国内云计算研究领域核心作者群知识结构及演化路径分析_王建冬
云计算：体系架构与关键技术_图文.
云计算:体系架构与关键技术罗军舟金嘉晖宋爱波东方东南大学计算机科学与工程学院,江苏南京211189摘要:系统地分析和总结云计算的研究现状,划分云计算体系架构为核心服务、服务管理、用户访问接口等3个层次。
围绕低成本、高可靠、高可用、规模可伸缩等研究目标,深入全面地介绍了云计算的关键技术及最新研究进展。
在云计算基础设施方面,介绍了云计算数据中心设计与管理及资源虚拟化技术;在大规模数据处理方面,分析了海量数据处理平台及其资源管理与调度技术;在云计算服务保障方面,讨论了服务质量保证和安全与隐私保护技术。
针对新型的云计算应用和云计算存在的局限性,又探讨并展望了今后的研究方向。
最后,介绍了东南大学云计算平台以及云计算研究与应用方面的相关成果。
云计算;虚拟化;数据中心;海量数据处理;服务质量;安全与隐私T P393A1000-436X(201107-0003-19C l o u d c o m p u t i n g: a r c h i t e c t u r e a n d k e y t e c h n o l o g i e sL U O J u n-z h o u J I N J i a-h u i S O N G A i-b o D O N G F a n g2011-05-202011-06-30基金项目:国家自然科学基金资助项目(61070161,61070158,61003257,60773103,90912002;国家重点基础研究发展计划(“973”计划基金资助项目(2010C B328104;国家科技支撑计划课题基金资助项目(2010B A I88B03;教育部博士点基金课题基金资助项目(200802860031;江苏省自然科学基金资助项目(B K2008030;国家科技重大专项课题基金资助项目(2009Z X03004-004-04:江苏省“网络与信息安全”重点实验室基金资助项目(B M2003201;“计算机网络与信息集成”教育部重点实验室项目(93K-9・4・・5・・6・・7・・8・・9・・10・・11・・12・・13・・14・・15・・16・・17・・18・万方数据@@[1]T H U S O O A,S H A O Z, A N T H O N Y S, e t a l. 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B e r l i n,H e i d e l b e r g:S p r i n g e r-V e r l a g,2008.327-338.@@[67]T I A N T,L U O J,W U Z.A r e p l i c a r e p l a c e m e n t a l g o r i t h m b a s e d o nv a l u e-c o s t p r e d i c t i o n[J].L e c t u r e N o t e s i nC o m p u t e r S c i e n c e,2008:365-373.@@[68]O p e n Q R M[E B/O L].h t t p:w w w.o p e n q r m.c o m, 2011.罗军舟(1960-,男,浙江宁波人,博士,东南大学教授、博士生导师,主要研究方向为网格与云计算、下一代网络体系结构、协议工.程、网络安全和管理、服务计算。
《云计算》核心课程标准
《云计算》核心课程标准本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是云计算的基本概念、发展现状、主要平台的部署及关键技术、虚拟化与容器技术、云计算的实用化、国内外云计算服务与大规模应用、环境云和万物云典型行业应用介绍与剖析等内容，为后续的大数据实训课程打好坚实的基础。
二、课程设计与理念（一）以“工种（岗位）技能标准”设计课程本课程具有很强的实践性，目标是使学生通过本课程所规定的全部教学内容的学习，能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的认识，熟悉云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景。
（二）理论教学与实践教学相结合，以实践教学为中心重点培养学生的职业能力本课程采用理论与实操一体化教学，理论与实操紧密联系，环环相扣，将理论与实操对应起来，使理论真正起到指导实操的作用。
传统教学重理论轻实践实训，改革后的本课程侧重实训实操教学，强调学生职业能力与动手能力的培养。
理论教学围绕实操转，教学以学生职业能力为根本，以学生职业能力的培养引领教学全过程。
（三）采用项目教学与任务驱动教学法相结合的方式进行教学本课程系统介绍了云计算的理论知识、主流技术和实战应用，包括大数据与云计算、GOOgIe云计算原理与应用、AlnaZOn云计算AWS、微软云计算WindOWSAzure>HadOOP2.0:主流开源云架构、HadoOP2.0大家族、虚拟化技术、OPenStaCk开源虚拟化平台、云计算数据中心利用所学的云计算知识解决行业应用问题。
（四）坚持校企合作开发课程的理念本课程在设计与开发过程中始终坚持校企合作的理念，经常与大数据公司保持合作与联系，还经常深入到大数据培训公司及其相关企业进行调查研究，实时掌握企业对大数据人才的需求与任职要求，与企业一起研讨教学内容，探究教学方法，与企业合作开发设计课程。
三、课程目标（一）总体目标通过本课程的学习，学生能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的认识，熟悉云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景。
云计算基础架构
云计算基础架构在当今数字化的时代，云计算已经成为了企业和个人不可或缺的技术手段。
云计算基础架构作为云计算的基石，其重要性不言而喻。
那么，究竟什么是云计算基础架构呢？简单来说，它是支撑云计算服务运行的一系列硬件、软件和网络组件的集合。
就好像是一座大厦的框架，为各种功能和服务提供了坚实的基础。
云计算基础架构主要包括三个关键部分：计算资源、存储资源和网络资源。
计算资源是云计算的“大脑”。
它包括服务器，这些服务器可以是物理服务器，也可以是虚拟服务器。
虚拟服务器的出现极大地提高了资源的利用率。
想象一下，以前一台服务器只能为一个应用程序服务，现在通过虚拟化技术，可以在一台服务器上同时运行多个虚拟机，每个虚拟机都可以运行不同的应用程序，大大节省了硬件成本和空间。
而且，云计算提供商还能够根据用户的需求动态地分配计算资源，实现弹性扩展。
比如在双十一期间，电商网站的访问量会暴增，这时候云计算就可以迅速为其增加计算资源，保证网站的稳定运行，而在访问量恢复正常后，又可以把多余的资源释放出来，避免浪费。
存储资源则是云计算的“仓库”。
它负责存储各种数据，包括用户的文件、数据库、图片、视频等等。
云计算中的存储通常分为块存储、文件存储和对象存储。
块存储就像是电脑里的硬盘，直接将数据以块的形式存储和读取，适合对性能要求高的应用，比如数据库。
文件存储则类似于我们常见的文件系统，可以通过目录和文件名来访问和管理文件，适合共享文件的场景。
对象存储则是将数据作为对象进行存储，每个对象都有唯一的标识符，适合存储大量的非结构化数据，比如图片和视频。
而且，云计算的存储资源通常具有高可靠性和可扩展性，数据会被自动备份到多个地方，以防止丢失。
网络资源是云计算的“血管”。
它确保了数据能够在计算资源和存储资源之间快速、稳定地传输。
云计算中的网络包括内部网络和外部网络。
内部网络用于连接云计算平台中的各个组件，保证它们之间的通信顺畅。
外部网络则用于连接用户和云计算平台，让用户能够随时随地访问云服务。
结构化学习的价值取向与路径探寻
结构化学习的价值取向与路径探寻【关键词】小学数学;结构化学习;整体建构當前，数学教学依然存在着知识“碎片化”、教学“重复化”、学习“无序化”等低效现象，然而基于整体视角的结构化学习可以有效改变这一现状。
所谓结构化学习，是指按照“点→线→面→体”的方式，将数学学习中的知识、思维和策略进行整体关联和融通，引导学生经历从“立结构”到“用结构”的建构过程，促进学生学习力的提升。
在教学中，结构化学习可以采用以下路径推进（见图1），下面将从价值取向、基本路径和核心要素三个方面做简单阐述。
一、小学数学结构化学习的价值取向小学数学结构化学习可以改变立足一个知识点的线性学习方式，在立足整体的基础上推进，实现从“单一割裂的点状思维”向“整体融合的结构化思维”的转变。
（一）实现从“点状”到“网状”的知识结构化小学数学结构化学习，可以充分把握知识体系内各组成要素之间相互联系、相互作用的方式，可以使“点状”的单个知识点形成“网状”的知识图，进而形成大概念统摄下的数学知识结构。
例如，“万以内数的认识”是“数的认识”教学的第三阶段。
教学中可以基于位值原理，让学生借助动手操作、画图表征、语言表达等方式，体验十进位值制思想，整体融合数数、数的组成、大小比较、近似数等知识点，经历将知识点串联成线，再由线连成网的过程，同时有机渗透其他位值制计数法，沟通不同进制计数法的联系，初步建立“数的认识”的位值大概念，从而形成关于“数的认识”的结构化知识。
（二）实现从“单点”到“拓展”的思维结构化根据可观察的学习结果（SOLO分类评价法），可以将数学理解层次进行梯状刻画，分别是前结构水平、单点结构水平、多点结构水平、关联结构水平和拓展抽象水平。
小学数学结构化学习能够改变线性的学习路径，基于整体视角推进，通过可视化的多元表征助力结构化的数学思维生成。
多元表征是实际生活情境、操作模式、图像、口语符号和文字符号这五种表征之间的自主转化（见图2），这是一种从“单点”到“拓展”的结构化思维方式。
云计算
因此，可以不严格地把云计算定义为：
可满足访问计算资源的意图－解决实际问题，并满足以上这些要 求的计算，被称之为“云计算”．
形象地可表达为：
＋ 云计算 图２：云计算概念示意
满足
给出结果
如何把以上定义更加严格？就现在的IT技术和IT基础设施，以及要满
②关于云服务创建者
是什么：与云服务消费者和云服务提供者一样，云服务创建者可以是一 个组织或一个个人．但他们可能关注不同的业务或技术．
责任：云服务创建者负责创建一个云服务，并运行维护、管理该云服务
的特定制品，所创建的服务可被一个云服务提供者予以运行，并可展示给云 服务消费者． 需要的条件： －CCMP体系结构应定义云服务创建者通常所需要的管理功能．
云计算觋决方案 限定 私有的 组织边界 混合的 图５：云服务部署模型示意 限定 限定 公共的
若在云体系结构和相应的解决方案中，云服务严格被限定在组织边界内，那么就称其
部署是私有的．对于私有的服务，其服务实例的部署一定要满足原环境的条件．因此就需 要一个生态系统，维护这一环境，否则该服务就无法生存． 若云服务可穿越组织边界，就称其部署是公共的； 如果是组合的，即又可能在边界内又可能在边界外，就称其部署是混合的．
－为了达到从云服务中得到有效的期望，负责运行一个云服务的运行人员，
需要与开发云服务的组织紧密结合，这是在创建云服务中一个十分重要的方面
③关于云服务提供者 是什么：是一个组织戒一个人 在同一时间上，扮演云服务提供者和云服务消费者的人，应是另一个 云服务提供者的伙伴．尽管作为不同的角色对他们予以定义，但还可能在同 一个组织中存在一个云服务提供者具有云服务创建者的角色，即没有必要是 云服务提供者和云服务创建者在不同的组织中．
高校知识图谱的构建与数字资源分配新融合
高校知识图谱的构建与数字资源分配新融合作者：房栋来源：《中国信息技术教育》2018年第16期摘要：本文提出，知识图谱系统通过大数据和可视化技术，建立以关键词为中心的知识体系，能让资源以结构化、可视化的方式呈现，让知识的获取更加快速、准确。
同时，在移动互联时代为学校的数字资源建设、管理、服务提供了一个获取、存储、组织、管理、更新和展示的有效手段。
关键词：知识图谱；大数据；数字资源；可视化中图分类号：G434 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2018）15/16-0164-04当今的信息化社会，从商业经济运行到科研医疗创新，从政府管理到互联网服务支持，各个领域都爆炸式产生巨量的数据，谷歌公司每天要处理超过24拍字节的数据，谷歌子公司YOUTUBE每月接待多达8亿的访客，平均每一秒钟就有一段长度在一小时以上的视频上传，FACEBOO每天更新的照片量超过1000万张，每天人们在网站上点赞或评论次数大约有三十亿次，TEITTER上的信息量几乎每年翻一倍，每天都会发布超过4亿条微博，这些数据支撑了社会各方面的运行，也成为人类发展进步历程的宝贵财富积累。
2015年，一个名为AlphaGo 的计算机程序横空出世，在短短25个月的时间里斩落了中日韩的围棋顶尖高手，不断地挑战人类对围棋的认知。
从这些事例可以看出，知识图谱、大数据和深度学习成为推动人工智能发展的核心驱动力。
高校作为人类社会知识创造、记录和传承的智力机构，聚集了大量的科研和教学数据资源，因此，高校可利用人工智能技術整合校内外数字数据资源，构建基于校本特色的知识图谱，为学校的智力支持构建一个智能、高效的知识组织方式，形成信息技术与资源的新融合，帮助师生更加快速而准确地查找自己需要的信息。
谷歌公司于2012年首先提出知识图谱的概念，表示将在其搜索结果中加入知识图谱的功能，同年5月推出谷歌知识图谱，强化其搜索引擎的搜索结果，标志着大规模知识在互联网语义搜索中的成功应用。
专利视角下云计算领域的知识图谱研究.
收稿日期:2012－07－21修回日期:2012－09－03基金项目:江苏省社会科学基金“江苏物联网产业发展路径及产业链培育问题研究”(编号:10GLB004;江苏省高校哲学社会科学重点研究基地重大招标课题“物联网产业技术路线与商业模式演进研究”(编号:2010JDXM034。
作者简介:黄卫东(1968－,男,博士,教授,研究方向:知识管理、数据挖掘、物联网产业发展路径等;赵佳(1987－,女,硕士研究生,研究方向:技术创新管理、物联网产业发展路径。
专利视角下云计算领域的知识图谱研究"黄卫东赵佳(南京邮电大学物联网产业发展研究基地南京210046摘要专利是科学技术的重要知识载体,在技术创新升级和产业跨越式发展中,发挥着不可或缺的作用。
利用可视化工具,对专利数据库中云计算技术专利进行分析,研究合作网络及其聚类的知识扩散机制,在云计算专利权人特征描述的基础上,绘制云计算专利共被引、专利发明人以及专利发明机构的知识图谱,形象地反映出云计算领域技术发展态势及其研发主体间的合作关系。
结合研究结论,提出了引导我国深入布局云计算产业发展蓝图的对策建议。
关键词云计算专利共被引分析知识图谱技术扩散可视化中图分类号G306文献标识码A文章编号1002－1965(201301－0086－06Research on the Knowledge Mapping of Cloud Computing fromthe Perspective of Patent CitationsHuang WeidongZhao Jia(The Research Base of Internet of Things Industry Development ,Nanjing University of Postsand Telecommunications ,Nanjing210046AbstractPatents are important knowledge carrier of science and technology ,which have played an indispensable role in the technologicalinnovation upgrading and industrial great －leap －forward development．With the help of visualization software ,the patents of cloud com-puting from the Derwent Innovations Index database are processed to study the knowledge diffusion mechanism of cooperative network and luster．On the basis of describing institutions characterizations ,we draw the knowledge mapping of patent co －citationnetwork ,inventor cooperative network and cooperation of institutions network ,vividly reflecting the development trend of cloud computing technology and its R ＆D cooperation relations between inventors．Combined with research findings ,we put forward suggestions to guide our in －depth layout of the cloud computing industry blueprint．Key wordscloud computingpatentsco －citation analysisknowledge mappingtechnological diffusionvisualization0引言云计算被许多学者看做未来3－5年全球范围内最值得期待的技术革命。
云计算架构解析
云计算架构解析云计算架构是指构建和组织云计算环境所需的软硬件基础设施和组件。
它涵盖了云计算的各个层面，包括物理基础设施、虚拟化、管理层、服务层等。
本文将对云计算架构进行解析，从不同角度深入剖析其组成和运作原理。
1. 云计算架构的层次结构云计算架构按照功能和作用可以划分为以下几个层次：物理基础设施层、虚拟化层、管理层和服务层。
1.1 物理基础设施层物理基础设施层是云计算架构的基础，包括服务器、存储系统、网络设备等硬件设备。
这些设备构成了云计算的物理基础环境，支持云计算服务的运行和提供。
1.2 虚拟化层虚拟化技术是云计算的关键，它将物理设备虚拟化为虚拟机，使得多个虚拟机可以共享一个物理设备的资源。
虚拟化层负责虚拟机的创建、管理和调度，实现资源的高效利用和动态分配。
1.3 管理层管理层是云计算架构的重要组成部分，它包括云平台管理器、资源管理器、虚拟网络管理器等。
管理层提供对云计算环境的监控、管理和控制，确保云计算服务的可靠性和高效性。
1.4 服务层服务层是云计算的最高层次，为用户提供各种云计算服务，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
服务层根据用户需求，提供弹性的、按需的计算、存储和应用服务。
2. 云计算架构的特点2.1 高可扩展性云计算架构具有高度可扩展性，可以根据用户需求自动扩展资源。
它可以根据负载情况动态调整计算和存储资源，实现资源的弹性分配和使用。
2.2 高可靠性云计算架构中的各个组件和服务都具有高可靠性。
通过多机房的部署和数据冗余备份，可以保证云计算服务的连续可用性，即使出现硬件故障或网络中断也不会影响用户的正常使用。
2.3 虚拟化技术支持云计算架构中广泛使用虚拟化技术，实现资源的虚拟化和共享。
虚拟化技术提供了统一的资源管理和调度机制，使得资源的利用率大幅提高，同时降低了系统运维成本。
2.4 多租户支持云计算架构可以支持多租户模式，即多个用户可以共享同一套云计算环境。
本科专业认证《大数据技术基础》教学大纲
《大数据技术基础》教学大纲课程名称：大数据技术基础英文名称：Big data technology课程编号：无课程性质：选修学分/学时：2/32。
其中，讲授26学时，实验0学时，上机6学时，实训0学时。
课程负责人：先修课程：高级操作系统(Linux)、JA V A程序设计、数据库原理与技术.一、课程目标课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
在Hadoop、HBASE和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
通过本课程的学习，达到以下教学目标：1.工程知识1.1掌握必要的数学与自然科学知识。
1.2掌握必要的工程基础与专业知识。
2.问题分析2.1能够理解并恰当表述工程实际问题。
2.2能够找到合适的解决问题的程序与方法。
2.3在一定的限制条件下能够合理解决问题。
3.设计/开发解决方案能够运用计算机科学与技术专业基础知识、科学研究及项目管理的基本能力进行产品设计与开发并体现创新意识。
4.研究能够合理采用科学方法进行研究并设计实验方案。
5.使用现代工具能够正确运用工具与资源对计算机科学与技术复杂技术工程问题进行设计与实现。
6. 终身学习6.1具有自觉搜集阅读与整理资料的能力。
6.2了解本专业发展前沿。
二、课程内容及学时分配如表1所示。
表1 《大数据技术基础》课程内容及学时分配三、教学方法课程教学以课堂教学、实验教学、课外作业等共同实施。
本课程采用21世纪高等教育计算机规划教材，结合学生个性特点，因材施教。
本课程的课堂教学将充分利用数字化技术、网络技术制作丰富多彩的教学课件和辅导材料，调动学习积极性，提高教学效率。
本课程课堂教学流程如图1所示。
图1大数据技术基础教学流程本课程安排5次课外作业：1.画出Hadoop的项目结构简图。
ict大数据习题库+参考答案
ict大数据习题库+参考答案1、当前算法为最小连接数，权重可填()，流量最多。
A、-1B、1C、100D、0答案：C2、极速型SSD云盘，结合25GE网络和RDMA技术，能够提供单盘高达()的随机读写能力和单路低时延性能。
A、10万B、50万C、100万D、200万答案：C3、Python变量作为实参时，它和对应的形参之间数据传递方式是(____)。
A、由实参传给形参B、由形参传给实参C、在用户干预情况下，实参形参能相互传递D、由实参传给形参，再由形参传给实参答案：C4、()实施方案拟定了在未来几年将北京建设成为中国云计算研究产业基地的发展思路和路径。
A、祥云工程B、盘古开天平台C、上海云计算基地D、以上三个选项都不对答案：A5、在虚拟机详情页面点击“监控”未有监控数据图表，可能原因是：()。
A、虚拟机镜像未安装cloudBase-initB、虚拟机镜像未安装Cloud-reset-pwd AgentC、虚拟机镜像未安装UVP VMToolsD、虚拟机镜像未安装cloud-init答案：C6、支持向量回归与传统回归模型的差别(____)。
A、模型输出大于真实值B、模型输出小于真实值C、模型输出与真实值相同D、模型输出与真实值存在ε偏差答案：D7、在WAF纵深安全防护流程中，对于请求报头和返回报头都会检查两次。
但其中检查的内容有所差异，下列步骤中排序正确的是哪项()。
A、检查HTTP返回包头 > 检查HTTP返回包内容 > 检查HTTP请求报头 > 检查HTTP请求包内容B、检查HTTP返回包内容 > 检查HTTP返回包头 > 检查HTTP请求包内容 > 检查HTTP请求报头C、检查HTTP请求包内容 > 检查HTTP请求报头 > 检查HTTP返回包内容 > 检查HTTP返回包头D、检查HTTP请求报头 > 检查HTTP请求包内容 > 检查HTTP返回包头 > 检查HTTP返回包内容答案：D8、关于规划路由策略的描述，以下错误的是？A、路由表由一系列路由规则组成，用于控制VPC内子网的出流量走向B、如果不需要对子网的流量走向进行特殊控制，默认VPC内网互通的情况下，则使用默认路由表即可，无需配置自定义路由策略C、用户创建VPC时，系统会自动为其生成一个默认路由表，该默认路由表含义为VPC内网互通D、路由表不允许用户添加自定义路由答案：A9、Hadoop中MapReduce组件擅长处理（）场景的计算任务。
大数据环境下情报学发展的十个特征
-前沿与热点•大数据环境下情报学发展的十个特征**本文系国家社会科学基金重大项目“大数据时代知识融合的体系架构、实现模式及实证研究”(项目编号:15ZDB129)研究成果之一收稿日期:2020-12-17;责任编辑:柴若熔;通讯作者:李广建(***********.cn )罗立群李广建（1.北京大学信息管理系北京100871）摘要：近年来，认知科学、复杂科学、计算社会科学等领域出现的新思潮和新理论，为情报学的发展带来了新的机遇；大数据、人工智能的兴起，为情报学提供了新方法和新技术$大数据环境下的情报学在思想、方法和技术上都发生了许多变革，文章在跟踪近年情报学发展动态的基础上，归纳了大数据环境下情报学发展的十大特征，分别为计算化、模拟化、平台化、知识化、智能化、一体化、多元数据融合、方法联合化、结果聚合化和人机融合化。
关键词：大数据环境；情报学；发展特征中图分类号：G350文献标识码：A D01：10.11968/tsyqb.1003-6938.2021011Ten Characteristics of the Development of Information Science in Big Data Environ mentAbstract In recent years, new trends and new theories in cognitive science, complex science, computational social sci ence and other related fields have brought new opportunities for the development of information/intelligence studies; the rise of big data and artificial intelligence has provided new methods and new technologies for information/intelligence studies. Based on tracing recent developments of information/intelligence studies, the paper summarized ten characteris tics of information/intelligence studies to show the full picture of information/intelligence studies in the big data envi ronment, which are computerization, simulation, platformization, knowledge -based, intelligent, integration, multi-data fusion, methods combination, results aggregations, and human-machine integration.Key words big data environment; information/intelligence studies; development characteristics近年来，全球科学与技术界发生了重大的变革， 认知科学、复杂科学、计算社会科学等领域出现的新 思潮和新理论，为情报学的发展带来了新的机遇、注入了新的活力；大数据、人工智能的兴起,特别是深 度学习、知识融合、认知计算等技术的成熟为情报学 提供了新方法和新技术。
2024年海南继续教育公需科目答题活动题库及答案
2024年海南继续教育公需科目答题活动题库及答案学校:________班级:________姓名:________考号:________一、单选题(20题)1.著作权的保护期规定自然人死后（）年A.10.0B.30.0C.50.0D.100.02.从2009年云计算进入中国以来，我国云计算发展过程经历了()个阶段A.2B.3C.4D.53.根据《关于破除科技评价中“唯论文“不良导向的若干措施(试行)》，对中央级科研事业单位绩效评价突出()。
A.创新质量B.综合绩效C.支撑服务能力D.使命完成情况4.农业4.0属于()生产。
A.机械化B.智慧C.无人化D.小农5.保护工业产权巴黎公约属于（）。
A.宪法B.法律C.行政法规D.国际条约6.改变作品，创作出具有（）的新作品的权利?A.独占性B.非独占性C.独创性D.非独创性7.要积极为人才松绑，完善人才管理制度，做到()为本、信任人才、尊重人才、善待人才、包容人才。
A.人民B.人才C.效益D.贡献8.()“大数据“第一次写入政府工作报告，标志着我国对大数据产业顶层设计的开始A.2014年B.2015年C.2016年D.2017年9.《中国制造2025》中指出，()是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。
A.工业B.制造业C.农业D.服务业10.电影作品著作权由（）者享有。
A.制片者B.编剧C.导演D.摄影11.《关于支持和鼓励事业单位专业技术人员创新创业的指导意见》提出，在事业单位设置()，有助于充分发挥高校、科研院所等事业单位人力资源和技术资源优势，加快推动科技创新。
A.流动岗位B.技术岗位C.管理岗位D.创新岗位12.要制定实施基础研究人才专项，长期稳定支持一批在()领域取得突出成绩且具有明显创新潜力的青年人才。
A.社会科学B.自然科学C.政治D.经济13.广西深入实施()战略，开展增品种提品质创品牌专项行动，为全国市场提供更加多样、更高品质的供给。
2024河北继续教育公需科目答题活动题及答案
2024河北继续教育公需科目答题活动题及答案学校:________班级:________姓名:________考号:________一、单选题(20题)1.()阿里软件在江苏建立首个“电子商务云计算中心”，标志着云计算正式走入了中国的历史舞台A.2009年B.2010年C.2011年D.2012年2.《关于实行以增加知识价值为导向分配政策的若干意见》提出，激发广大科研人员的积极性、主动性和创造性，鼓励多出成果、快出成果、出好成果，推动()加快向现实生产力转化。
A.科研项目B.科技成果C.基础研究D.应用研究3.()是创新主体，是市场竞争主体，是产业发展支撑主体，是知识产权战略运用主体。
A.国家B.政府C.企业D.个人4.著作权的保护期规定自然人死后（）年A.10.0B.30.0C.50.0D.100.05.我国拥有世界上规模最大的()体系，有各项事业发展的广阔舞台，完全能够源源不断培养造就大批优秀人才，完全能够培养出大师。
A.义务教育B.中等教育C.中职教育D.高等教育6.用人主体要发挥主观能动性，增强服务意识和保障能力，建立有效的()，确保下放的权限接得住、用得好。
A.监督机制B.人才管理机制C.人才引进机制D.自我约束和外部监督机制7.广西深入实施()战略，开展增品种提品质创品牌专项行动，为全国市场提供更加多样、更高品质的供给。
①质量强桂；②品牌强桂；③产量强桂；④创意强桂。
A.①②B.①②③C.①②③④D.②④8.《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》中指出，到2025年，高技术产业产值占规模以上工业总产值比重达到（）。
A.3%B.18%C.65%D.70%9.()认为人才聚集有五大推动力：即创造性工作的丰富性；企业家能力生产的可能性；容易识别知识的消费者；容易识别知识的供应者；未来提升空间。
A.佩鲁的增长极理论B.佩鲁的增长极理论C.戈特利布的舒适度人才界集理论D.凯恩斯的就业与经济增长理论10.国家发展靠人才，民族振兴靠人才。
第8章OpenStack开源虚拟化平台(四)解析
FileSystem S3
HTTP
OpenStack Image Service存储虚拟机镜像的默认 后端是后端文件系统。
该后端允许OpenStack Image Service存储虚拟机 镜像在Amazon S3服务中。
OpenStack Image Service能通过HTTP在Internet 上读取可用的虚拟机镜像。
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8.4 镜像服务Glance Glance的组成部分
Glance-api
Glance-registry
《云计算》第三版配套PPT课件
Novacompute
Database
Swift or S3
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习题：
《云计算》第三版配套PPT课件
1．OpenStack是什么？ 2．总结OpenStack的主要组件及其功能。 3．请根据学过的知识总结一下各服务模块之间如何协同工作。 4．请通过学过的知识概括一下OpenStack与AWS的异同。
叶子节点
AccountA
AccountB
AccountC
Container1
Container2
Container1
Container2
Container1
Container2
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8.3 对象存储服务Swift
《云计算》第三版配套PPT课件
环的数据结构
环是为了将虚拟节点（分区）映射到一组物理存储设备上，并提供一定的冗余度 而设计的，其数据结构由以下信息组成。
Account Replicator
Integrity checking
Account Auditor
《云计算》第三版配套PPT课件
基于Google的云计算实例分析
基于Google的云计算实例分析
蔡键;王树梅
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2009(005)025
【摘要】首先介绍了云计算产生的背景、概念、基本原理和体系结构,然后以Google系统为例详细阐述了云计算的实现机制.云计算是并行计算、分布式计算和网格计算等计算机科学概念的商业实现.Google拥有自己云计算平台,提供了云计算的实现机制和基础构架模式.该文阐述了Google云计算平台:GFS分布式文件、分布式数据库BigTable及Map/Reduce编程模式.最后分析了云计算发展所面临的挑战.
【总页数】4页(P7093-7095,7107)
【作者】蔡键;王树梅
【作者单位】徐州师范大学,现代教育技术中心,江苏,徐州,221116;徐州师范大学,计算机科学与技术学院,江苏,徐州,221116
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于Google云计算的在线学习系统设计研究 [J], 武海丽;李彩玲
2.基于google云计算平台的web应用系统设计与实现 [J], 张丽蓉
3.基于Google的云计算技术 [J], 屠卫
4.基于Google的云计算实例分析 [J], 蔡键;王树梅
5.基于Google Earth Engine云计算的城市群生态质量长时序动态监测——以粤港澳大湾区为例 [J], 王渊;赵宇豪;吴健生
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大数据 云计算方面的经典书籍
大数据云计算方面的经典书籍大数据和云计算是当今互联网领域最热门的技术之一，相关的经典书籍也层出不穷。
下面我将列举出10本经典的大数据和云计算方面的书籍，希望对你有所帮助。
1. 《大数据时代》作者：维克托•迈尔•舍恩伯格这本书是大数据领域的经典之作，全面介绍了大数据的概念、技术和应用，对于理解大数据的本质和价值有很大帮助。
2. 《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》作者：姜振华、李建红、李国杰这本书详细介绍了大数据挖掘和分布式处理的基本原理和方法，包括MapReduce、Hadoop等相关技术，是学习大数据处理的好教材。
3. 《云计算：系统与实践》作者：吴恩达、李沐、李飞飞这本书由顶级大数据专家团队撰写，系统地介绍了云计算的概念、架构和核心技术，对于理解云计算的原理和应用有很大帮助。
4. 《大数据时代的机器学习》作者：陈天奇、李沐、李飞飞这本书介绍了大数据时代机器学习的基本概念、算法和应用，包括深度学习、决策树、聚类等内容，对于理解机器学习在大数据环境下的应用具有重要意义。
5. 《大规模分布式存储与计算》作者：许晓阳、李建红这本书详细介绍了大规模分布式存储和计算的原理和实践，包括分布式文件系统、NoSQL数据库等相关技术，对于构建大规模分布式系统非常有价值。
6. 《Spark大数据处理》作者：Matei Zaharia、Reynold Xin、Patrick Wendell等这本书介绍了Spark大数据处理框架的原理和应用，包括Spark 的核心概念、编程模型和常用算法，是学习Spark的重要参考资料。
7. 《Hadoop权威指南》作者：Tom White这本书是Hadoop领域的经典之作，详细介绍了Hadoop的架构、原理和应用，对于学习Hadoop具有重要意义。
8. 《大数据：云端智慧与机会》作者：维克托•迈尔•舍恩伯格这本书从商业角度讲述了大数据的应用和商业机会，包括大数据分析、数据驱动的创新和商业模式等内容，对于了解大数据的商业价值非常有帮助。
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Analysis on the Knowledge Structure and Evolution Path of Core Authors in Domestic Cloud Computing Research Areas
WANG Jiandong1, LIU Yang2, WANG Jimin2,†
王建冬 1 刘洋 2 王继民 2,†
1. 国家信息中心信息化研究部 , 北京 100045; 2. 北京大学信息管理系 , 北京 100871; † 通信作者 , E-mail: wjm@
摘要
基于海量数据可视化分析方法 , 对云计算的出现背景和发展历史进行计量分析。首先确定一批云计算
研究领域核心作者 , 基于这一作者群近十余年来发表文献的题录数据 , 构建云计算核心作者群的研究共词网 络。 引入社群结构抽样算法和 G-N 聚类算法 , 对领域研究总体分布情况进行分析。 引入概念团队隶属度算法 , 对重点学科团队研究特色进行比较分析。从时间维度分析云计算核心作者群进入该领域前后研究兴趣点的迁 移轨迹 , 并对国内云计算领域演化发展的基本阶段进行划分。 关键词 云计算 ; 核心作者 ; 共词网络 ; G-N 聚类 ; 隶属度 ; 演化路径 G301 中图分类号
表 1 基于 S-P-I 理论的云计算基本概念分类 Table 1 Classification of Cloud Computing basic concepts based on S-P-I
类别 软件即服务 (SaaS) 平台即服务 (PaaS) 基础设施即服务 (IaaS) 相关概念 云模式、云服务 云应用 云存储
1
1.1
云计算核心作者群的确定
云计算研究论文的获取
云计算作为一个新兴学科领域 , 其学科界限较
为模糊, 存在认识不统一的问题。 目前关于云计算服 务 的 类 型 , 美 国 国 家 标 准 与 技 术 研 究 院 (National Institute of Standards and Technology, NIST)所归纳的 S-P-I 模式在业界获得较多认同 [11] 。按照上述分类 , 可以对云计算及其相关概念做出扩展, 如表 1 所示。
北 京 大 学学 报 ( 自 然 科 学版 ), 第 49 卷 , 第 5 期 , 2013 年 9 月 Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, Vol. 49, No. 5 (Sept. 2013)
国内云计算研究领域核心作者群 知识结构及演化路径分析
Abstract Based on visual analysis method, the authors analyzed the emergence background and history of cloud computing research. Firstly, the core authors group of cloud computing research area was determined, and a co-word network was constructed using published literature bibliographic data of these authors in the last ten years. Then the community structure sampling algorithm and G-N clustering algorithm were introduced to analyze the overall distribution of the research field. Through counting the membership degree of a keyword to specific research groups, the authors made a comparative analysis on core groups’ research features. Finally, the migration path of core group’s research interest after and before entering this field was analyzed, and the domestic development of cloud computing was divided into several basic stages. Key words cloud computing; core author; co-word network; G-N clustering algorithm; membership degree; evolution path
科学知识图谱方法是基于科学研究成果的海量 数据 , 探索繁杂的抽象信息之间的复杂关系 , 从大 量杂乱无序的信息集中发现隐藏在其中的本质特征 和规律的一种有力手段。科学知识图谱方法的共词 分析传统可以追溯到 1983 年 Callon 等 提出的共词 分析方法 , 该方法致力于在词汇维度上进行科学知 识网络结构及其演化过程的研究 , 不仅可以描绘特
使用表 1 中检索词在中国知网进行主题检索 , 并将检索范围设定为核心期刊 , 得到文章 1457 篇。 其中 , 少部分文章属于气象类期刊 (101 篇 ), 手工删 除这部分数据。
1.2
云计算研究核心作者群的界定
基于上述云计算研究的核心文献 , 选择其中发
文量较高 ( ≥ 3) 的作者名单 , 逐一手工核对 , 剔除以 下 3 类作者信息。 1) 同名作者 : 手工识别并剔除同名作者共同发 表云计算领域文章, 导致该作者发文量虚高的 数据。 2) 新手作者 : 由于本文研究目的是探讨云计算 相关领域核心研究人员在进入该领域前后的研究兴 趣和热点的迁移规律 , 因此需要选择在相关领域内 从事研究时间较长的那部分研究人员作为研究对 象。为此 , 剔除了发文时间仅限于近两三年 (即云计 算概念出现以后 ), 研究范围仅限于云计算领域 , 在 此之前没有其他研究基础的那部分作者。 3) 挂 名 作 者 : 部 分 学 科 带 头 人 型 作 者 , 其 发 文量尽管很高 , 但大部分均以通信作者方式署名。 对于其中仅很少部分文章与云计算相关 ( 云计算领 域发文量占总发文量比例 <10%) 的挂名作者 , 手工 予以剔除。 通过上述步骤 , 本文最终得到 69 名云计算领域 研究的核心作者。部分研究者情况列于表 2。 参照中国知网给出的学科分类 , 国内云计算研 究领域的核心作者中 , 研究领域以如下几个学科为 主 : 电信技术 (10 人 )、互联网技术 (12 人 )、计算机 软件及计算机应用 (26 人 )、计算机硬件技术 (6 人 )、 图书情报与数字图书馆 (15 人 )。
收稿日期 : 2012-10-31; 修回日期 : 2013-02-15; 网络出版日期 : 2013-08-28 网络出版地址 : /kcms/detail/11.2442.N.20130828.1030.001.html
773
段 , 如图聚类分析、社群结构发现、演化动力学分 析和演化路径分析等方法 , 在科学知识图谱中的应 用越来越普遍 , 并成为未来发展的重要趋势。近年 来 , 社会网络分析方法也越来越多地被引入到科学 计量学研究中 , 很多社会网络分析中的经典指标 , 如节点中心性、边介数和分层理论等 , 为 解释概念 在学科领域中的地位 , 以及概念与概念之间的关系 提供了一种新的分析视角。 云计算是近年来国内学术界的热点研究领域之 一 , 特别是 2010 年《国务院关于加快培育和发展战 略性新兴产业的决定》发布后 , 云计算被列为新一 代信息技术产业的核心领域 , 更是吸引了政府、学 界和业界的共同关注。总体而言 , 云计算的概念比 较模糊 , 实际上是一组相关技术和服务的总称 , 这 些 技 术 包 括 SOA 技 术 、 网 格 计 算 技 术 (grid computing)、效用计算 (utility computing)、并行处理 (parallel computing)和分布式计算等。这些计算机概 念的混合演进并跃升为商业实现 , 就是云计算 [8] 。 Fingar[9] 认为 , 云计算概念的基本思想的提出甚至 可以追溯到 20 世纪 60 年代被誉为 “人工智能之父 ” J. McCarthy 的相关思想。可见 , 虽然云计算领域是 近三、四年才出现的全新领域 [10], 但研究人员实际 上从事网格计算、分布式计算等的研究已经有很长 时间。随着云计算研究的学科共同体逐渐形成 , 分 析上述学科共同体的学术渊源和研究路径 , 就能够 较好地归纳和分析云计算研究的知识演化脉络。 本 文 首 先 确定 一 批 云 计算 领 域 的 国内 核 心作 者 , 并收集这些核心作者近十余年在相关领域发表 的所有文献 , 在此基础上构建国内云计算研究领域 核心作者群的研究概念网络 , 并按照时间维度分析 云计算核心作者群在进入云计算领域前后研究兴趣 点的迁移轨迹 , 以期对我国目前云计算研究的学科 背景有一个更加清晰的认识。
1. Informatization Research Department, State Information Center, Beijing 100045; 2. Information Management Department, Peking University, Beijing 100871; † Corresponding author, E-mail: wjm@
表 2 国内云计算研究领域的核心作者群 (部分 ) Domestic core authors group of Cloud Computing research area (section)
所属子领域 图书情报与数字图书馆 图书情报与数字图书馆 图书情报与数字图书馆 电信技术 计算机软件及计算机应用 计算机软件及计算机应用 计算机软件及计算机应用 计算机软件及计算机应用 计算机软件及计算机应用 计算机软件及计算机应用 图书情报与数字图书馆 图书情报与数字图书馆 图书情报与数字图书馆 互联网技术 图书情报与数字图书馆 图书情报与数字图书馆 图书情报与数字图书馆 图书情报与数字图书馆 现单位 兰州商学院 兰州商学院 武汉大学 中国联合通信有限公司 北京航空航天大学 北京航空航天大学 北京航空航天大学 浙江大学 北京航空航天大学 成都信息工程学院 桂林理工大学 桂林理工大学 桂林理工大学 南京邮电大学 南通大学 山西财经大学 武汉大学 武汉大学 南京大学 桂林工学院 电子科技大学 清华大学 武汉理工大学 中国科学院软件研究所 杭州师范大学、浙江广播电视大学 西安电子科技大学 原单位