科学工作流kepler及其应用
Krashen输入假设理论的反思与启示
Ｋ ｒ ａ ｓ ｈ ｅ ｎ 认为促成语 言习得的发生应具 备两个基本 条件 ： 是为学习者提供所需要 的、 足 够 量 的可 理 解 输 入 ： 二是学 习 者 本 身 应 具 有 内在 的 可 加 工 语 言 输 入 的 机 制 。 根据这一观点 ． 语言输入是第一性 的。 是 语 言 习 得 的首 要 条 件 。 只 有 有 了大 量 的语言输入才有可能促成语言习得的发生。 ２ ． 语言输入的有效性、 可理 解 性 Ｋ ｒ ａ ｓ ｈ ｅ ｎ 强调语 言习得 是通过 理解信 息 ． 即通 过接 收 “ 理 解性输入” 而产 生 的 。 也 就 是说 学 习者 一 定 要 能 够 懂 得 输 入 的
沉默期使人们认识到在语言习得过程中昕是非常重krashen的语言输入主要指学习者接触到的潜在目标的语言材料也是指周围环境能够给学习者提供的各种语言信息其中包括口语和书面语的信号
Ｋｒ ａ ｓ ｈ ｅ ｎ输 入 假 设 理 论 的 反 思 与 启 示
疑
（ 南 京 外 国语 学 校 仙 林 分 校 初 中部 ， 江苏 南京 摘 要： 文章 客观 地 介 绍 、 分 析 了 美 国语 言 学 家Ｋ ｒ ａ ｓ ｈ ｅ ｎ 教 授在２ ０ 世 纪８ Ｏ 年 代 初 期提 出的 “ 语 言输 入 说 ” 的主 要 观 点及 理 论基 础。在此基础上 ， 对 目前 我 国外 语 教 学 过 程 中的 语 言 输 入 与输 出二 者 的切 合 问题 进 行 了探 讨 。 提 出了相 应 的 建议 。 关键词 ： 语 言输 入 语 言 输 出 反 思 启 示 上 个 世 纪８ ０ 年 代 初 期 ，美 国语 言 学 家 克 拉 申 （ Ｓ ． Ｋ ｒ ａ ｓ ｈ ｅ ｎ ） 教授提 出了“ 语 言 输 人说 ” （ Ｉ ｎ ｐ ｕ ｔ Ｈｙ ｐ ｏ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｓ ） Ｊ ￣论 ． 为第 二语 言 学 习及 外 语 教 学 提 供 了一 个 新 的概 念 ．在 外 语 教 学 界 产 生 了 较 为 广 泛 的 影 响 。笔 者 客 观 地 介 绍 了 “ 语言输入说 ” 的 主 要 观 点及理论基础 ， 并在此基础上 。 对 目前 我 国 外 语 教 学 过 程 中 的 语 言 输 入 与 输 出问 题 进 行 了探 讨 ， 提 出 了相 应 的 建 议 。 Ｋ ｒ ａ ｓ ｈ ｅ ｎ 输 入 假 设 理 论 的基 础 及 主 要观 点 Ｋ ｒ ａ ｓ ｈ ｅ ｎ 认为 。 语 言输入是 第一 性的 ． 语 言 习 得 是 通 过 理 解信息 ， 即通 过 接 收 大量 的“ 理 解性 输 入 ” 而产生的。 根 据 这 一 观点 ， 在语 言学 习过 程 中 ， 感受性语言行 为 ， 即听和读 ， 在 语 言 学 习 中起 主 导 作 用 。因此 ， 只要 为学 习者 提 供 足 够 数 量 和 形 式 的语言输入 ， 他 们 就 可 能 学 得 目的 语 。 他 说 。 幼儿在母语学 习 过 程 中 。成 人 为 了使 幼 儿 能 够 听 懂 或 懂 得 新 的 概 念 或 新 的 事 物。 使 用 了 简化 了 的语 言 。Ｋ ｒ ａ ｓ ｈ ｅ ｎ 认为， “ 简化 语 言 ” 是 一 种 在 特 定 环 境 下 非 常 有 效 的语 言 输 入 方 式 ，在 帮 助 幼 儿 习 得 母 语 的 过 程 中起 到 了 极 为 重要 的作 用 。Ｋ ｒ ａ ｓ ｈ ｅ ｎ 的“ 语 言输 入 说 ” 的 第二个主要论据是“ 沉 默期 ” 。“ 沉 默期” 主要 指 幼 儿 没 有 足 够 的能力讲话 的那段时 间 ， 在此期 间 ， 幼儿通 过听 ， 即 通 过 对 可 理 解性 语 言 输 入 进 行 加 工 、 整理。经过这段沉默期后 。 幼 儿 似 乎 下 意 识 地 习 得 了输 入 的语 言 。 在 沉默期 ． 儿 童在 接触 和 理 解 语 言时需要 一个吸收 和消化的过程 ， 经 过 这 段 时 间 的 内在 消 化。 才 能 逐 步 加 快 学 习 语 言 的进 程 。 与 儿 童 从 渐 进 到 飞 跃 的 过 程相 似 。 成 年人学 习第二语 言也需 要 积累和 消化 ． 才 能 逐 步 培养第二语 言的能力 ， 并 能 够 使 用 这 种 能 力 表 达 自 己 的 思 想 。“ 沉默期” 使 人 们 认 识 到 在 语 言 习 得 过 程 中“ 听” 是 非 常 重
科学工作流系统Kepler及其应用-发展数据资源,提升服
Kepler系统
Kepler构建于另一个开源可视化建模系 统PtolemyII之上，为科学家提供了一 个方便易用的工作平台。
Kepler是一个用户友好的程序，允许科 学家通过简单地拖拉、连接一些特定的 组件，建立满足条件的科学工作流，而 不用手工整合大量的软件程序，也不用 借助于计算机程序员的协助。
背景
科学密集型实验迭代的科学数据处理流 程
数据预处理
源数据获取
Web服务、SRB、FTP、HTTP
数据输入
数据运算
结果输出
结果数据集 可视化图片等
数据分析 数据挖掘
背景
动态的科学逻辑处理过程
虽然数据密集型科学问题的求解过程也遵 循一定的基本流程，但是整个过程中的诸 多细节却是动态的、不确定的，科学实验 流程的定义往往是不完整的，在执行过程 中也需要根据实验流程的运行态势做出动 态修改。
工作流概述
科学工作流
科学工作流是获取科学数据（包括传感器 数据、医学影像、卫星图像、仿真输出、 各类观测数据等等），并对所获取到的数 据执行复杂分析的灵活的工具。
目的在于组合一个广阔领域的应用程序， 从实验的设计、执行、监控到归档，以及 使得实验数据重用等的管理和分析流水线 化。
工作流概述
Director
Actor
Tab
Port
Searchable Component
List
Actor
Port
Actor
The Director controls the sequence of actor execution. Each actor takes data on its input ports, processes that data, and send results itsWouotrpkufltopworDtsis.play Panel
KT系列2：决策分析、方案选择、方案分析工具(附有案例,源工具表) kepner-tregoe
Situation Appraisal Identify Concerns Set Priority Plan Next Steps Plan Involvement
Decision Analysis Clarify Purpose Evaluate Alternatives Assess Risks Make Decision
Action and Set Triggers
Modules： 模块：
• Problem Analysis 问题分析
• Decision Analysis 决策分析
• Potential Problem (Opportunity) Analysis 潜在的问题（机会）分析
• Situation Appraisal 状况评估
• Choose a VW new 4-door, 4 wheel-drive car to buy 选一辆大众4个门，4驱新车买
1、Clarify Purpose 澄清目的
写一简短陈述, 包括: 选择词
Result结果 • 1 or 2 key modifiers
1到2个关键的修饰词 • Language broadens or narrows the range
of choice 语言可改变选择的范围
专业●用心
Case 案例：
Language Makes a DifferLeabharlann nce 语言的不同决策分析
（附有详细案例及工具表）
培训前须知
请关注培训室的紧 急疏散图
紧急疏散
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手机静音
专业●用心
非必须使用情况下 请关闭电脑
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CONTENT
工作流模型扩展及其在制造过程质量管理系统中的应用
扩展 模 型 的基 础 上 ， Ｊ Ｐ 工 作 流 引 擎 的 流程 实 现 机 制 为 以 ＢＭ 例 ， 绍 了工 作 流技 术在 制 造 过程 质 量 管理 系统 中的 应 用 ． 介
关 键 词 ： 工作 流模 型 ；工 作 流 引 擎 ； 量 管理 ； 质
Ｊ ＰＭ Ｂห้องสมุดไป่ตู้
中图 分 类 号 ： ＴＨ１ ６ ６
摘
要 ： 以过 程 工 程 理 论 作 为 工作 流 模 型 扩 展 的 理
不 包括任 何具 体 的工 作 流 信 息 ， 以满 足 简单 的过 程
定 义 的相 互 转 换 ．
论 基础 ， 工 作 流 管 理联 盟提 出的 工 作 流 过 程 定 义 元 模 型 进 对 行 模 型 构 建 方 面 上 的扩 展 ， 出一 种 由过 程 模 型 、 提 活动 模 型 、 组 织模 型 、 源 模 型 和 信 息 模 型 组 成 的 工作 流 扩 展 模 型 ．在 资
Ｇｒ ｕｐ Ｔｅ ｈ ｏ ｃ ｎｏｌｇｙ ＆ Ｐｒ ｄｕ ｔｏ ｏ ｒ ｉ ａｔｏ Ｖｏ１ ｏ ｏ ｃ ｉ ｎ Ｍ ｄｅ ｎ ｚ ｉ ｎ ．２７， ｏ Ｎ ．２， ０１ ２ ０
数据模 型 的形 式 ．依 据不仅 要 为建模 用 户提 供定 义 工作 流所需 要 的组件 或 元 素 的 主要 特 征 ， 还需 要 清 晰地 描述任 意业 务情 况 下 的 工作 流 的 需求 ， 考 过 参 程工程 相关理 论 ， 文将 工 作 流 过程 元 模 型扩 展 成 本 为过程 模型 、 活动 模 型 、 织模 型 、 源 模 型 以及 信 组 资
个相 对 简单 的概念 模 型 ， 描 述 了过程 以外 的因 素 只
对过 程 的支持作 用 ， 忽 略 了过 程 以外 的 因素 对过 而
科学工作流kepler及其应用
在地球科学领域，Kepler被用于处理和分析地理空间数据、气候模型输出等。通过Kepler， 科学家可以构建复杂的数据处理和分析流程，以揭示地球系统的动态变化。
生物医学
在生物医学领域，Kepler被用于处理和分析基因测序数据、医学影像等。利用Kepler的可 视化界面和并行计算能力，生物医学研究者可以高效地分析大规模的生物医学数据，以发 现新的生物标志物和治疗策略。
03 Kepler在科学计算中应用
天文数据处理流程
数据预处理
包括数据清洗、格式转换等步骤，为后续分析提供高质量数据。
数据分析
利用Kepler提供的统计和可视化工具，对天文数据进行深入分 析，如寻找周期性信号、识别天体类型等。
数据挖掘
通过Kepler的机器学习模块，对天文数据进行特征提取和分类， 发现新的天文现象和规律。
Kepler的模块化设计使得 它易于扩展和定制，以满 足特定应用的需求。
Kepler提供了一个直观的 用户界面，使得工作流的 构建和管理变得更加简单 。
Kepler能够利用分布式计 算资源，提高数据处理和 分析的效率。
发展历程及现状
初始阶段
Kepler最初是作为一个天文学项目的 工作流管理系统而开发的。
挑战二
数据安全和隐私保护
解决方案
加强数据安全管理，采用加密技术和访问控制机制 ，确保用户数据的安全性和隐私性。
挑战三
工作流可维护性和可扩展性
解决方案
采用模块化、组件化的设计思想，提供统一的接口和标 准，方便工作流的维护和扩展。
未来发展趋势预测
智能化发展
随着人工智能技术的不断发展，Kepler工作流将实现更高 程度的自动化和智能化，如自动优化工作流、智能推荐算 法等。
pulseekko应用案例
pulseekko应用案例pulseekko是一款功能强大的应用程序，可以帮助用户提高效率、管理时间、保持健康等方面。
以下是10个pulseekko应用案例，以帮助读者更好地了解这个应用程序的功能和用途。
1. 时间管理：pulseekko可以帮助用户管理时间，设置任务和提醒，提高工作效率。
用户可以创建任务清单，设置截止日期和优先级，并通过提醒功能保持任务的时效性。
2. 健康管理：pulseekko还提供健康管理功能，可以帮助用户记录饮食、运动和睡眠情况。
用户可以创建健康日志，记录每天的饮食摄入、运动量和睡眠时间，从而更好地管理自己的健康。
3. 学习计划：pulseekko可以帮助学生制定学习计划，安排学习时间和任务。
用户可以创建学习日程表，设置学习目标和任务，以及提醒功能，帮助他们合理安排时间，高效学习。
4. 会议管理：pulseekko可以用于管理会议和日程安排。
用户可以创建会议日程，设置会议时间、地点和议程，还可以邀请其他人参加会议，并通过提醒功能提醒参会人员。
5. 旅行计划：pulseekko可以帮助用户制定旅行计划，安排行程和预订机票酒店。
用户可以创建旅行日志，记录旅行目的地、行程安排和预算，还可以设置提醒功能，提醒自己办理签证、预订机票等事项。
6. 财务管理：pulseekko还提供财务管理功能，可以帮助用户记录收入和支出，制定预算和理财计划。
用户可以创建财务日志，记录每天的收入和支出情况，还可以设置提醒功能，提醒自己还款、缴费等事项。
7. 目标追踪：pulseekko可以帮助用户追踪目标的进展情况。
用户可以创建目标清单，设定目标和里程碑，设置提醒功能，帮助自己保持目标的持续性和动力。
8. 习惯养成：pulseekko可以帮助用户养成良好的习惯。
用户可以创建习惯日志，记录每天的习惯养成情况，设置提醒功能，帮助自己坚持习惯的养成。
9. 社交活动：pulseekko可以帮助用户组织社交活动，安排聚会和活动。
科学管理原理的应用
科学管理原理的应用引言科学管理原理是由弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）于20世纪初提出的一种管理理论。
该理论强调通过科学方法来分析和优化工作流程，以提高效率和生产力。
本文将探讨科学管理原理在不同领域的应用，并探讨其对组织和个人的影响。
应用场景科学管理原理的应用广泛存在于各个领域，例如制造业、医疗机构和服务行业等。
以下是一些常见的应用场景：制造业•通过时间和运动研究，确定最佳操作方法，提高生产效率；•使用标准化工作程序，减少操作错误和浪费；•利用工作量分析，分配任务和资源，确保生产线的平衡工作。
医疗机构•对医院流程进行分析，通过优化排班和减少非价值性活动来提高工作效率；•应用任务分解和分工原则，确保医务人员的工作流程紧凑和高效；•通过培训和培养技能，提高医务人员的专业水平，确保高质量的医疗服务。
服务行业•通过流程优化，提高餐厅的服务质量和效率；•利用实时数据和反馈来改进顾客体验；•通过员工培训和激励机制，提高员工绩效和满意度。
应用原则科学管理原理的应用需要遵循一些基本原则，以确保其有效性和可持续性。
1. 以事实为依据科学管理原理强调通过观察事实和数据来做出决策。
管理者应该收集和分析可靠的数据，而不是凭借主观判断或直觉来做出决策。
2. 分解和分工科学管理原理提倡将任务分解为小的可执行单元，并将其分配给适合的员工。
这样可以确保每个员工都专注于自己的工作，并提高整体效率。
3. 标准化程序标准化是科学管理原理的核心原则之一。
通过制定和遵循标准化工作程序，可以减少错误和浪费，提高效率和质量。
应用案例减少生产时间——汽车制造业在汽车制造业中，科学管理原理被广泛应用以提高生产效率和减少生产时间。
通过对工作流程进行时间和运动研究，管理者可以找出生产线上的瓶颈和浪费，并提出优化建议。
例如，通过将工作任务分解为简单的操作步骤，对每个步骤进行时间测量和分析，可以找到工作流程中的时间浪费和不必要的动作。
科学管理原理的应用案例
科学管理原理的应用案例1. 简介科学管理原理是由美国管理学家弗雷德里克·泰勒在20世纪初提出的一种管理理论，旨在通过科学的方法来提高生产效率和工作效能。
本文将介绍一个应用科学管理原理的案例，以展示其在实践中的应用和效果。
2. 案例背景某制造业公司由于过去几年的快速发展，存在诸多管理问题，包括生产效率低下、员工士气不高、生产线停机时间长等。
为了改善这些问题，公司决定引入科学管理原理，并对生产线进行重新设计和管理。
3. 应用科学管理原理的过程3.1. 规划阶段•分析员工岗位和操作流程，确定每个员工的任务和工作流程。
•设计合理的生产线布局，以便最大程度地减少员工的运动和物料的转移次数。
•制定详细的工作标准，明确每个岗位的工作要求和完成时间。
•设定明确的产品质量标准，制定相应的检测和监控措施。
3.2. 组织阶段•根据工作标准，对员工进行培训并确保他们理解工作要求。
•设立绩效考核体系，将员工的薪酬与绩效挂钩，激励他们提高工作效率。
•确定岗位责任和权限，并建立良好的上下级关系和沟通渠道。
•建立团队合作意识，鼓励员工之间相互合作，提高整体生产效率。
3.3. 控制阶段•实施生产监控系统，定期收集和分析生产数据，及时发现问题并采取纠正措施。
•进行质量检验，确保产品符合标准要求。
•定期开展绩效评估，对员工进行考核和激励。
•设立反馈机制，接收员工关于工作流程和工作环境改进的建议。
4. 成果和效益通过应用科学管理原理，公司取得了一系列显著的成果和效益：•生产效率提高：生产线布局合理化，员工的运动和物料转移次数大幅度减少，生产效率得到明显提高。
•生产质量提升：通过设立明确的产品质量标准和质量检验体系，产品质量得到有效控制和提升。
•员工士气提高：因为绩效考核体系的引入，员工通过努力工作可以获得更高的奖励，激发了员工的积极性和工作热情。
•生产线停机时间减少：通过实施生产监控系统和定期维护，生产线停机时间得到大幅度减少，有效提高了生产效率。
VO中的科学工作流技术
Actor Methods(续)
postfire 决定actor执行是否完成 postfire(): wrapUp 释放资源或者展示最终结果 wrapUp():
ScaleActor：Constructor
ScaleActor：输入数据比例缩放 public class ScaleActor extends TypedAtomicActor { public TypedIOPort input; public TypedIOPort output; public Parameter factor; public ScaleActor(CompositeEntity container, String name) throws NameDuplicationException, IllegalActionException { super(container, name); input = new TypedIOPort(this, "input", true, false); output = new TypedIOPort(this, "output", false, true); factor = new Parameter(this, "factor", new IntToken(1)); output.setTypeAtLeast(input); } public void fire() throws IllegalActionException {…} private Token scale(Token input, Token factor) throws IllegalActionException {…} }
基于Actor的工作流模型
Keeloq学习材料-Keeloq定义、应用领域、编解码原理介绍
Keeloq 学习材料一、Keeloq的定义Keeloq实际上是一个“ASIC”的特别设计，内含加密及解密技术。
二、Keeloq的安全性（以HCS300为例）Keeloq的编码含有一组64-BIT“编码密码”编码器共传送66-BIT的资料到解码器，其中有32-BITS的资料是一完全不可预测的跳码资料Keeloq的解码器知道这资料所用“编码密码”，所以可以用它来检验其接收的跳码资料是否正确Keeloq的传送资料是唯一，且不重履。
Keeloq较长的编码技术可避免扫描机在短时间内就将相同的码传送出去：即使以最快的方式来产生HCS300的编码(一秒约可传送10笔资料)，必须超过3.7年才可能产生全部的跳码部份(32 BIT)，若要产生全部66 BIT则需2.2×1011年。
三、Keeloq的应用领域适用于遥控或命令辨别的应用场合，如安全锁、车库门遥控、密秘通讯、软件保护等。
四、Keeloq编码技术原理介绍3．1 Keeloq的核心16-BIT同步计数器，每当一按键被按下时，同步计数器会自动加一并存储在内部的EEPROM。
Keeloq演算法-----一种非线性的推算公式，当输入数据进入这演算法时，其输出对输入而言是唯一的（不重覆）结果。
（输入数据=16-BIT同步计数值+10-BIT识别码+2-BIT溢出位+4-BIT功能键值，输出数据=32-BIT跳码）3．2 Keeloq的核心组成元件制造商代码（Manfacture’ s Code）制造商/产品的辨别由制造商自行决定此代码（不可泄露的原始密码）遥控器的制造商代码必须与接收解码器相同不同的制造商拥有不同的制造商代码序号（Serial Number）每一编码IC或遥控器其序号均不相同用来识别遥控器与接收器之间的关系即使使用者同时有两支遥控器来控制同一接收器，其序号也不相同（但制造商代码必须相同）编码密码（Encryption Key）利用制造商代码及序号产生64-BIT的编码密码这64-BIT的编码密码会被烧录在内部的EEPROM这64-BIT的编码密码是用来产生跳码的密码3．3 Keeloq如何产生编码密码（标准编码法）HCS300EEPROM 简易编码法（Simple Encode）编码密码= 制造商代码编码密码不会随着序号改变标准编码法（Normal Encode）编码密码不等于制造商代码编码密码是由制造商代码及序号共同产生，任何一项改变，编码密码也会改变安全编码法（Secure Encode）编码密码不等于制造商代码编码密码是由制造商代码及序号和种子码共同产生，任何一项改变，编码密码也会改变五、HCS300传送编码方式说明每当遥控器的按键被按下时，HCS300即会将下列的资料传送出去六、Keeloq的解密6．1 Keeloq解密方式硬件解密（如使用HCS500等）操作简易，缺点增加成本软件解密编程较复杂，以下重点讲解6．2 Keeloq的学习模式1．Keeloq系统为何要学习？因为生产配对方便，管理简单因为解码器一开始时，除了制造商代码外，什么都不知道！接收解码器须要众多的解码资讯储存在EEPROM 中，而这些资讯的提供者是遥控发射器（编码器）： ▲ 序号（Serial Number ）▲ 同步计数值（Current Sync.Counter Value ） ▲ 识别码（Discrimination Value ） ▲ 编码密码（Encryption Key ） 2．Keeloq 的学习步骤就是：接收跳码资料 进行资料解码 核对解码后资料 储存学习资料3．遥控发射器HCS300所提供的资讯 序号（Serial Number ）▲ 28-BIT 的序号是放在固定码中 ▲ 可自接收资料中直接取得同步计数值（Current Sync.Counter Value ） ▲ 16-BIT 的长度，隐藏在跳码中 ▲ 无法直接得到，须透过解码后才可取得 识别码（Discrimination Value ） ▲ 10-BIT 的长度，隐藏在跳码中 ▲ 无法直接得到，须透过解码后才可取得▲ 如不特别指定，识别码的值 = 序号中较低的10 BIT跳码资料 固定码解 码 后4．Keeloq基本解码元件原料一：制造商代码▲ 总长有64-BIT----对制造商的产品而言唯一的，一般固化在程序代码中原料二：▲ 简易学习模式----不需要▲ 标准学习模式----序号▲ 安全学习模式----种子编号+序号解码程序：decrypt()▲ 解码演算法则或XOR运算法则▲ 将原料一及原料二的资料加以解码▲ 此解码程序由Microchip提供5．简易学习模式透过一次的学习，取得下列资料：▲ 序号（Serial Number）▲ 识别码（Discrimination Value）▲ 同步计数值（Sync.Counter Value）在简易学习模式，解码密码是怎么取得？答案：制造商代码就等于解码密码。
kepler用户手册
Getting Started with KeplerThe Getting Started with Kepler guide is a tutorial style manual for scientists who want to create and execute scientific workflows.Table of Contents1. Introduction (2)1.1. What is Kepler? (2)1.2. What are Scientific Workflows? (4)2. Downloading and Installing Kepler (5)2.1. System Requirements (5)2.2. Installing on Windows (6)2.3. Installing on Macintosh (6)2.4. Installing on Linux (7)3. Starting Kepler (7)3.1. Windows and Macintosh Platforms (8)3.2. Linux Platform (8)4. Basic Components in Kepler (8)4.1. Director and Actors (9)4.2. Ports (10)4.3. Relations (11)4.4. Parameters (11)5. Kepler Interface (11)5.1. The Toolbar (12)5.2. Components, Data Access, and Outline Area (13)5.3. Director and Actor Icons (14)5.4. The Workflow Canvas (16)6. Basic Operations in Kepler (16)6.1. Opening an Existing Scientific Workflow (17)6.1.1. Example 1: Opening the Lotka-Volterra Workflow (17)6.2. Running an Existing Scientific Workflow (18)6.2.1. Example 2: Running the Lotka-Volterra Workflow with Default Parameters196.2.2. Example 3: Running the Lotka-Volterra Workflow with AdjustedParameters (20)6.3. Editing an Existing Scientific Workflow (24)6.3.1. Example 4: Editing/Substituting Analytical Processes in the Image JWorkflow (25)6.4. Searching in Kepler (27)6.4.1. Searching for Available Data (27)6.4.2. Searching for Available Processing Components (29)6.5. Creating a Basic Scientific Workflow (30)6.5.1. Example 5: Creating a “Hello World” Workflow (30)6.5.2. Example 6: Creating a Simple Workflow Using Local Data (32)7. Sample Scientific Workflows (33)7.1. Sample Workflow 1 – Simple Statistics (33)7.2. Sample Workflow 2 –Linear Regression (36)7.3. Sample Workflow 3 – Web Services (41)7.4. Sample Workflow 4 – XML Data Transformation (44)7.5. Sample Workflow 5 – Execute an External Application from Kepler (ExternalExecution actor) (47)8. Appendix (50)8.1. Ptolemy II – The Foundation of Kepler (50)8.2. Actor Reference (50)1.IntroductionThe Getting Started Guide introduces the main components and functionality of Kepler, and contains step-by-step instructions for using, modifying, and creating your own scientific workflows. The Guide provides a brief introduction to the application interface as well as to application-specific terminology and concepts. Once you are familiar with the general principles of Kepler, we recommend that you work through a couple of the sample workflows covered in Section 7 to get a feel for how easy it is to use and modify workflow components and how components can be combined to form powerful workflows.1.1.What is Kepler?Kepler is a software application for the analysis and modeling of scientific data. Kepler simplifies the effort required to create executable models by using a visual representation of these processes. These representations, or “scientific workflows,” display the flow of data among discrete analysis and modeling components (Figure 1).Figure 1: A simple scientific workflow developed in KeplerKepler allows scientists to create their own executable scientific workflows by simply dragging and dropping components onto a workflow creation area and connecting the components to construct a specific data flow, creating a visual model of the analytical portion of their research. Kepler represents the overall workflow visually so that it is easy to understand how data flow from one component to another. The resulting workflow emailed to colleagues, and/or published for sharing with colleagues worldwide. Kepler users with little background in computer science can create workflows with standard components, or modify existing workflows to suit their needs. Quantitative analysts can use the visual interface to create and share R and other statistical analyses. Users need not know how to program in R in order to take advantage of its powerful analytical features; pre-programmed Kepler components can simply be dragged into a visually represented workflow. Even advanced users will find that Kepler offers many advantages, particularly when it comes to presenting complex programs and analyses in a comprehensible and easily shared way.Kepler includes distributed computing technologies that allow scientists to share their data and workflows with other scientists and to use data and analytical workflows from others around the world. Kepler also provides access to a continually expanding, geographically distributed set of data repositories, computing resources, and workflow libraries (e.g., ecological data from field stations, specimen data from museum collections, data from the geosciences, etc.).1.2.What are Scientific Workflows?Scientific workflows are a flexible tool for accessing scientific data (streaming sensor data, medical and satellite images, simulation output, observational data, etc.) and executing complex analysis on the retrieved data.Each workflow consists of analytical steps that may involve database access and querying, data analysis and mining, and intensive computations performed on high performance cluster computers. Each workflow step is represented by an “actor,” a processing component that can be dragged and dropped into a workflow via Kepler’s visual interface. Connected actors (and a few other components that we’ll discuss in later sections) form a workflow, allowing scientists to inspect and display data on the fly as it is computed, make parameter changes as necessary, and re-run and reproduce experimental results.1Workflows may represent theoretical models or observational analyses; they can be simple and linear, or complex and non-linear. One of the benefits of scientific workflows is that they can be nested, meaning that a workflow can contain “sub-workflows” that perform embedded tasks. A nested workflow (also known as a composite actor) is a re-usable component that performs a potentially complex task.Scientific workflows in Kepler provide access to the benefits of today’s grid technologies (providing access to distributed resources such as data and computational services), while hiding the underlying complexity of those technologies. Kepler automates low-level data processing tasks so that scientists can focus instead on the scientific questions of interest.Workflows also provide the following:•documentation of all aspects of an analysis•visual representation of analytical steps•ability to work across multiple systems•reproducibility of a given project with little effort•reuse of part or all of a workflow in a different projectTo date, most scientific workflows have involved a variety of software programs and sophisticated programming languages. Traditionally, scientists have used STELLA or Simulink to model systems graphically, and R or MATLAB to perform statistical analyses. Some users perform calculations in Excel, which is user-friendly, but offers no record of what steps have been executed. Kepler combines the advantages of all of these programs, permitting users to model, analyze, and display data in one easy-to-use interface.1See Ludäscher, B., I. Altintas, C. Berkley, D. Higgins, E. Jaeger-Frank, M. Jones, E. Lee, J. Tao, Y. Zhao. 2005. Scientific Workflow Management and the Kepler System, DOI: 10.1002/cpe.994Kepler builds upon the open-source Ptolemy II visual modeling system(/ptolemyII/), creating a single work environment for scientists. The result is a user-friendly program that allows scientists to create their own scientific workflows without having to integrate several different software programs or enlist the assistance of computer programmers.A number of ready-to-use components come standard with Kepler, including generic mathematical, statistical, and signal processing components and components for data input, manipulation, and display. R- or MATLAB-based statistical analysis, image processing, and GIS functionality are available through direct links to these external packages. You may also create new components or wrap existing components from other programs (e.g., C programs) for use within Kepler.2.Downloading and Installing KeplerKepler is an open-source, cross-platform software program that can run on Windows, Macintosh, or Linux-based platforms. Kepler can be downloaded from the project website: .Kepler releases are a continual work in progress, and Kepler users are encouraged to contribute to the product by suggesting new features, and notifying the designers of bugs and other problems. See https:///developers/get-involved for more information. Community involvement in the on-going development of Kepler has proved valuable because it allows the system to quickly adapt to the needs of practicing scientists. To stay abreast of changes and updates, subscribe to the Kepler users’ mailing list at /ecoinformatics/mailman/listinfo/kepler-users.2.1.System RequirementsRecommended system requirements for running Kepler:•300 MB of disk space•512 MB of RAM minimum, 1 GB or more recommended• 2 GHz CPU minimum•Java 1.5.x (you may also use Java 1.6)•Network connection (optional). Although a connection is not required to run Kepler, many workflows require a connection to access networked resources.) •R software (optional). R is a language and environment for statistical computing and graphics, and it is required for some common Kepler functionality. R isincluded with the full Kepler installation for Windows and Macintosh; R is notincluded with Kepler's Linux installer.To download and install Kepler, follow the instructions for your system. Downloading the installer files may be time consuming depending upon your connection.NOTE: Java 1.5.x or greater is required and can be obtained from Sun’s Java website at: /j2se/downloads/ or from your system administrator. Kepler installers for Windows and Linux will direct you to a page to download and install Java 1.5.x if it is not already installed on your system. Check the installation instructions for your platform for more information.2.2.Installing on WindowsThe Windows installer will install the Kepler application and (optionally) R--a statistical computing language and environment used by a number of Kepler actors--on your system. If you do not have Java 1.5.x installed, the installer will direct you to a page to download and install it. Java 1.5.x or greater is required in order to run the Kepler software.If R is installed with Kepler, it should not interfere with a previously installed version of R except when one launches R from the command line (by entering 'R'). The Kepler installer updates your system so that the new version of R will be launched from the command line. Existing shortcuts will still open the previously installed R application. The version of R included with the Kepler installer is 2.10.1.Follow these steps to download and install Kepler for Windows:1.Click the following link: https:///users/downloads and select theWindows installer2.Save the install file to your computer.3.Double-click the install file to open the install wizard.4.Follow the steps presented to complete the Kepler installation process.Once the installation process is complete, a Kepler shortcut icon will appear on your desktop (Figure 2) and/or in the Start Menu.Figure 2: Kepler shortcut icon2.3.Installing on MacintoshThe Mac installer will install the Kepler application and (optionally) R--a statistical computing language and environment used by a number of Kepler actors--on your system. Java is included as part of the Mac OSX operating system, so it need not be installed.Because R is required for some common Kepler functionality, we recommend that users choose to install R with the Kepler installation (the default). If R is installed with Kepler, it should not interfere with a previously installed version of R except when one launches R from the command line (by entering 'R'). The Kepler installer updates your system so that the new version of R will be launched from the command line. Existing shortcuts will still open the previously installed R application. The version of R included with the Kepler installer is 2.10.1.Follow these steps to download and install Kepler for Macintosh systems: 1Click the following link: https:///users/downloads and select the Mac install file. Save the install file to your computer.2Double-click the install icon that appears on your desktop when the extraction is complete.3Follow the steps presented in the install wizard to complete the Kepler installation process.A Kepler icon is created under Applications/Kepler.2.4.Installing on LinuxThe Linux installer will install the Kepler application and, if you do not have Java 1.5.x installed, direct you to a page to download and install it. Java 1.5.x or greater is required in order to run the Kepler software.R, a language and environment for statistical computing and graphics, is NOT included with the Linux installer. Because R is required for some common Kepler functionality, we recommend that users download and install R. For more information about R, see .Follow these steps to download and install Kepler for Linux:1.Click the following link: https:///users/downloads andselect the Linux install file.2.Save the install file to your computer3.Double-click the install file to open the install wizard. We recommend that youquit all programs before continuing with the installation.4.The Kepler installer displays a status bar as the installation progresses.3.Starting KeplerTo start Kepler, follow the instructions for your platform.3.1.W indows and Macintosh PlatformsTo start Kepler on a PC, double-click the Kepler shortcut icon on the desktop (Figure 2). Kepler can also be started from the Start menu. Navigate to Start menu > All Programs, and select "Kepler" to start the application. On a Mac, the Kepler icon is created under Applications/Kepler. The icon can be dragged and dropped to the desktop or the dock if desired.The main Kepler application window opens (Figure 3). From this window you can access and run sample and existing scientific workflows and/or create your own custom scientific workflow. Each time you open an existing workflow or create a new workflow, a new application window will open. Multiple windows allow you to work on several workflows simultaneously and compare, copy, and paste components between workflows.3.2.Linux PlatformTo start Kepler on a Linux machine, use the following steps:1.Open a shell window. On some Linux systems, a shell can be opened by right-clicking anywhere on the desktop and selecting "Open Terminal". Speak to your system administrator if you need information about your system.2.Navigate to the directory in which Kepler is installed. To change the directory,use the cd command (e.g., cd directory_name).3.Type ./kepler.sh to run the application.The main Kepler application window opens (Figure 2.3). From this window you can access and run existing scientific workflows and/or create your own custom scientific workflow. Each time you open an existing workflow or create a new workflow, a new application window opens. Multiple windows allow you to work on several workflows simultaneously and compare, copy, and paste components between workflows.4.Basic Components in KeplerScientific workflows consist of customizable components—directors, actors, and parameters—as well as relations and ports, which facilitate communication between the components.Figure 3: Main window of Kepler with some of the major workflow components highlighted.4.1.Director and ActorsKepler uses a director/actor metaphor to visually represent the various components of a workflow. A director controls (or directs) the execution of a workflow, just as a film director oversees a cast and crew. The actors take their execution instructions from the director. In other words, actors specify what processing occurs while the director specifies when it occurs.Every workflow must have a director that controls the execution of the workflow using a particular model of computation. Each model of computation in Kepler is represented by its own director. For example, workflow execution can be synchronous, with processing occurring one component at a time in a pre-calculated sequence (SDF Director). Alternatively, workflow components can execute in parallel, with one or morecomponents running simultaneously (which might be the case with a PN Director). A small set of commonly used directors come pre-packaged with Kepler, but more are available in the underlying Ptolemy II software that can be accessed as needed. For more detailed discussion of workflow models of computation, please refer to the Kepler User Manual or the Ptolemy II documentation.Composite actors are collections or sets of actors bundled together to perform more complex operations. Composite actors can be used in workflows, essentially acting as a nested or sub-workflow (Figure 4). An entire workflow can be represented as a composite actor and included as a component within an encapsulating workflow. In more complex workflows, it is possible to have different directors at different levels.Figure 4: Representation of a nested workflow.Kepler provides a large set of actors for creating and editing scientific workflows. Actors can be added to Kepler for an individual’s exclusive use and/or can be made available to others.4.2.PortsEach actor in a workflow can contain one or more ports used to consume or produce data and communicate with other actors in the workflow. Actors are connected in a workflow via their ports. The link that represents data flow between one actor port and another actor port is called a channel. Ports are categorized into three types:•input port – for data consumed by the actor;•output port – for data produced by the actor; and•input/output port – for data both consumed and produced by the actor.Each port is configured to be either a “singular” or “multiple” port. A single input port can be connected to only a single channel, whereas a multiple input port can be connectedto multiple channels. Single ports are designated with a dark triangle; multiple ports use a hollow triangle.Workflows can also use external ports and port parameters. See the Ptolemy documentation for more information.4.3.RelationsRelations allow users to “branch” a data flow. Branched data can be sent to multiple places in the workflow. For example, a scientist might wish to direct the output of an operational actor to another operational actor for further processing, and to a display actor to display the data at that specific reference point. By placing a Relation in the output data channel, the user can direct the information to both places simultaneously.4.4.ParametersParameters are configurable values that can be attached to a workflow or to individual directors or actors. For example, the Integrator actor has a parameter called InitialState that should be set to the initial value of the function being integrated. The parameters of simulation model actors can be configured to control certain aspects of the simulation, such as initial values. Director parameters control the number of workflow iterations and the relevant criteria for each iteration.The next sections provide an overview of the interface and step-by-step examples of how to open, edit, and run different scientific workflows.5.Kepler InterfaceScientific workflows are edited and built in Kepler’s easily navigated, drag-and-drop interface. The major sections of the Kepler application window (Figure 5) consist of the following:•Menu bar – provides access to all Kepler functions.•Toolbar – provides access to the most commonly used Kepler functions.•Components, Data Access, and Outline area – consists of three tabs. The Components tab and the Outline tab both contain a search function and displaythe library of available components and/or search results. The Outline tabprovides an outline view of the workflow.•Workflow canvas – provides space for displaying and creating workflows.•Navigation area – displays the full workflow. Click a section of the workflow displayed in the Navigation area to select and display that section on theWorkflow canvas (the small unlabeled section in the lower left in the screenshot).Figure 5: Empty Kepler window with major sections annotated.5.1.The ToolbarThe Kepler toolbar is designed to contain the most commonly used Kepler functions (Figure 6).The main sections of the toolbar include:•Viewing –zoom in, reset, fit, and zoom out of the workflow on the Workflow canvas•Run – run, pause, and stop the workflow without opening the Runtime window.•Ports – add single (black) or multi (white) input and output ports to workflows;add Relations to workflowsFigure 6: Annotated Kepler Toolbarponents, Data Access, and Outline AreaThe Components, Data Access, and Outline area contains a library of workflow components (e.g., directors and actors, under the Components tab), a search mechanism for locating and using data sets (under the Data tab), and an outline view of the workflow (under the Outline tab). When the application is first opened, the Components tab is displayed.Components in Kepler are arranged in three high-level categorizations: Components, Projects, and Statistics (Table 1). Any given component can be classified in multiple categories, appearing in multiple places in the component tree. Use any instance of the actor—only its categorization is different.Browse for components by clicking through the trees, or use the search function at the top of the Components tab to find a specific component. For more information about searching for components, see section 6.4.2.Category DescriptionComponents Contains a standard library of all components,arranged by function.Projects Contains a library of project-specific components(e.g., SEEK or CIPRes)Statistics Contains a library of components for use withstatistical analysis.Table 1: Component Categories in KeplerClick the Data tab to reveal the Data Access area. From here, you can easily search the EarthGrid for remotely hosted data sets. For more information about searching for data, see section 6.4.1.5.3. Director and Actor IconsIn Kepler, icons provide a visual representation of each component’s function. Directors are represented by a single icon; actors are divided into functional categories, or families, with each category assigned a visually related icon (Table 2).Some actor families have a persistent family symbol, other families do not. The majority of the actor icons use a teal rectangle, though some icons, such as the Data/File Access icons use other colors and/or shapes. In the table below, persistent symbols are noted. For families that do not have a persistent symbol, an example of one of the icons from that family is displayed. A table that includes all icons for each family can be found in Chapter 5 of the Kepler User Manual.Icon Family Name DescriptionDirector Stand-alone component that directs theother components (the actors) in theirexecution Array Array actors are indicated with a curlybrace. Actors belonging to this family areused for general array processing (e.g., array sorting).Composite Composite actors are represented bymultiple teal rectangles because theyrepresent multiple actors. Composite actors are collections of actors bundled together to perform more complexoperations within an encapsulatingworkflow.Control Control actors do not have a persistentfamily symbol. These actors are used tocontrol workflows (e.g., stop, pause, or repeat).Data/File Access Data/File Access actors do not have apersistent family symbol. Actorsbelonging to this family read, write, andquery data. The icon displayed here is a data write icon.Icon Family NameDescription Data Processing Data Processing actors assemble, disassemble, and update data.Display Display actors are indicated by verticalbars. Actors belonging to this familyoutput the workflow in text or graphicalformatFile Management File Management actors do not have apersistent family symbol. Actorsbelonging to this family locate or unzipfiles, for example. The icon displayedhere is a directory listing icon.GAMESS GAMESS actors are used forcomputational chemistry workflows.General Actors that don't fit into one of the otherfamilies fall into the General family.General actors include email, fileoperation, and transformation actors, forexample. The icon displayed here is afilter icon.GIS/Spatial GIS/Spatial actors are used to processgeospatial informationImageProcessingImage Processing actors are used to manipulate graphics files.LogicLogic actors have no persistent family symbol. Actors in this family include Boolean switches and logic functions. The icon displayed here is an equals icon. MathMath actors have no persistent family symbol. Actors in this family include add, subtract, integral, and statistical functions.The icon displayed here is used torepresent statistical functions (e.g., theQuantizer actor).Model Model actors use a solid arrow. Modelactors include statistical, mathematical,rule-based, and probability models. Notethat icons will include additional symbolsfurther identifying the actor function.IconFamily Name DescriptionMolecular Processing Molecular Processing actors are indicated by a molecule icon in the upper left corner.Other/External Program Other/External Program actors are indicated by a purple rectangle. External Program actors include R, SAS, and MATLAB actors. The icon displayed here is an R icon.String String actors are indicated with the text string().String actors are used to manipulate strings in a variety of waysUtilityUtility actors are indicated with a wrench. Utility actors help manage and tune a particular aspect of an application.Web ServicesWeb Services actors are indicated by a wireframe globe. Actors in this family execute remote services.UnitsUnit components define a system of units. Table 2: The major Kepler icons5.4. The Workflow CanvasScientific workflows are opened, created, and modified on the Workflow canvas.Components are dragged and dropped from the Component, Data Access, and Outline area to the desired canvas location. Each component is represented by an icon (seeSection 5.3 for examples), which makes identifying the components simple. Connections between the components (i.e., channels) are also represented visually so that the flow of data and processing is clear.Each time you open an existing workflow or create a new workflow, a new application window opens. Multiple windows allow you to work on several workflowssimultaneously and compare, copy, and paste components between Workflow canvases.6. Basic Operations in KeplerThis section covers the basic operations in Kepler: opening and running an existingworkflow, and some techniques for editing, designing, and creating your own workflows.6.1.Opening an Existing Scientific WorkflowIn Kepler, workflows may be found as xml (MoML) or KAR files. A KAR is an archive file (a JAR) that aggregates many files into one. A “workflow KAR” is one that contains a MoML workflow file. To open or save a workflow KAR, use File=>Open…, File > Save, and File > Save As…To save a workflow as xml only, use Export…The demo workflows discussed here are xml files.1.From the Menu bar, select File, then Open MoML…. A standard file dialog boxwill appear.2.Workflows discussed in this guide are stored in yourKeplerData/workflows/module/outreach-2.X.Y/demos/getting-started/ directory, so navigate there. KeplerData is in Documents and Settings on Windows, or your home directory on Linux and Mac.Figure 7: The Kepler File menu.3.Double-click a workflow file to open it. The workflow will appear in theWorkflow canvas of the application window..6.1.1.Example 1: Opening the Lotka-Volterra Workflow。
专家系统开发工具OKPS
诊断系统中学习流程
采集信息，进行诊断推理。 发现新故障且求解成功后， 通过学习机制获取新知识 已存在的故障,对模型作相 应的修改 求解失败，将问题及求解 状况存入问题库
Hale Waihona Puke 系统的总体结构系统中的诊断知识库 系统中的诊断推理机 推理控制语言ICL 系统中的学习模块 远程设备诊断
远程设备诊断
传统系统中,设备之间相互独立,扩充性、灵活 性、通用性差,不能有效地进行信息交换和资 源共享 异地设备之间联系日益密切 网络技术和Internet技术的发展对远程设备 的诊断成为可能
诊断知识库的获取和管理工具
可视化的知识获取 所见即所得 方便添加、删除和修改诊断知识,浏览各种对象和 属性等管理维护工作 关系数据库和通用接口的选择有利于系统的移植 和分布式知识库的实现
知识库的内存访问策略
对象树导航技术
对象类的双向链表存储 建立知识对象索引表，存放知识对象的的属性起始记录 指针（记录号）和属性总数 在内存中只对当前结点推理，对修改过的属性槽和侧面 更新 从知识对象索引表中得到下一结点的属性槽在槽库中的 首记录指针，将其所有槽和侧面调入内存继续
在推理过程中是按照不同的次序执行
推理机的搜索策略
盲目搜索方法
深度优先 广度优先 有限深度优先 随机深度优先
启发式的搜索方法
爬山法 最近邻居搜索
推理机的搜索策略
单步控制的DFS实例:
搜索结果：
结点1: 先序方法 结点2: 先序方法 结点3: 先序方法 结点3: 后序方法 结点2: 中序方法 结点4: 先序方法 结点4: 后序方法 结点2: 中序方法 结点5: 先序方法 结点5: 后序方法 结点2: 后序方法 结点1: 中序方法
专家系统开发工具OKPS
glow人工智能
glow人工智能章节一：介绍Glow人工智能是一种基于机器学习和神经网络的人工智能系统，最初由加拿大蒙特利尔大学的研究团队开发。
Glow人工智能的全称为Generative Flow，它的作用是以少量的训练数据为基础，生成出新的数据，用于各种应用领域。
该技术已经在计算机视觉、语言处理、自然语言生成等领域得到了广泛应用。
章节二：Glow人工智能的工作原理Glow人工智能的工作原理主要基于两个概念：生成模型和变分推断。
其本质是一种将原始数据编码成高斯分布并解码回原始数据的模型，模型中使用的是一系列连续概率转换（CPT）及其反函数。
通过将多个CPT串联起来，可以构建出一个生成模型。
这种模型的特点是可以对多维数据进行建模，并且能够自适应复杂数据分布。
与此同时，Glow人工智能还采用了变分推断技术，可以在利用先验数据生成新数据时，控制生成过程的方差。
章节三：与GAN模型的比较与最初的生成模型GAN（Generative Adversarial Networks）相比，Glow人工智能具有以下优势：1.在数据生成质量上，Glow人工智能可以达到更高的准确度。
2.在数据生成速度上，Glow人工智能也更快。
3.在数据的可解释性上，Glow人工智能可以更准确地定位每个像素的生成路径，从而能够更好地解释数据生成的过程。
章节四：Glow人工智能的应用作为一种新型的机器学习算法，Glow人工智能已经被广泛应用于各个领域，以下是它的应用场景：1.计算机视觉Glow人工智能可以用于图像生成，例如，利用少量的图像数据，就能够生成更大规模的图像数据。
在这种应用场景中，Glow 人工智能能够更好地控制生成过程的方差，使得生成的图像内容更加丰富、多样化。
2.语言处理Glow人工智能也可以用于自然语言处理领域，它可以生成新的词组和句子。
这种应用场景可以帮助解决机器翻译和语音识别等问题，实现更好的自然语言生成。
3.个性化推荐Glow人工智能可以应用于个性化推荐领域，通过分析用户偏好和购买历史，生成对应的商品推荐列表，提高用户满意度和购物体验。
icpRQ操作规程
icpRQ操作规程ICPRQ操作规程1. 介绍ICPRQ（信息交流和问题解决）是一种信息交流和问题解决的方法，旨在帮助团队成员高效地交流信息和解决问题。
本操作规程旨在指导团队成员正确使用ICPRQ方法，并确保团队能够顺利地进行信息交流和问题解决。
2. ICPRQ流程2.1 发起ICPRQ会议ICPRQ会议应在需要交流信息或解决问题的情况下发起。
会议发起人应明确目的，并邀请相关团队成员参加会议。
2.2 信息交流在ICPRQ会议中，团队成员可以自由地交流信息。
以下是一些建议的交流方式：- 提出问题或观点：团队成员可以通过发言、提问、分享观点等方式来提出问题或观点。
- 听取他人意见：团队成员应尊重他人意见，并积极倾听和接受他们的观点。
- 建立共识：团队成员应努力达成共识，并在交流过程中解决问题。
2.3 问题解决在ICPRQ会议中，团队成员应努力解决提出的问题。
以下是一些建议的问题解决方式：- 分析问题：团队成员应对问题进行分析，了解问题的本质和原因。
- 寻找解决方案：团队成员可以共同讨论并寻找可行的解决方案。
- 进行决策：根据讨论和分析的结果，团队成员应进行决策，并确定最佳解决方案。
- 制定行动计划：团队成员应制定相应的行动计划，并分配任务给相关成员。
- 跟进执行：团队成员应跟进执行，确保行动计划按时完成。
3. ICPRQ原则在使用ICPRQ方法时，团队成员应遵循以下原则：- 尊重：团队成员应尊重他人的观点和意见，并避免批评和指责。
- 公开和透明：交流和问题解决的过程应公开和透明，让每个团队成员都能了解和参与其中。
- 积极参与：每个团队成员都应积极参与交流和问题解决的过程，贡献自己的观点和建议。
- 解决问题：ICPRQ的目的是解决问题，团队成员应专注于问题的解决，而不是纠缠于个人恩怨或争论。
- 反馈和改进：在ICPRQ会议结束后，团队成员应给出反馈，并提出改进的建议，以便进一步提高交流和问题解决的效果。
九种智能算法在科学工作流调度中的应用比较
九种智能算法在科学工作流调度中的应用比较马敬敬;阎朝坤;郑金格【摘要】科学工作流常用于描述大规模科学应用,由于涉及大量计算,常部署于网格或云环境中执行.作为科学工作流管理系统的一个重要组成部分,工作流调度算法的好坏对工作流管理系统的性能有着重要的影响.由于智能算法具有很好的全局搜索能力和组合优化的特点,其在工作流管理系统中的应用日益受到关注.在workflowsim平台上针对典型的科学工作流应用,以工作流执行时间为优化目标,对九种智能算法的性能进行了比较.实验结果表明,对于不同的工作流模型和不同的任务量,相对于遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等,化学反应算法具有较小的makespan,混合蛙跳算法、蚁群优化算法和粒子群算法的makespan相对较小,但却在不同任务量和不同工作流模型下表现不稳定.【期刊名称】《周口师范学院学报》【年(卷),期】2018(035)005【总页数】6页(P90-95)【关键词】工作流调度;任务调度;智能算法;makespan【作者】马敬敬;阎朝坤;郑金格【作者单位】河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475000;河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475000;河南大学计算机与信息工程学院,河南开封475000【正文语种】中文【中图分类】TP391.7工作流作为一种面向过程建模和管理的核心技术，能有效地描述活动及活动间的复杂约束关系，已成为大规模科学应用的典型范式.由于涉及大量的数据集和复杂运算，对计算和存储能力有很高的要求.当前，科学工作流应用普遍被部署到一些网格系统中执行，如TeraGrid，EGEE，Open ScienceGrid 等.为了管理科学工作流的执行，一些工作流管理系统被构建，著名的有Khajemohammadi H [1],GrADS [2],Kepler [3],Pegasus [4],SwinDeW-G.作为科学工作流管理系统的一个重要组成部分，工作流调度的目的是为工作流的子任务选择最合适的资源执行，保障工作流的顺利完成并满足用户的QoS 要求，调度策略的优劣对系统性能有明显的影响.工作流执行时间通常是用户最为关注的QoS指标，其中以优化工作流执行时间为目标的研究已经很多.典型算法有：列表调度算法HEFT 和CPOP，基于分层技术的动态关键路径调度算法DCP和DLS等，这些都属于启发式算法.除此之外，智能算法在工作流调度中也日益受到关注，一些实际的工作流管理系统也开始加入智能算法.比如ASKALON系统，已经把遗传算法这一智能算法应用在实际科学工作流调度很多年了.笔者考虑了九种智能算法在工作流调度中的应用，并对其性能进行了比较.1 相关研究目前为止，很多智能算法应用于工作流调度中，智能算法在工作流调度中表现出良好的性能.如美国的J.H.Holland教授提出了基于遗传算法(GA)的工作流调度，相对于HEFT或CPOP算法来说，具有良好的全局搜索能力.Pandey S, Wu L [5]等人提出了将基于粒子群优化算法的启发式算法(PSO)用于云资源调度中.Yu J和Buyya R [6]等利用遗传算法解决有最后期限和费用约束的工作流调度问题.还有Chen W N和Zhang J [7]，通过优化蚁群算法(ACO)，解决了网格工作流调度问题上不同的QoS要求.此外，许多启发于自然界和仿生物学的智能算法，在一些复杂的实际工程问题上有广泛应用.混合蛙跳算法(SFLA) [7]以其结构简单、参数少、全局搜索能力强，在水资源网络优化、函数优化、图像处理等问题方面应用良好.布谷鸟搜索算法(CS) [8]具有参数少、适应性好、搜索路径优的特点，多应用于工程优化问题和智能计算问题中.蝙蝠算法(BA) [8]以其结构简单、鲁棒性强的特点，则被广泛应用于全局工程优化问题、结构优化问题中.人工蜂群算法(ABC) [9]具有很强鲁棒性、算法灵活、适应性强，应用到神经网络训练、多图像处理、蛋白质检测等许多实际问题中.笔者对九种智能算法GA,PSO,SFLA,ACO,ABC,CS,BA,CRO以及MA在工作流调度中的应用 [10]进行了分析和比较.2 问题描述2.1 系统模型用户由系统接口输入要执行和测试的工作流,系统定义模块由收到的工作流信息对该工作流进行定义，并将定义好的工作流发送至执行引擎.执行引擎接收到工作流后，将工作流中的各任务映射到相应的系统资源上，再向调度引擎发送调度请求.调度引擎接收调度请求，并从资源管理器获取资源信息，调度完成相应任务.每次调度完成后调度引擎会将调度过的工作流信息反馈给执行引擎，以便执行引擎更新当前工作流执行状态，进行后续的调度请求工作，不断循环，直至完成工作流调度.工作流管理系统的系统模型如图1所示.图1 工作流管理系统模型图2.2 应用模型工作流中的各个子任务和子任务执行次序的约束关系将转化为一个(有向无环图)DAG来表示 [8].在DAG中，节点表示工作流中的各个任务，而有向边则用于表示各子任务间执行顺序的约束关系.以有向无环图G={V,E}为例，节点集合V={V1,V2,…,Vn}中，各元素分别表示工作流的每一个任务，有向边集合E={e12,e13,…,e(n-1)n}中，各元素分别表示工作流中事务流程的约束关系，即对于有向边eij=(vi,vj)，表示任务vi先于任务vj执行.对于表示整个工作流的DAG，还会增加两个虚拟节点，一个作为在工作流执行的起始节点，连接向入度为0的节点，另一个作为工作流执行的结束节点，连接向出度为0的节点.工作流调度中的虚拟机资源将转化相应的资源节点，工作流调度是用于子任务的映射.2.3 调度问题工作流调度问题的求解过程，可以描述为：在用户设定的QoS约束下，为工作流各子任务找到合适的资源节点，即寻找工作流各子任务到资源节点的映射方案，可以表示为：S:{t1,…,tm}×{r1,…,rn}→{0,1}m为子任务节点的个数，n为资源节点个数.本文QoS主要针对工作流调度的完成时间，即：最小完成时间.3 智能算法及应用大多数智能算法启发于自然界，来源于仿生物学.人们通过模拟自然界中的生物进化过程，将抽象的优化思想运用到科学问题的求解中，从而得出了设计这样一类用来解决复杂优化问题的算法.近几十年来，人们不断提出了许多智能算法，各种智能算法也不断被改进.但智能算法的基本流程通常如上图2所示. 算法运行之初，要先初始化相关参数，用以随机或按一定规则产生一个初始种群或位置，即最初的解.然后，在整个解空间上按一定规则生成新的解，即进行解的全局搜索.直到判断得到更优解后，会根据解的不同情况，利用相应算子，在更优解附近进行局部搜索，进一步寻找最优解.直到求得最优解符合终止条件，则输出结束，否则进行下一代的搜索.在工作流调度问题中，许多智能算法被应用，智能算法在工作调度中也表现出较于传统工作流调度算法更好的性能.蚁群优化算法灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为，模拟蚂蚁以信息素获取较短路径信息的方法.在工作流调度中，通过优化工作流调度时的路径选择策略，提高了工作流调度的效率.化学反应算法模拟分子间化学反应而引起的分子间的各种相互作用，不断迭代和比较，可在工作流调度中避免搜索过程陷入局部最优，优化工作流调度费用.智能算法在工作流调度问题中的应用，极大地丰富和优化了求解策略，提高了服务质量.智能算法的工作流调度与启发式不同，涉及解的构造，迭代过程,下面针对智能算法解的表示进行说明.图2 智能算法基本流程图任务的分配串和任务的调度串分别用于控制任务的资源分派和调度顺序,对工作流中的任务进行调度的求解过程即是对任务的分配串进行编码的过程.由于任务的调度串对任务的调度顺序进行了约束，则在构造用于任务到资源映射、控制任务资源分派的分配串时，就要保证该分配下对于某一任务的调度能够在其之前的约束任务全部完成后才可以开始.WorkflowSim工具包中设置了相关的组件来控制工作流的调度条件，如图3所示，是一个任务分配串的编码.图3 分配串的编码方式4 实验及分析4.1 测试科学工作流模型Montage是由NASA/IPAC红外科学馆创造了一个开源工具包，可用于生成自定义的天空镶嵌图案，用作输入图像在FITS中(Flexible Image Transport System)，如图4所示.Inspiral模型运行Pegasus于LIGO数据网格和开放科学网格，如图5所示.CyberShake模型工作流是由南部加利福尼亚地震中心用来表征一个区域的地震危险性特征,这些工作流程来自2 011个包括了高频码生产运行，如图6所示.图4 Montage模型图图5 Inspiral模型图图6 CyberShake模型图4.2 参数设置4.2.1 系统参数设置实验中的任务参数的设置默认为WorkflowSim工具包下的工作流基本参数,而虚拟资源的数量为5个，每个资源的计算能力在400～1 200之间.4.2.2 算法参数设置实验中各智能算法的参数设置如表1所示.4.3 实验结果分析4.3.1 Montage工作流调度实验结果分析表2、表3、表4记录了在Montage模型下任务量分别为25，50和100时各算法完成时间的Min、AVG和MAX值.表1 智能算法参数设置表智能算法参数设置ACO种群大小SIZE_COLONY = 10;城市的数量即为任务的数量;α = 1.0,表示残留信息的重要程度;β = 1.0,表示启发信息的重要程度;ρ = 0.7,表示信息素的蒸发系数.BA种群大小SIZE_POPULATION = 10;α = 0.9,用于更新脉冲的响度;γ = 0.7,用于更新脉冲发射的速率;声波频率的范围在0.0～1.0之间.CRO容器中初始分子数量initPopSize = 10;能量缓冲区初始值为energyBuffer = 0;容器内分子碰撞概率collRate = 0.2;碰撞时的动能损失率lossRate = 0.2;分子发生分解反应的临界值decThres = 500;分子发生合成反应的临界值synThres = 10.CS鸟巢数量NUM_NEST = 10;发现外来鸟蛋的概率PA = 0.25.GA种群数量SIZE_POPULATION = 10;交叉概率PC = 0.8;变异概率PM = 0.3.MA猴子数量NUM_MONKEY = 5;猴子的爬步长CLIMB_LENGTH = 1;望过程的视野长度WATCH_LENGTH = 1;猴子空翻的区间范围为-1～1.PSO粒子群大小SIZE_POPULATION = 10;惯性系数的变化范围0.4～0.9;学习因子C1 = C2 = 0.2.SFLA种群的规模F = M*N;划分的子群数目M = 5;每个子群中的个体数N = 4;子群内更新次数NE =10.表2 Montage_25工作流完成时间优化结果智能算法MinAVGMAXABC69.6374.1394.98ACO76.0576.1790.71BA92.5492.8896.98C RO72.4375.90101.02CS81.6682.8089.45GA88.3188.8191.27MA76.1278.701 04.65PSO73.3976.2889.08SFLA77.0578.8596.49从上面的表格可以看出，当任务数为25和50时，ABC和ACO的各类完成时间较短.如表3，ABC和ACO的平均完成时间较BA和GA提高40%.然而，当任务量增加时，如表4所示，ABO较所有算法平均完成时间最长，其完成时间明显增加，时间效率降低.反观CRO，在任务数为25和50时完成时间就比较短.在表4中任务数为100时，其平均完成时间更是达到最短，和其他算法相比，CRO在工作流完成时间上更高效.表3 Montage_50工作流完成时间优化结果智能算法MinAVGMAXABC126.10133.79162.80ACO137.72138.13167.01BA187.89187 .94196.32CRO144.53154.87212.76CS162.10164.84184.22GA186.03194.0220 6.80MA143.36157.39263.74PSO151.28156.62179.91SFLA163.14169.61190.5 5表4 Montage_100工作流完成时间优化结果智能算法MinAVGMAXABC327.19360.36430.70ACO288.46288.99332.51BA336.03336 .22373.21CRO258.83270.52334.28CS291.18298.68348.89GA283.11283.2330 7.05MA266.51268.54340.91PSO347.42351.48397.14SFLA327.39330.25350.6 94.3.2 Inspiral工作流调度实验结果及分析在Inspiral模型下任务量分别为30，50和100时各算法的完成时间如表5、表6、表7所示.表5 Inspiral_30工作流完成时间优化结果智能算法MinAVGMAXABC1 960.632 033.782 363.75ACO2 227.982 229.972 325.34BA2 253.042 263.582444.91CRO1 911.242 218.143 052.84CS2 028.422 179.692 405.91GA1 800.481 912.832 432.85MA1 913.141 952.492 489.39PSO3 083.223165.853 588.85SFLA1 713.891 754.372 027.56从上面的表格可以看出，当任务量为30和50时，ABC,GA和SFLA三种算法的完成时间都相对较短.例如，在表5中，MA的平均完成时间只有PSO的0.6倍.但是，在任务量为100的情况下，ABC和GA的平均完成时间达到6 037.07和5 527.5，与除CS外的其他算法相比平均完成时间最长.可见，随着任务量的增加，各个算法的运行时间也会随着任务量的增加而增加.而对于CRO，在任务量为100时，平均完成时间最短，仅有CS平均完成时间的四分之三.表6 Inspiral_50工作流完成时间优化结果智能算法MinAVGMAXABC3 191.403 292.164 418.79ACO3 208.763 218.713 573.11BA3 827.353 905.344832.30CRO3 261.983 826.345 223.23CS3 282.113 314.504 036.22GA3 129.033 196.824 264.48MA3 119.043 225.554 656.86PSO2 838.672 955.653 671.25SFLA3 083.223 165.853 588.85表7 Inspiral_100工作流完成时间优化结果智能算法MinAVGMAXABC5735.946 037.077 282.47ACO5 162.085 173.936 101.18BA4 902.575 121.185 885.85CRO4 334.974 579.905 148.98CS5 685.276 040.786 750.98GA5 479.755 527.585 734.07MA4 800.964 827.915 878.82PSO4 917.195 054.916 522.68SFLA4 509.124 615.835 113.584.3.3 CyberShake工作流调度实验结果及分析表2、表3、表4记录了在CyberShake模型下任务量分别为30，50和100时各算法完成时间的Min、AVG和MAX值.表8 CyberShake_30工作流完成时间优化结果智能算法MinAVGMAXABC260.07280.23430.36ACO298.34298.79323.29BA285.67300 .02302.65CRO280.08287.34321.94CS280.41283.73320.46GA282.58286.1333 9.29MA253.82264.60309.50PSO345.07345.73357.40SFLA279.13285.91322.3 2表9 CyberShake_50工作流完成时间优化结果智能算法MinAVGMAXABC377.05407.45496.27ACO464.47465.10507.79BA433.21450 .42566.99CRO401.23420.07552.25CS452.21461.45563.20GA501.98540.4561 8.36MA404.50428.46661.93PSO461.94465.28573.55SFLA533.40546.78686.4 6表10 CyberShake_100工作流完成时间优化结果智能算法MinAVGMAXABC936.68962.011 165.59ACO827.72828.89868.78BA1 003.311 009.481 103.07CRO805.64846.76972.94CS822.97845.301115.12GA839.57849.37928.64MA849.20855.091 129.78PSO817.79841.651 078.80SFLA794.89796.84935.42从上面的表格可以看出,ABC和MA在任务量为30和50的时候，完成时间都相对较短.例如，在表8中，ABC和MA的最小完成时间和平均完成时间在所有算法中是最短的.在表9中ABC的平均时间性能更是比SFLA提高了25%.而在任务量变为100时，ABC和MA平均完成时间较除BA外其他算法最长，算法时间性能不再突出.只有CRO在各任务量情况下，其完成时间始终保持相对较短，时间性能稳定.4.3.4 工作流调度的MinMakespan值结果及分析表11对比了不同模型下各算法的MinMakespan值.表11 任务数量100时工作流调度的MinMakespan值智能算法MontageInspiralCyberShakeABC359.597 230.141 350.44ACO426.795324.521 079.69BA340.955 642.681 243.57CRO305.145278.55658.93CS274.806 005.291 080.72GA356.165 309.051077.34MA374.705 892.401 315.05PSO421.765 564.62940.18SFLA399.326 530.23861.47从上面的表格可以看出,在不同的模型下，ABC和ACO的完成时间始终相对较长.如图11，在Inspiral模型下，ABC的MinMakespan值更是达到7 230.14.而SFLA、PSO和CS的在不同模型下的完成时间都比较不稳定，例如，SFLA在CyberShake 模型下的完成时间较所有算法除CRO外较短，而在Inspiral模型下，其完成时间达到了6 500以上.只有CRO，在三种工作流模型条件下，其完成时间较其他算法始终较短，时间性能更为良好和稳定.5 结论通过对以上九种算法在Montage,Inspiral和CyberShake三种不同工作流模型和不同任务量的情况下完成时间的实验数据可以看出：混合蛙跳算法、蚁群优化算法和粒子群算法的完成时间相对较小，但却在不同任务量和不同工作流模型下表现不稳定.只有化学反应算法无论是在不同的任务量条件下，还是在不同的工作流模型条件下，无论是极端的最值时间，还是平均时间，都相对较短.可以说，在完成时间上，对比其他算法，化学反应算法最为高效和稳定.参考文献：【相关文献】[1]Khajemohammadi H, Fanian A, Gulliver T A. Efficient Workflow Scheduling for Grid Computing Using a Leveled Multi-objective Genetic Algorithm [J]. Journal of Grid Computing, 2014, 12(4):637-663.[2]Altintas I, Berkley C, Jaeger E, et al. Kepler: An Extensible System for Design and Execution of Scientific Workflows [C]// International Conference on Scientific and Statistical Database Management. IEEE Computer Society, 2004:423.[3]Deelman E, Singh G, Su M H, et al. Pegasus: A framework for mapping complex scientific workflows onto distributed systems [J]. Scientific Programming, 2005, 13(3):219-237.[4]Pandey S, Wu L, Guru S M, et al. A Particle Swarm Optimization-Based Heuristic for Scheduling Workflow Applications in Cloud Computing Environments [C]// IEEE International Conference on Advanced Information NETWORKING and Applications. IEEE, 2010:400-407.[5]Khajemohammadi H, Fanian A, Gulliver T A. Efficient Workflow Scheduling for Grid Computing Using a Leveled Multi-objective Genetic Algorithm [J]. Journal of Grid Computing, 2014, 12(4):637-663.[6]Mehta F. Analysis on Software Project Staffing and Scheduling Using Ant Colony Optimization [J]. 2015, 3(3):1724-1727.[7]骆剑平, 李霞, 陈泯融. 云计算环境中基于混合蛙跳算法的资源调度 [J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(29):67-72.[8]Shrivastava P, Shukla A, Vepakomma P, et al. A survey of nature-inspired algorithms for feature selection to identify Parkinson's disease [J]. Computer Methods & Programs in Biomedicine, 2017, 139(C):171-179.[9]Chen W N, Zhang J. Ant Colony Optimization for Software Project Scheduling and Staffing with an Event-BasedScheduler [J]. IEEE Transactions on Software Engineering, 2012, 39(1):1-17.[10]Juve G, Chervenak A, Deelman E, et al. Characterizing and profiling scientific workflows [J]. Future Generation Computer Systems, 2013, 29(3): 682-692.。
普雷马克原理的应用案例
普雷马克原理的应用案例1. 什么是普雷马克原理普雷马克原理（Principle of Premack）是由美国心理学家大卫·普雷马克（David Premack）提出的一种原理，也被称为“大杂交定律”或“公平交换原则”。
该原理认为，一个人更愿意去做一个他更喜欢的活动来换取他不太喜欢的活动。
在应用中，可以利用这个原理来增加人们对某些任务的动力和参与度。
2. 应用案例2.1 提高学生学习兴趣普雷马克原理可以应用于提高学生的学习兴趣和积极性。
教师可以根据学生的兴趣爱好，设计一些活动或任务，将学习作为一种奖励或交换条件。
例如，在学生完成作业后，可以让他们参加一些他们喜欢的活动，比如玩游戏、看电视等。
这样，学生就会更有动力去完成作业，因为他们知道完成作业后可以获得自己喜欢的活动作为奖励。
2.2 提高员工工作积极性在组织和企业管理中，普雷马克原理也可以被应用于提高员工的工作积极性和员工满意度。
管理者可以设计一些激励机制，将员工所不喜欢的任务与他们喜欢的任务或奖励相联系。
例如，给予员工完成一定工作量后可以休息一会儿的时间，或者让员工参与一些他们感兴趣的项目。
这样，员工就会更有动力去完成工作，因为他们知道完成工作后可以获得自己喜欢的活动或奖励。
2.3 改善儿童行为问题普雷马克原理在教育和家庭中也有广泛的应用，特别是在改善儿童的行为问题方面。
当孩子的行为有问题时，家长可以应用普雷马克原理来激励他们改善行为。
例如，父母可以告诉孩子，如果他们表现得好、完成作业或者积极参与家务，那么父母会给予他们一些他们喜欢的奖励，比如看电视、玩游戏等。
通过这样的交换条件，孩子会更积极地改善行为，以获得他们想要的奖励。
2.4 增加运动的动力普雷马克原理也可以应用于增加人们参与体育锻炼的动力。
许多人可能感觉运动是一项枯燥乏味的活动，缺乏动力。
使用普雷马克原理，个人可以将自己不太喜欢的任务（如运动）与他们喜欢的活动或奖励相联系，从而提高他们参与运动的积极性。
doeker原理 -回复
doeker原理-回复doeker原理是一种常用于学术研究中的分析方法，其主要用途是通过对当前研究领域中存在的问题进行分析和解决，从而推动学术进步和知识创新。
在本文中，我将详细介绍doeker原理的概念、应用和步骤，以帮助读者更好地理解和应用该方法。
第一部分：doeker原理的概念和背景doeker原理，又称为Problem-Solving Principle，是由德国学者Doeker 于上世纪50年代提出的一种科学研究方法。
这种方法的核心思想是通过分析和解决当前研究领域中存在的问题，推动学术进步和知识创新。
doeker原理的提出主要是为了解决在学术研究中常见的问题，例如观点不一致、数据分析有限、实证研究结果不一致等。
通过应用doeker原理，研究者可以更加全面、客观地评估自己的研究问题，并提出切实可行的解决方案。
第二部分：doeker原理的应用领域doeker原理可以广泛应用于各个学科领域的研究，包括社会科学、自然科学、工程技术等。
不同学科领域的研究者可以根据自身的实际情况，灵活运用doeker原理来解决自己所面临的问题。
在社会科学领域，doeker原理常用于研究社会问题和人类行为。
研究者可以通过对问题的深入分析和解决，推动社会科学的发展和社会问题的治理。
在自然科学领域，doeker原理常用于研究自然现象和科学问题。
研究者可以通过对问题的全面考虑和解决，推动自然科学的进步和知识的积累。
在工程技术领域，doeker原理常用于解决实际工程问题。
工程师可以通过对问题的系统分析和解决，提出可靠的工程方案和技术创新。
第三部分：doeker原理的步骤和应用实例应用doeker原理进行研究和问题解决可以分为以下几个步骤：1. 确定研究问题：首先，研究者需要明确自己的研究问题，并确保该问题是具有实际意义和学术价值的。
2. 收集相关资料：接下来，研究者需要收集相关的文献、数据和信息，以了解当前学术研究领域中存在的问题和已有的研究结果。
柯克霍夫原则
柯克霍夫原则柯克霍夫原则，也被称为洛伦兹定理，是计算机科学领域中极其重要的一项原则。
它指出，任何一个系统的正确性需要在设计阶段就要被充分考虑到，也就是说，任何系统的正确性需要在设计时就被充分且透彻地考虑，而不是在实现后才开始思考。
该原则是由俄罗斯数学家Andrey Kolmogorov和以色列数学家Abramovich Kolmogorov在20世纪初提出的，后来在1950年由荷兰数学家Dijkstra被广泛传播并推广使用。
柯克霍夫原则的基本思想是，当我们设计一个系统时，我们必须假设这个系统是多方面的，因此要在每个单独的功能上进行考虑，保证每一个功能都能正常地发挥作用，并保证它能够与其它功能协同工作。
在实践中，柯克霍夫原则通过将系统分成更小的组件并增加适当的限制条件来实现。
这种方法允许程序员以更加自信的方式开发代码，因为他们已经考虑过各种可能性，并且知道每个组件的作用和责任。
一个常见的例子是设计一个让钻机自动操作的系统。
系统需要考虑许多因素，例如钻头的位置，岩层的硬度和系统负载。
如果设计师在开始编写代码之前没有充分考虑这些事情，那么系统很可能在使用过程中发生错误，甚至会引发严重事故。
因此，在设计钻机自动操作系统时，必须考虑到所有的因素，并确保每个组件都能正常运行。
柯克霍夫原则的另一个关键方面是增加系统可维护性。
通过将系统分解成更小的模块，设计师可以很容易地维护代码。
如果一个问题出现了，程序员只需要查找该问题源文件的位置并修复它。
此外，由于代码已经被精心分离，程序员可以确保在修复问题时不会破坏其它代码。
这样可以避免在修改代码时引入新的问题，从而使系统更加可靠和可维护。
在现代软件开发中，柯克霍夫原则为程序员提供了一种通用的方法来发现代码中的潜伏问题。
在编写代码之前，程序员应该对代码的每一部分进行思考，并为系统设计寻找最佳解决方案。
当考虑不同的情况时，程序员应该思考它们的影响，并确定必要的限制条件。
这样，他们就可以确保完全考虑了系统的所有方面，并避免由于设计过程中的缺漏而导致的问题。
达芬奇dialogue leveler
达芬奇dialogue leveler达芬奇dialogue leveler是一种用于调整对话水平的技术工具。
它可以帮助人们提高对话的质量和效果，使对话更加平衡和公正。
本文将介绍达芬奇dialogue leveler的原理和应用，并探讨其在现实生活中的意义和影响。
我们来了解一下达芬奇dialogue leveler的原理。
它基于自然语言处理和情感分析的技术，通过对对话中的语言和情感进行分析，评估对话的平衡性和公正性。
它可以识别出对话中的倾向性和偏见，帮助人们更好地理解和控制自己的语言和情感表达。
通过对话的平衡性和公正性的评估，达芬奇dialogue leveler可以提供一种客观的参考，帮助人们改善对话质量，减少偏见和歧视。
达芬奇dialogue leveler的应用范围非常广泛。
在个人生活中，它可以帮助人们改善与家人、朋友和同事的对话，促进理解和沟通。
在工作环境中，它可以被用于培训和管理，帮助员工提高对话技巧和情感管理能力，增强团队合作和创造力。
在社交媒体和网络平台上，它可以帮助用户识别和控制不良言论和仇恨言论，维护网络生态的秩序和健康。
达芬奇dialogue leveler的出现对于个体和社会都具有重要意义。
在个体层面，它可以帮助人们提高自身的情感智力和对话能力，提升个人的社交和沟通能力。
在社会层面，它可以促进公正和平等的对话，减少偏见和歧视，建立一个更加包容和和谐的社会环境。
通过使用达芬奇dialogue leveler，我们可以更好地理解和尊重他人的观点和感受，避免冲突和误解，促进社会的进步和发展。
然而，达芬奇dialogue leveler也存在一些问题和挑战。
首先，它的准确性和可靠性需要进一步提高。
虽然它基于先进的技术和算法，但仍然存在一定的误判和漏判的可能性。
其次，达芬奇dialogue leveler可能会对言论自由产生一定的限制。
尽管它可以帮助人们避免不良言论和偏见，但也可能过于强调政治正确和社会规范，限制了个体的言论自由和创造力。
普雷马克原理例子
普雷马克原理例子普雷马克原理（Principle of Premack）是由美国心理学家大卫·普雷马克于1965年提出的一种行为原理，也被称为“奖励理论”或“大吃小”原理。
该原理认为，一个人更愿意去做的事情可以作为奖励来增强他去做不太愿意去做的事情的动机。
以下是一些符合标题要求的普雷马克原理的例子：1.例子一：假设一个孩子喜欢玩电子游戏，但不喜欢做家庭作业。
父母可以使用普雷马克原理来增加孩子做家庭作业的动机。
他们可以告诉孩子，只有完成了家庭作业，才能获得玩电子游戏的机会。
在这个例子中，玩电子游戏作为孩子更愿意去做的事情，而做家庭作业则是他不太愿意去做的事情。
2.例子二：一位经理想要提高员工的工作效率，他可以使用普雷马克原理来激励员工更加努力工作。
他可以告诉员工，只有完成了任务，才能获得一天的休假。
在这个例子中，休假作为员工更愿意去做的事情，而完成任务则是他们不太愿意去做的事情。
3.例子三：一个人想要减肥，但他很难坚持运动。
他可以使用普雷马克原理来增加自己运动的动机。
他可以告诉自己，只有完成了一小时的运动，才能享受一顿美食。
在这个例子中，享受美食作为他更愿意去做的事情，而运动则是他不太愿意去做的事情。
4.例子四：一个人喜欢看电视，但不喜欢读书。
他可以使用普雷马克原理来激励自己多读书。
他可以告诉自己，只有读完一本书，才能看一天的电视剧。
在这个例子中，看电视剧作为他更愿意去做的事情，而读书则是他不太愿意去做的事情。
5.例子五：一位老师想要增加学生对课堂的参与度，他可以使用普雷马克原理来激励学生更积极地参与。
他可以告诉学生，只有参与课堂讨论，才能获得额外的学分。
在这个例子中，获得额外学分作为学生更愿意去做的事情，而参与课堂讨论则是他们不太愿意去做的事情。
6.例子六：一位经理想要鼓励员工来参加培训课程，他可以使用普雷马克原理来提高员工的参与度。
他可以告诉员工，只有参加培训课程，才能获得晋升的机会。
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基于web的科学工作流系统 的科学工作流系统 基于
该系统拟提供给用户（具体领域研究人员）一个 基于web的简单易用的工具，用于对数据密集型 科学实验的全过程。该方案使用Web服务、SRB、 FTP等多种方式获取研究所需要的科学数据，并 通过实现在web浏览器上的VML/SVG可视化操 web VML/SVG 作界面，定制满足需求的工作流实例，提交给后 台Kepler/PtolemyII工作流引擎服务器，经过 对所获取的数据调用科学数据专有的处理软件 （包括NCL、Matlab、CDO等）进行分析计算， 最终得到所需要的可视化结果或是将结果数据反 馈给用户。
Kepler系统 系统
Kepler允许科学家设计科学工作流，并使 用基于网格的分布式计算方法执行这些工 作流。 Kepler是用于科学数据分析与建模的软件 应用程序。Kepler使用一个可视化展现 （科学工作流模型，用以展示离散分析和 建模组件之间的数据流），使得创建可执 行模型的过程简单化。
Kepler系统 系统
工作流概述
商业工作流
经营过程的一个计算机实现。 工作流管理软件（WfMS）是一个软件系统。 用以完成工作流的定义和管理，并按照在计算 机中预先定义好的工作流逻辑推进工作流实例 的执行。运行在一个或多个工作流引擎上。与 工作流执行者交互，推进工作流实例的执行， 并监控工作流的运行状态。
工作流概述
科学工作流
工作流概述
商业工作流
工作流的概念起源于办公自动化领域。它所关 注的问题是处理过程的自动化，它根据一系列 定义的规则，把文档、信息或任务在参与者之 间传递，以达到某种目的。 工作流管理联盟（WfMC）对工作流的定义： 一类能够完全或者部分自动执行的经营过程， 根据一系列过程规则、文档、信息或任务能够 在不同的执行者之间传递、执行。
Kepler系统 系统
Kepler构建于另一个开源可视化建模系统 PtolemyII之上，为科学家提供了一个方 便易用的工作平台。 Kepler是一个用户友好的程序，允许科学 家通过简单地拖拉、连接一些特定的组件， 建立满足条件的科学工作流，而不用手工 整合大量的软件程序，也不用借助于计算 机程序员的协助。
科学工作流系统介绍
商业国内在科学工作流领域的研究尚处于起 步阶段。 许多具体领域的研究机构已经开始着手使用国 际上成熟的科学工作流系统（如Kepler等） Kepler 进行涉及科学数据处理的大规模复杂科学实验。 一些大学及研究所也开始对科学工作流系统进 行了针对性研究，比如武汉大学软件工程国家 重点实验室、南京大学计算机软件新技术国家 重点实验室等。
背景
科学密集型实验迭代的科学数据处理流程
数据预处理
源数据获取
Web服务、SRB、FTP、HTTP
数据输入 数据运算
结果输出
结果数据集 可视化图片等
数据分析 数据挖掘
背景
动态的科学逻辑处理过程
虽然数据密集型科学问题的求解过程也遵循一 定的基本流程，但是整个过程中的诸多细节却 是动态的、不确定的，科学实验流程的定义往 往是不完整的，在执行过程中也需要根据实验 流程的运行态势做出动态修改。
背景
超级计算环境
与观察实验、理论分析鼎足而立的科学计算已 成为e-Science的核心。 现今很多交叉和前沿学科的研究越来越需要高 性能计算，如大气科学计算、生命科学计算、 湍流计算、分子模拟等。 由于这些研究所需的数据资源和计算资源非常 庞大，目前各研究机构很难为这些科研需求提 供足够的资源，导致了很多研究无法往前推进。
Director Port
Actor
Actor Port Actor
Searchable Component List
The Director controls the sequence of actor execution. Each actor takes data on its input ports, processes that data, and send results its Workflow Display Panel output ports.
Kepler系统 系统
Ptolemy系统由UC Berkeley大学开发， 用于研究并发、实时以及嵌入式系统的建 模、仿真和设计。 Kepler系统很好地继承和发展了Ptolemy 面向角色建模的特性，并加入了大量新特 性，用于支持科学工作流。主要体现在对 科学数据的获取、处理。
Kepler系统 系统
Kepler系统 系统
类型定义良好的面向角色工作流模型 Define a workflow: W = <A, D, Σ, M, Φ >
A: a set of Actors D: a set of connections Σ: i/o-signature of W M: a director (model of computation) Φ: a set of constraints
工作流概述
商业工作流 VS. 科学工作流
科学工作流面向数据量，以数据驱动
actor name data (state) parameters ports
What flows through an object is streams of data
Input data
Output data
商业工作流面向控制流，事务驱动
Kepler系统 系统
“director”指定了模型执行的语义，定义 了actor如何执行，以及相互之间如何通 信。用户定制好的工作流模型，包括一个 特定领域的“director”，以及至少一个 “actor”。工作流执行的时候， “director”控制数据在“actor”中的流动， 按照定制好的流程，调度部署每个 “actor”的迭代执行。
class name data methods
What flows through an object is sequential control
call
return
科学工作流系统介绍
国际上比较成熟的科学工作流系统：
学术领域的：
Kepler Taverna Triana
商业性质的：
DiscoveryNet Pipeline-Pilot LabView
数据 Data manager Storage search
输入 reader NCL,NCO CDO,MATLAB
管理actor的分类信息； actor 处理工作流实例的运行； 动态添加算法模型（actor）。
基于web的科学工作流系统 的科学工作流系统 基于
Web接口层 提供给用户一个设计良好、方便易用的接口， 以组装、查看、执行、管理工作流实例。 提供给用于一个一站式服务的web环境，从数 据资源获取、结果数据反馈、用户信息管理、 及其它服务。 使用Ajax等web技术开发。
科学工作流系统介绍
Kepler
Open-Source，Java 圣地亚哥超算中心 地学、生物信息学、化学等
科学工作流系统介绍
Taverna
Open-source，Java OMII-UK 生物信息学
科学工作流系统介绍
Triana
Open-Source，Java Cardiff University, UK 信号、文本、图片处理
术语
角色（actor）：执行一系列复杂操作的组件，
是SWF中处理科学数据的实体。 参数（parameter）：角色可配置的值。 端口（port）：角色间供相互连接的通道，有 输入端口和输出端口。 连接（relation）：用于连接角色的端口，是 数据传递的通道。
Component Tab
Kepler系统
应用 科研人员 结果
个性化的Web空间 空间 个性化的
1)数据分析流程可视化定制 2)数据和算法的管理 …
根据结果评价 不断迭代
计算结果返回
模型和数据管理
流程定制
基于工作流的科学数据分析平台
模型选择 数据资源定位 工作流的计算
模型管理
数据管理
算法模型 数据和模型的结合
分布式数据 分布式数据
基于web的科学工作流系统 的科学工作流系统 基于
Kepler系统 系统
在Kepler/PtolemyII系统中，定制好的 科学工作流模型以XML文件形式存储，该 XML文件满足MoML（Modeling Markup Language）XML模式要求。 MoML使用DTD（文档类型定义）定义。
Kepler系统 系统
Contributors for Kepler
Data Token Begin workflow execution button Data Token
Actors transform input the resulting data in a An actor ‘fires’, placingtokens into output data tokens which then get passed data next then container called a ‘token’. The to thetoken actor under control output port to flows from theof the director. the input port of connected actors.
Kepler系统 系统
在用Kepler/PtolemyII构建的科学工作 流中，独立处理具体任务的组件实体被称 为“actor”。 “actor”之间通信的接口是“port”，有 input port和output port两种。 actor使用“parameter”来配置和定制相 关的行为。 actor之间通过“channel”相互连接。
体系架构图
基于web的科学工作流系统 的科学工作流系统 基于