类 |
| 2.1.3 RFID的优势 |
| 2.2 SPRING框架 |
| 2.2.1 Spring的组成和原理 |
| 2.2.2 Spring MVC |
| 2.2.3 Spring的优势 |
| 2.3 MYBATIS持久层框架 |
| 2.4 MYSQL数据库 |
| 2.5 REDIS缓存 |
| 2.6 MAVEN项目管理工具 |
| 2.7 TOMCAT容器 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 系统的硬件设计与实现 |
| 3.1 系统子节点硬件构成 |
| 3.2 MCU主控模块 |
| 3.3 RFID模块 |
| 3.4 LCD模块 |
| 3.5 电源模块 |
| 3.6 数据存储模块 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 系统的软件设计与实现 |
| 4.1 硬件驱动程序 |
| 4.2 上位机软件程序 |
| 4.2.1 My SQL数据库表设计 |
| 4.2.2 Maven构建项目工程 |
| 4.2.3 后端API实现 |
| 4.2.4 前端交互界面实现 |
| 4.3 分布式缓存与一致性哈希算法 |
| 4.3.1 分布式缓存 |
| 4.3.2 一致性哈希算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统的测试与分析 |
| 5.1 系统的硬件测试 |
| 5.2 系统的软件测试 |
| 5.2.1 后端API测试 |
| 5.2.2 前后端联调测试 |
| 5.2.3 分布式缓存性能测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于SaaS软件的自动化测试关键技术研究与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 关键技术研究 |
| 2.1 敏捷开发模型 |
| 2.1.1 Scrum开发过程 |
| 2.1.2 极限编程XP |
| 2.1.3 DevOps体系 |
| 2.2 自动化测试 |
| 2.2.1 自动化测试的概念 |
| 2.2.2 自动化测试分层策略 |
| 2.2.3 自动化测试框架及其实现方法 |
| 2.3 接口自动化测试关键技术 |
| 2.3.1 接口自动化测试框架 |
| 2.3.2 主流工具和框架对比分析 |
| 2.3.3 HttpRunner框架及其实现原理 |
| 2.4 UI自动化测试关键技术 |
| 2.4.1 UI自动化测试框架 |
| 2.4.2 主流工具和框架对比分析 |
| 2.4.3 Selenium框架及其实现原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 自动化测试平台的需求分析和系统设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 SaaS软件自动化测试特点 |
| 3.1.2 平台功能性需求分析 |
| 3.1.3 平台非功能性需求分析 |
| 3.2 平台总体架构设计 |
| 3.2.1 平台体系结构 |
| 3.2.2 软件功能结构 |
| 3.2.3 数据库设计 |
| 3.3 接口自动化测试子系统设计 |
| 3.3.1 关键技术选型 |
| 3.3.2 测试框架设计 |
| 3.3.3 接口自动化流程设计 |
| 3.4 UI自动化测试子系统设计 |
| 3.4.1 关键技术选型 |
| 3.4.2 测试框架设计 |
| 3.4.3 UI自动化流程设计 |
| 3.5 平台与DevOps融合设计 |
| 3.5.1 DevOps中的持续集成 |
| 3.5.2 平台持续集成流水线设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 自动化测试平台实现 |
| 4.1 测试平台整体框架实现 |
| 4.2 测试平台核心执行模块实现 |
| 4.2.1 UI自动化测试执行引擎实现 |
| 4.2.2 UI自动化测试分布式执行实现 |
| 4.2.3 接口自动化用例流执行实现 |
| 4.3 测试报告生成模块实现 |
| 4.4 测试平台融入DevOps流程实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 自动化测试平台的验证与分析 |
| 5.1 自动化测试平台部署运行 |
| 5.2 自动化测试平台测试验证 |
| 5.2.1 平台的测试策略 |
| 5.2.2 平台验证性测试 |
| 5.2.3 测试平台的展示和应用 |
| 5.2.4 测试执行结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）事件知识图谱并行化研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 知识图谱及事件知识图谱研究现状 |
| 1.2.2 图谱并行化研究现状 |
| 1.2.3 并行计算框架研究现状 |
| 1.2.4 并行计算平台研究现状 |
| 1.3 研究目标及内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 并行化总体分析及相关理论与技术基础 |
| 2.1 事件知识图谱并行化总体分析 |
| 2.1.1 图谱构建流程 |
| 2.1.2 并行化总体流程 |
| 2.1.3 算法并行化方法选择 |
| 2.2 文本预处理阶段需并行处理的技术 |
| 2.2.1 中文分词 |
| 2.2.2 Word2Vec |
| 2.2.3 文本过滤算法 |
| 2.3 元事件抽取阶段需并行处理的技术 |
| 2.4 并行计算框架Spark介绍 |
| 2.4.1 生态系统 |
| 2.4.2 核心术语 |
| 2.4.3 作业运行方式及工作流程 |
| 2.4.4 TensorFlowOnSpark |
| 2.5 并行计算平台相关技术 |
| 2.5.1 Play2 框架 |
| 2.5.2 Akka |
| 2.5.3 Java调用本地命令 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 文本特征提取并行化研究 |
| 3.1 事件知识图谱文本特征提取流程 |
| 3.2 基于Spark的中文分词及Word2Vec并行化 |
| 3.2.1 中文分词并行化 |
| 3.2.2 Word2Vec并行化 |
| 3.3 Word2Vec并行化优化研究 |
| 3.3.1 默认并行度优化 |
| 3.3.2 shuffle过程优化 |
| 3.3.3 集群资源配置优化 |
| 3.4 实验及结果分析 |
| 3.4.1 实验环境说明 |
| 3.4.2 实验评价指标及数据集 |
| 3.4.3 性能对比实验及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 事件知识图谱文本过滤算法并行化研究 |
| 4.1 单机文本过滤算法介绍 |
| 4.2 基于Spark的文本过滤算法并行化实现 |
| 4.2.1 并行化实现可行性分析及其实现思路 |
| 4.2.2 并行化实现过程 |
| 4.3 基于Spark的文本过滤算法性能优化 |
| 4.3.1 算子优化 |
| 4.3.2 集群资源配置优化 |
| 4.4 实验及结果分析 |
| 4.4.1 实验环境说明 |
| 4.4.2 实验评价指标及数据集 |
| 4.4.3 性能对比实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 事件抽取算法并行化研究 |
| 5.1 单机事件抽取算法介绍 |
| 5.2 事件抽取算法并行化研究与实现 |
| 5.2.1 TensorFlow与 Spark结合 |
| 5.2.2 基于TensorFlowOnSpark的事件抽取算法并行化实现 |
| 5.3 实验结果及分析 |
| 5.3.1 实验环境说明 |
| 5.3.2 实验评价指标及数据集 |
| 5.3.3 性能对比实验及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 并行计算平台的设计与实现 |
| 6.1 设计目标及功能需求 |
| 6.1.1 设计目标 |
| 6.1.2 功能需求 |
| 6.2 总体设计 |
| 6.2.1 总体架构 |
| 6.2.2 运行流程 |
| 6.2.3 开发及运行环境 |
| 6.3 各功能模块设计及实现 |
| 6.3.1 Spark作业提交模块 |
| 6.3.2 Spark作业管理模块 |
| 6.4 平台展示 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 |
（5）并发分布式事务处理机制在PAR平台中的设计与实现（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 PAR概述 |
| 2.1.1 PAR方法的总体思想 |
| 2.1.2 PAR方法的语言 |
| 2.1.3 PAR方法的开发步骤 |
| 2.1.4 PAR方法的支撑平台 |
| 2.2 分布式事务概述 |
| 2.2.1 分布式事务简介 |
| 2.2.2 分布式事务规范 |
| 2.2.3 分布式事务的两阶段提交协议 |
| 2.2.4 分布式事务的核心问题 |
| 2.2.5 分布式事务管理器 |
| 3 Apla语言中的并发分布式事务 |
| 3.1 Apla语言的事务类型 |
| 3.2 Apla语言对分布式事务的扩展 |
| 3.3 Apla语言的事务操作 |
| 3.4 Apla语言的抽象事务模型 |
| 3.5 Apla语言中分布式事务的并发控制和正确性 |
| Java转换系统中的设计与实现'>4 并发分布式事务在Apla->Java转换系统中的设计与实现 |
| Java转换系统的总体结构'>4.1 Apla->Java转换系统的总体结构 |
| 4.2 转换器各模块的扩展 |
| 4.2.1 词法分析模块介绍 |
| 4.2.2 词法分析模块扩展 |
| 4.2.3 语法语义分析模块介绍 |
| 4.2.4 语法语义分析模块扩展 |
| 4.2.5 程序转换模块介绍 |
| 4.2.6 程序转换模块扩展 |
| 4.3 部件库的升级与扩展 |
| 4.3.1 Table支撑库的扩展 |
| 4.3.2 Strulib部件库的扩展 |
| 5 系统测试与分析 |
| Java程序自动转换系统的使用'>5.1 Apla->Java程序自动转换系统的使用 |
| 5.1.1 系统界面 |
| 5.1.2 系统的安装和配置 |
| 5.2 数据库分布式事务测试 |
| 5.3 非数据库分布式事务测试 |
| 5.4 测试结果分析与总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文(着)及科研情况 |
（6）Apla+语言的云服务交互机制的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与选题意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 构件与服务交互机制 |
| 1.2.2 云计算交互机制 |
| 1.2.3 形式化模型 |
| 1.2.4 交互机制描述语言 |
| 1.2.5 当前研究工作的分析与比较 |
| 1.3 关键问题 |
| 1.4 研究内容与论文结构 |
| 1.4.1 本文研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 2 相关基础概述 |
| 2.1 PAR方法与PAR平台 |
| 2.1.1 Radl语言 |
| 2.1.2 Apla语言 |
| 2.2 Orc语言 |
| 2.2.1 Orc语法结构 |
| 2.2.2 Orc形式化语义 |
| 2.3 会话类型 |
| 2.3.1 二元会话类型 |
| 2.3.2 多元会话类型 |
| 3 面向云服务交互的会话模型 |
| 3.1 云服务交互及其类型 |
| 3.1.1 云服务交互 |
| 3.1.2 云服务交互类型 |
| 3.2 基于会话的云服务交互设计模型 |
| 3.2.1 云服务会话与会话协议 |
| 3.2.2 角色与资源池 |
| 3.2.3 云服务会话的概念模型 |
| 3.3 相关研究比较 |
| 4 面向云服务交互的Apla+会话机制设计 |
| 4.1 会话交互机制架构 |
| 4.2 Apla+云服务调用机制 |
| 4.2.1 Apla+会话的并发模型 |
| 4.2.2 云服务调用协议 |
| 4.3 云服务会话的并发控制机制 |
| 4.3.1 Apla+会话管理协议 |
| 4.3.2 并发控制协议 |
| 4.3.3 容错机制 |
| 4.4 Apla+会话的云服务选择机制 |
| 4.4.1 服务选择的数学模型 |
| 4.4.2 资源导向分解策略 |
| 4.4.3 实验与讨论 |
| 4.5 相关研究比较 |
| 5 Apla+中的会话编程 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 面向会话的Apla+编程语法 |
| 5.2.1 Apla+会话程序结构 |
| 5.2.2 组合算子 |
| 5.2.3 Apla+会话的异步编程模型 |
| 5.2.4 Apla+会话程序的容错方法 |
| 5.3 Apla+会话程序的形式化语义 |
| 5.3.1 抽象语法 |
| 5.3.2 操作语义 |
| 5.4 Apla+会话程序的类型系统 |
| 5.4.1 类型指派规则 |
| 5.4.2 Apla+会话程序的子类型与角色 |
| 5.4.3 Apla+会话程序的类型安全性 |
| 5.4.4 云服务动态绑定安全性 |
| 5.5 相关研究比较 |
| 6 Apla+会话编程的模型驱动开发与应用 |
| 6.1 Apla+会话程序的开发编译框架 |
| 6.1.1 Apla+会话程序映射Java转换框架 |
| 6.1.2 Apla+会话机制的实现 |
| 6.1.3 Apla+会话程序的转换规则 |
| 6.1.4 Apla+会话程序转换算法 |
| 6.1.5 类型检测算法 |
| 6.2 基于Apla+会话的云服务交互机制设计 |
| 6.2.1 Apla+会话编程的设计方法 |
| 6.2.2 Apla+会话编程案例 |
| 6.3 相关研究比较 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 |
| 致谢 |
（7）云服务编程语言Apla+及其实现方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究动机 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 国内外研究现状 |
| 2.1 云服务 |
| 2.2 描述服务组合语言 |
| 2.2.1 BPEL语言系列 |
| 2.2.2 图形化语言 |
| 2.2.3 自定义语言 |
| 2.3 全过程服务编程语言 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 PAR方法及其支撑平台 |
| 3.1 PAR方法与PAR平台研究基础 |
| 3.2 PAR的特色和优势 |
| 3.3 Apla语言 |
| 3.3.1 Apia语言特征 |
| 3.3.2 Apia语言语法 |
| 3.3.3 Apia程序生成 |
| 3.4 基于PAR的面向服务分析 |
| 3.4.1 基于迭代的交互式面向服务分析 |
| 3.4.2 不确定候选服务集 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 Apla+中云服务编程机制 |
| 4.1 云服务编程机制设计目标 |
| 4.1.1 具体设计目标 |
| 4.1.2 机制定义总体架构 |
| 4.2 资源描述机制Bundle |
| 4.2.1 Apla+中的云服务 |
| 4.2.2 统一化资源Bundle |
| 4.2.3 Bundle语法结构 |
| 4.2.4 异构资源服务化 |
| 4.3 服务组合机制 |
| 4.3.1 程序并行性分析 |
| 4.3.2 Orc语言中并行算子分析 |
| 4.3.3 服务组合算子 |
| 4.3.4 组合服务的控制结构 |
| 4.4 抽象服务请求机制 |
| 4.4.1 并行绑定算子 |
| 4.4.2 服务契约 |
| 4.4.3 契约约束的抽象服务请求 |
| 4.5 编程能力分析 |
| 4.5.1 并行表达能力 |
| 4.5.2 大数据处理能力 |
| 4.5.3 构建系统能力 |
| 4.6 Apla+编程实例 |
| 4.7 Apla+语言总结 |
| 4.7.1 语言特点 |
| 4.7.2 典型编程场景分析 |
| 4.7.3 已有研究工作对比 |
| 4.8 小结 |
| 第5章 Apla+语言形式语义 |
| 5.1 形式语义基础 |
| 5.1.1 形式语义定义方法 |
| 5.1.2 云服务系统的形式化分析方法 |
| 5.2 Apla+语义分析框架 |
| 5.3 Apla+语言语义 |
| 5.3.1 时间标记的标签转换系统 |
| 5.3.2 具体语义定义 |
| 5.4 语义等价关系 |
| 5.4.1 迹 |
| 5.4.2 时间互模拟关系 |
| 5.4.3 强弱等价与环境等价 |
| 5.4.4 迹相似算法及正确性证明 |
| 5.4.5 强等价规则 |
| 5.4.6 云服务等价 |
| 5.5 同余关系 |
| 5.6 小结 |
| 第6章 Apla+实现方法与程序生成 |
| 6.1 总体结构 |
| 6.2 编程环境实现方法 |
| 6.2.1 实现技术路线 |
| 6.2.2 支撑环境主要功能 |
| 6.2.3 系统总体设计 |
| 6.3 程序生成规则 |
| 6.4 原型系统 |
| 6.4.1 原型系统功能说明 |
| 6.4.2 实例分析 |
| 6.5 系统实现的关键技术 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文主要贡献 |
| 7.2 进一步研究 |
| 参考文献 |
| 附录A Apla语言语法结构 |
| 附录B Bundle语法结构 |
| 附录C 迹相似算法正确性证明 |
| 攻博期间的科研成果目录 |
| 致谢 |
（8）土地资源时空数据网格服务模型及其实现方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 网格GIS |
| 1.1.2 土地资源管理信息化的研究进展及趋势 |
| 1.1.3 网格技术在GIS应用领域的研究进展 |
| 1.1.4 重要概念界定 |
| 1.2 研究目的、内容和特色 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 1.2.3 研究特色 |
| 1.3 论文的组织思路和章节安排 |
| 第二章 面向网格的时空数据管理技术 |
| 2.1 网格GIS |
| 2.1.1 网格体系结构 |
| 2.1.2 网格GIS体系结构 |
| 2.1.3 数据通信及网络安全技术 |
| 2.2 时空数据管理 |
| 2.2.1 时空数据特点 |
| 2.2.2 时空数据管理 |
| 2.3 分布式GIS资源共享与互操作 |
| 2.3.1 数据集成 |
| 2.3.2 数据融合 |
| 2.3.3 GIS互操作 |
| 2.3.4 Web Services |
| 2.3.5 Agent技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 土地资源时空数据服务模型 |
| 3.1 土地资源体对象 |
| 3.1.1 基础地理资源体 |
| 3.1.2 土地利用资源体 |
| 3.1.3 土地权属资源体 |
| 3.1.4 土地利用规划资源体 |
| 3.1.5 栅格资源体 |
| 3.1.6 其他专题资源体 |
| 3.2 土地资源时空数据服务模型 |
| 3.3 资源访问与组织机构模型 |
| 3.3.1 资源访问控制 |
| 3.3.2 组织机构模型对象 |
| 3.3.3 组织机构模型实现 |
| 3.3.4 土地资源体多级变粒度数据组织 |
| 3.4 土地资源元数据模型 |
| 3.4.1 用户元数据 |
| 3.4.2 节点元数据 |
| 3.4.3 应用元数据 |
| 3.4.4 元数据目录和信息服务 |
| 3.5 虚拟时空数据服务器资源管理机制 |
| 3.5.1 资源体元数据组织 |
| 3.5.2 资源体节点动态管理 |
| 3.5.3 资源体动态组合 |
| 3.5.4 元数据表复制技术 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 面向网格的土地资源时空数据服务模型 |
| 4.1 开放GIS网格服务体系 |
| 4.1.1 土地资源OG_2SA的特点 |
| 4.1.2 OG_2SA的组织层次 |
| 4.1.3 OG_2SA的服务分类 |
| 4.2 地理空间数据网格技术 |
| 4.2.1 GeoSDG结构模型 |
| 4.2.2 GeoSDG关键技术 |
| 4.3 GIS服务资源对象管理机制 |
| 4.3.1 GIS服务资源目录 |
| 4.3.2 虚拟GIS资源对象机制 |
| 4.3.3 GIS服务资源代理 |
| 4.3.4 OG_2SA的自主组合服务机制 |
| 4.4 网格节点间时空数据管理机制 |
| 4.4.1 网点间时空数据映射集成 |
| 4.4.2 网格缓冲池存取模式 |
| 4.4.3 网格数据复制技术 |
| 4.4.4 节点域内的虚拟时空库 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于LRSTD-GSM的资源管理与应用 |
| 5.1 网格时空数据库设计 |
| 5.1.1 网格时空数据库总体架构模式 |
| 5.1.2 网格时空数据库库体结构及数据组织 |
| 5.1.3 对象时空变化物理存储模型 |
| 5.2 土地资源管理与应用模型 |
| 5.2.1 应用模型组织方式 |
| 5.2.2 应用模型结构 |
| 5.2.3 基于层次管理的任务实现流程 |
| 5.2.4 协同数据处理与管理 |
| 5.3 土地资源数据更新机制 |
| 5.3.1 数据在线提取 |
| 5.3.2 数据远程传输 |
| 5.3.3 数据离线编辑 |
| 5.3.4 数据更新 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 原型系统的设计、开发与试验 |
| 6.1 系统设计 |
| 6.1.1 系统体系结构 |
| 6.1.2 系统功能设计 |
| 6.2 系统测试条件 |
| 6.2.1 测试环境 |
| 6.2.2 试验数据 |
| 6.3 测试结果 |
| 6.3.1 网格资源管理子系统 |
| 6.3.2 资源内部管理子系统 |
| 6.3.3 通用应用子系统 |
| 6.3.4 专业应用子系统 |
| 6.3.5 土地资源数据更新机制 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论和展望 |
| 7.1 内容总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
（9）基于J2EE的企业应用集成在电信行业的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 EAI的目的和意义 |
| 1.3 企业应用集成的研究现状 |
| 1.4 课题研究的主要内容 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 EAI架构和平台及其实现 |
| 2.1 EAI的架构分析 |
| 2.2 湖南电信 EAI的架构分析 |
| 2.3 基于EAI的体系结构设计 |
| 2.4 EAI体系架构逻辑设计 |
| 2.5 EAI集成的方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 EAI平台选型及实现 |
| 3.1 企业级应用平台选型 |
| 3.2 湖南电信 EAI的平台选型 |
| 3.3 J2EE的关键技术 |
| 3.4 湖南电信企业应用的J2EE实现和关键技术 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 EAI中的数据集成的设计和实现 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 数据集成层实现的概要分析 |
| 4.3 湖南电信运营系统数据集成层的具体实现 |
| 4.3.1 设计思想 |
| 4.3.2 关键技术 |
| 4.3.3 实现方案 |
| 4.3.4 实现结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 EAI中的业务集成的设计和实现 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 使用异步消息架构的通用接口 |
| 5.2.1 设计思想 |
| 5.2.2 关键技术 |
| 5.2.3 实现方案 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 EAI中的用户界面集成的设计和实现 |
| 6.1 Model 2体系架构及 Struts |
| 6.1.1 Medel 2模型简介 |
| 6.1.2 Struts对MVC模式的实现 |
| 6.1.3 Medel 2体系架构和 Struts的缺陷 |
| 6.2 Model 2X体系架构设计与实现 |
| 6.2.1 设计思想 |
| 6.2.2 关键技术 |
| 6.2.3 实现方案 |
| 6.2.4 实现结果分析 |
| 6.3 湖南电信EAI与国内其他电信企业的EAI比较及结果分析 |
| 6.3.1 目前国内电信行业EAI应用情况分析 |
| 6.3.2 湖南电信系统的企业应用整合测试结果 |
| 6.3.3 应用集成的经济效益 |
| 6.4 本章小结 |
| 总结及研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 |
（10）分布式多媒体系统研究及其在水利中的应用（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 分布式多媒体与分布式多媒体系统 |
| 1.2 数字水利对分布式多媒体计算机系统的需求 |
| 1.2.1 数字水利 |
| 1.2.2 水利行业对分布式信息处理的需求 |
| 1.3 研究分布式多媒体计算机系统的理论意义和实用价值 |
| 1.3.1 研究DMS的必要性、重要性 |
| 1.3.2 研究的关键技术及其意义 |
| 1.4 DMS和Agent与多Agent技术研究综述 |
| 1.4.1 DMS研究状况 |
| 1.4.2 DMS相关技术的研究内容与现状 |
| 1.4.3 Agent与多Agent技术研究现状 |
| 1.5 本文的主要研究内容及论文组成 |
| 1.5.1 论文研究目标与成果 |
| 1.5.2 论文组成 |
| 第二章 Agent与MAgent理论结构模型及其实现 |
| 2.1 Agent理论模型、体系结构、开发平台及标准化分析 |
| 2.1.1 Agent理论模型 |
| 2.1.2 Agent的体系结构 |
| 2.1.3 Agent开发平台 |
| 2.1.4 Agent技术的标准化 |
| 2.2 动态加载Agent研究 |
| 2.2.1 动态加载Agent的概念和行为 |
| 2.2.2 动态加载Agent的优势 |
| 2.2.3 动态加载Agent的体系结构 |
| 2.3 MAgent及多Agent系统 |
| 2.3.1 MAgent的概念与行为 |
| 2.3.2 MAgent的体系结构 |
| 2.3.3 MAgent系统的体系结构 |
| 2.3.4 MAgent的原型设计与实现 |
| 2.4 MAgent迁移策略及设计模式 |
| 2.4.1 创建MAgent与构件下载的模式 |
| 2.4.2 创建、迁移MAgent和构件下载的模式 |
| 2.4.3 Agent设计模式 |
| 2.4.4 MAgent系统的安全考虑 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于Agent的分布式多媒体系统模型研究 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.1.1 模型与系统 |
| 3.1.2 信息模型与系统模型分析 |
| 3.2 基于Agent的DMS模型 |
| 3.2.1 系统模型的建立 |
| 3.2.2 系统的体系结构与功能 |
| 3.3 基于Agent的DMS模型的描述 |
| 3.3.1 Agent的形式化表示 |
| 3.3.2 Agent的描述与形式化定义 |
| 3.3.3 Agent的行为定义 |
| 3.3.4 建模过程 |
| 3.4 基于MAgent的协作式DMS研究 |
| 3.4.1 AIGS语言 |
| 3.4.2 AIGS实体 |
| 3.4.3 AIGS Agent |
| 3.4.4 AIGS系统结构 |
| 3.4.5 例子--洪水预报灾情查询 |
| 3.5 同类研究比较 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于MAgent的水利空间信息服务与应用集成 |
| 4.1 基于MAgent的水利空间信息服务与集成 |
| 4.1.1 基于MAgent的水利空间信息服务 |
| 4.1.2 基于MAgent的水利空间信息服务的应用集成 |
| 4.1.3 Web服务技术分析 |
| 4.2 MAgent与Web技术研究 |
| 4.2.1 MAgent与Web服务的集成 |
| 4.2.2 Web服务流语言 |
| 4.3 基于MAgent的服务流引擎 |
| 4.4 基于MAgent和Web的水利信息服务及应用体系结构 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于MAgent的协作应用系统研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 防汛决策信息服务系统分析 |
| 5.2.1 北江大堤防汛指挥系统工程概述 |
| 5.2.2 防汛决策支持系统对空间信息服务子系统的需求 |
| 5.2.3 空间信息服务在决策支持系统中的地位 |
| 5.2.4 系统数据源分析 |
| 5.3 防汛决策信息服务系统的体系结构 |
| 5.3.1 硬件平台 |
| 5.3.2 系统结构 |
| 5.4 系统的实现 |
| 5.5 实验结果 |
| 5.6 分析与结论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 需进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
| 1 攻读博士学位期间发表的学术论文与着作 |
| 2 攻读博士学位期间承担的主要科研项目 |
| 索引 |
| 致谢 |
四、浅析Java的分布式机制及其实现（论文参考文献）
- [1]基于分布式Java环境的卷积神经网络类库实现 ——以深圳市高分二号卫星影像数据分类为例[D]. 黄嘉俊. 深圳大学, 2020(10)
- [2]基于Spring和RFID的实验教学管理系统的设计与实现[D]. 陈石波. 湖南大学, 2020(12)
- [3]基于SaaS软件的自动化测试关键技术研究与应用[D]. 王鹏浩. 北京交通大学, 2020(03)
- [4]事件知识图谱并行化研究及应用[D]. 罗钰敏. 电子科技大学, 2019(01)
- [5]并发分布式事务处理机制在PAR平台中的设计与实现[D]. 夏鲸. 江西师范大学, 2018(09)
- [6]Apla+语言的云服务交互机制的研究[D]. 江东明. 武汉大学, 2017(06)
- [7]云服务编程语言Apla+及其实现方法研究[D]. 谢武平. 武汉大学, 2017(06)
- [8]土地资源时空数据网格服务模型及其实现方法[D]. 滕龙妹. 浙江大学, 2008(03)
- [9]基于J2EE的企业应用集成在电信行业的应用研究[D]. 余浪. 中南大学, 2007(06)
- [10]分布式多媒体系统研究及其在水利中的应用[D]. 张正兰. 河海大学, 2003(03)