科学工作流系统Kepler及其应用发展数据资源,提升服
科学工作流系统Kepler及其应用-发展数据资源,提升服
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。
科学与工程研究日益成为数据密集型的工 作。
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。
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。
商业工作流面向控制流，事务驱动
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：
人工智能时代高校教育管理创新路径研究
人工智能时代高校教育管理创新路径研究目录一、内容简述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)1.4 论文结构安排 (5)二、人工智能概述 (6)2.1 人工智能的定义与发展历程 (7)2.2 人工智能的技术与应用领域 (9)2.3 人工智能与教育的结合及发展趋势 (10)三、高校教育管理现状分析 (11)3.1 高校教育管理的传统模式及问题 (12)3.2 高校教育管理信息化的现状与挑战 (13)3.3 人工智能在高校教育管理中的应用潜力 (14)四、人工智能时代高校教育管理创新路径 (15)4.1 利用人工智能提升教育质量与效率 (17)4.1.1 智能教学辅助系统 (18)4.1.2 学生学习个性化推荐 (19)4.1.3 教育资源智能管理与优化配置 (20)4.2 利用人工智能优化高校教育管理流程 (21)4.2.1 智能化学生管理与服务 (23)4.2.2 智能化教学管理与服务 (24)4.2.3 智能化科研管理与服务 (25)4.3 利用人工智能构建高校教育管理新生态 (27)4.3.1 数据驱动的教育决策支持系统 (28)4.3.2 虚拟仿真实验教学环境的构建 (29)4.3.3 开放共享的教育资源平台 (31)五、人工智能时代高校教育管理创新的实施策略 (32)5.1 加强人工智能技术研究与开发力度 (33)5.2 完善高校教育管理信息系统建设 (34)5.3 培养与引进复合型人工智能教育管理人才 (35)5.4 加强高校与企业的合作与交流 (37)六、结论与展望 (38)6.1 研究结论总结 (39)6.2 研究不足与局限 (40)6.3 对未来研究的展望 (41)一、内容简述人工智能技术在高校教育管理中的应用现状。
本部分将介绍当前高校在教育教学、学生管理、科研管理等方面应用人工智能技术的实际情况，分析存在的问题和不足之处。
epe项目介绍
项目介绍来源：EPE项目办公室政策背景《中华人民共和国就业促进法》强调：国家依法发展职业教育，鼓励开展职业培训，促进劳动者提高职业技能，增强就业能力和创业能力；《国务院关于进一步加强就业再就业工作的通知》（国发[2005]36号）中也强调指出：“努力做好城镇新增劳动力的就业工作，积极推动高校毕业生就业工作，在开发就业岗位的同时，大力提升劳动者职业技能和创业能力”；《国务院办公厅关于加强普通高等学校毕业生就业工作的通知》（国办发（2009）3号）精神，要求把高校毕业生就业摆在当前就业工作的首位,采取有效措施,拓宽就业门路。
《关于推进大学生就业促进项目的函》（人社就司函[2009]10号）提出：中国就业促进会组织开展的大学生就业促进项目，自2006年启动以来，在部分地区就业会、院校、企业、教育培训机构、职业中介机构的积极参与下，对近3万名大学毕业生开展了素质测评、能力实训、就业服务等工作，取得了较好的效果。
希望各地人力资源社会保障部门继续关注和支持大学生就业促进项目在当地的开展和推进工作，加强指导和协调，加大对参加项目大学毕业生的政策扶持和就业服务力度，确保大学生就业促进项目顺利实施，为促进大学生就业做出新的贡献。
《国务院关于加强职业培训促进就业的意见》（国发[2010]36号）中强调指出：鼓励高等院校大力开展职业技能和就业能力培训，加强就业创业教育和就业指导服务，促进高校毕业生就业。
市场环境市场经济环境导致企业对员工的工作能力要求越来越高，越来越多的人意识到，在知识更新、技术更新急速加快的环境下，唯有提高自身的综合素质能力和岗位工作能力，才能在日益激烈的工作竞争中立于不败之地。
唯有树立正确的就业观念，提高大学生的就业能力和职业技能才能改善这一现象。
另一方面：我国的人才总量是缺乏的，理应有比较大的就业空间。
但我国目前在就业信息渠道和就业服务上还有明显不足，也有很大拓展空间。
目前的就业服务有一定的局限，求职者异地求职，信息不畅，成本太高，导致很多人就业困难。
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。
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。
国家科研论文和科技信息高端交流平台的战略定位与核心特征
国家科研论文和科技信息高端交流平台的战略定位与核心特征*李广建，罗立群*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。
摘要建设高端交流平台是对国家科技信息和科技情报体系的顶层设计，也是新时期科技情报研究和工作的指导思想，为科技情报的未来指明了发展方向。
在国家“十四五”规划中，高端交流平台的构建上升到了国家战略高度，是加强我国科学战略力量的重要任务之一，相较于一般意义的平台具有更丰富的内涵和更高的定位。
文章站在全球科技格局和创新生态的高度，从国家科技安全、国家重大需求、科技创新范式等三个维度系统思考高端交流平台的战略定位。
基于对高端交流平台的三个定位、中国国家科技战略发展的根本需要以及对全球科技创新态势的正确认知，结合中国国情，从三个维度阐释高端交流平台构建的核心特征：一是开放，从单向被动不对等开放走向双向主动对等开放交流；二是融合，从成果发布走向知识融合；三是计算，从辅助科学发现的工具走向自主科学发现的主体。
关键词高端交流平台知识融合情报计算科学发现开放科学引用本文格式李广建，罗立群.国家科研论文和科技信息高端交流平台的战略定位与核心特征[J].图书馆论坛，2022，42（1）：13-20.On the Positioning and Core Features of the National High-end Exchange Platform for Scientific and Technological Papers and InformationLI Guangjian &LUO LiqunAbstract The construction of the national high-end exchange platform for scientific and technological papers and information is among the top-level designs of the national scientific and technological information and intelligence system ，and it is vital for the strengthening of China ’s scientific strategic forces.With a view of global scientific andtechnological pattern and innovation ecology ，this paper discusses the positioning of such a national high-end exchange platform ，focusing on national scientific and technological security ，major national needs ，and scientific and technological innovation paradigms.It then makes an analysis of its three core features ，i.e.，openness ，fusion ，and computing.As for openness ，it should transfer from the one-way passive non-equivalent openness to the two-way active reciprocal open communication.As for fusion ，it should transfer from the singlerelease of scientific and technological findings to the fusion of such findings.As for computing ，it should not onlyact as a tool to assist scientific discovery ，but also become a main body of autonomous independent scientific discoveries.Keywords high-end exchange platform ；knowledge fusion ；intelligence computing ；scientific discovery ；open science0引言国家科研论文和科技信息高端交流平台(以下简称“高端交流平台”)已经被正式列入《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，这是党和国家在“百年未有之大变局”时代对我国国家科技创新体系的高瞻远瞩，是对国家科技信息和科技情报体系的顶层设计，也是新时期科技情报研究和工作的指导思想，为科技情报的未来指明了发展方向。
科学管理系统
科学管理系统概述科学管理系统是一种基于科学原则和管理理论的管理方法，旨在提高组织的效率和效益。
它强调通过合理的规划、组织、指导和控制来实现管理目标。
科学管理系统将科学方法应用于管理实践，通过数据分析和量化指标来指导决策和行动。
本文将介绍科学管理系统的核心原则和实施步骤。
核心原则1. 目标设定科学管理系统的第一步是明确和设定明确的目标。
目标应该是具体、可衡量、可实现的，并与组织的愿景和战略一致。
通过设定明确的目标，可以使整个组织有一个明确的方向，并激励员工更好地工作。
2. 绩效评估绩效评估是科学管理系统的核心环节之一。
通过设定合适的绩效评估指标，可以评估员工和团队的工作表现，并为改进提供数据支持。
绩效评估应该是公平和客观的，并与目标设定阶段确定的目标相一致。
3. 过程改进科学管理系统强调通过不断改进组织的工作过程来提高效率和有效性。
通过使用科学方法和数据分析，识别工作流程中的瓶颈和问题，并实施相应的改进措施。
过程改进应该是持续的，并建立一个学习型组织。
4. 员工发展科学管理系统认识到员工是组织最重要的资产之一。
通过提供培训和发展机会，鼓励员工学习和成长。
同时，还应建立公平的激励机制，激励员工积极投入工作并提高工作绩效。
实施步骤1. 分析现状在实施科学管理系统之前，需要对组织的现状进行全面分析。
这包括对组织结构、工作流程、人员素质等方面的分析。
通过全面了解组织的现状，可以为后续的目标设定和绩效评估提供基础。
2. 设定目标根据对组织现状的分析，制定明确、可衡量、可实现的目标。
目标应该与组织的愿景和战略一致，并可以分解为各个层级和部门的具体任务。
目标的设定应该是集体参与的过程，以确保员工的参与和共识。
3. 设计绩效评估系统设计并实施绩效评估系统，通过设定合适的绩效评估指标和标准，评估员工和团队的工作绩效。
绩效评估应该与目标设定阶段确定的目标相一致，具有客观、公平和可操作性。
4. 实施过程改进通过科学方法和数据分析，识别工作流程中的瓶颈和问题，并制定相应的改进方案。
服务科学第1讲服务科学概述
服务科学第1讲服务科学概述服务科学（Service Science）是一门涉及服务创新与设计、服务质量管理、服务营销与销售、服务运营与管理等多个方面内容的学科领域。
本文将对服务科学进行概述，从定义、发展历程、特点、重要性等方面进行解析。
首先，服务科学可以定义为研究服务经济、服务管理和服务创新的学科。
由于全球经济转型到服务经济时代，服务业在全球经济中的占比越来越大，因此研究服务科学变得尤为重要。
服务科学涉及的内容非常广泛，包括服务设计、服务质量管理、服务营销与销售、服务运营与管理等多个领域。
服务科学起源于20世纪90年代的欧美国家，它是对传统经济学与管理学研究的延伸和补充。
在此之前，经济学家主要关注实物产品的生产与销售，而服务经济的兴起使得研究者意识到服务的重要性与特殊性。
服务科学的发展历史可以分为三个阶段：第一个阶段是服务经济的兴起，第二个阶段是对服务经济的研究与实践，第三个阶段则是服务科学的确立以及相关学科的发展。
服务科学的特点主要表现在以下几个方面。
首先，服务科学的研究对象具有多样性和复杂性。
服务具有时空特性，它的生产与消费在时间和空间上都存在一定的限制和规则。
其次，服务科学是一门跨学科的学科。
它综合了多个学科的理论和方法，如经济学、管理学、心理学等。
再次，服务科学注重实践与应用。
因为服务是一种实践活动，所以服务科学的研究必须与实际应用相结合，才能产生实质性的成果。
最后，服务科学倡导系统思维。
服务系统是一个包含提供者、顾客、环境和操作等多个要素的复杂系统，要理解和解决服务问题，必须进行系统化的分析和研究。
服务科学的重要性体现在多个方面。
首先，服务业在全球经济中的地位越来越重要。
服务业占据了全球经济的大部分份额，成为带动经济增长和创造就业的主要动力。
其次，服务创新对企业竞争力的影响越来越大。
服务创新能够提升企业的价值创造能力和差异化竞争能力，对企业的经营绩效有着重要影响。
再次，服务质量管理是提升服务体验和顾客满意度的重要手段。
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
kmpro知识管理系统
典型应用场景举例
个性化学习资源推荐
根据学生的学习历史、兴趣偏好等，为其推荐合适的学习资源。
智能问答与辅助写作
通过分析用户的问题或写作需求，为其提供相关的知识、案例或写 作建议。
专家知识挖掘与共享
挖掘领域专家的隐性知识，并通过智能推荐等方式促进知识的共享 和传播。
07
系统安全性保障措施
数据加密传输和存储技术应用
攻击和非法访问。
入侵检测和防御
采用入侵检测和防御系统（ IDS/IPS），实时监测和防御针 对系统的恶意攻击。
数据备份和恢复
定期备份系统数据，并制定详 细的数据恢复计划，确保在数 据遭到篡改或破坏时能够及时 恢复。
安全审计
定期对系统进行安全审计，检 查系统是否存在安全漏洞和隐 患，并及时进行修复和改进。
软件配置要求
网络配置要求
系统需要安装Java运行环境（JRE）和数据 库软件。建议使用最新版本以确保兼容性 和安全性。
确保服务器所在网络环境稳定可靠，网络 带宽满足用户并发访问需求。
03
知识库建设与内容管理
知识库规划与设计
知识分类体系设计
根据业务领域和知识点特性，设 计合理的知识分类体系，便于知
集成多种开发工具
系统集成了Eclipse、IntelliJ IDEA等 多种开发工具，方便用户进行二次开 发和定制。
部署方式及配置要求
支持单机部署和集群部署
硬件配置要求
系统支持单机部署和集群部署两种方式， 可根据用户需求进行灵活选择。
建议采用高性能服务器进行部署，确保系 统稳定运行。具体配置要求根据用户量和 数据量进行评估。
根据用户角色和职责，制定详细的访问权限控制策略，确保用户只能访问其所需的数据和 功能。
EKP中心(知识管理系统)
EKP 企业知识门户（Enterprise Knowledge Portal，EKP） 所关注的是企业内部员工和信息内容，它的核心是知识管理（KM），通过与ERP 系统的集成，使得企业内任何员工都可以实时地与工作团队中的其他成员取得联系、寻找到能够提供帮助的专家或者快速连接到相关的知识，它的建立和使用可以大大提高企业范围内的知识共享，并由此提高企业员工的工作效率。
企业管理信息化建设从服务的对象和范畴可分为二大领域，即支撑业务运营的业务支撑系统（BSS）和支撑日常管理的管理支撑系统（MSS）。
企业业务运营通常包括财务管理、销售管理、生产管理、库存管理、采购管理、客户关系管理、分销（渠道）、制造、合同管理、质量管理等，这些业务管理的最大特征是以“事务”为中心，关心的是数据的准确性和及时性，典型的应用系统如财务系统、ERP、CRM、SCM、PDM等业务支撑系统。
除业务管理之外，企业还存在大量的日常管理工作，如人力资源管理，制度的制定、发布与执行，各种文档、员工经验的管理，管理流程的制定、优化与执行等，这些日常管理的最大特征是以“员工”为中心，关心的是员工的执行力、协同能力和素质提升，典型的应用系统包括eHR、OA、KM、BI等管理支撑系统。
蓝凌EKP，是蓝凌推出的以知识管理为理念、以提升组织产能为目标的管理支撑系统。
秉承国内用户的最佳应用实践，采用最先进的平台化技术架构，涵盖信息门户、协同办公、知识管理、人力资源、商业智能、流程管理、IT管控等管理领域，为各类型组织提供最适合中国式管理特质的个性化企业管理支撑解决方案。
根据蓝凌的理解，可以把企业信息化分为如下四个阶段：★第一阶段：业务操作电子化。
其特征是将日常手工事务性工作转变为机器工作的过程；关注个体的工作行为，可以提高个体的工作效率。
该阶段可以称为“数据管理时代”，以MIS为应用核心。
★第二阶段：业务流程信息化。
其特征是通过企业的管理重组和管理创新，结合IT优势固化业务流程；关注整个组织的流程，提升组织的效率；该阶段广泛开展流程梳理和信息化建设，例如ERP、CRM、SCM、BOSS系统建设等。
数据科学的发展与应用
数据科学的发展与应用数据科学是指通过收集、处理、分析和解释数据来揭示模式、趋势和关联性的跨学科领域。
随着信息时代的到来，数据科学在各个领域的发展与应用日益广泛。
本文将从数据科学的发展历程、应用领域以及未来趋势等方面进行论述。
一、数据科学的发展历程数据科学的起源可以追溯到上世纪60年代的统计学和计算机科学。
然而，随着计算能力的迅猛提升和大数据时代的到来，数据科学的发展进入了一个全新的阶段。
1970年代，数据库技术的快速发展为数据科学的研究奠定了基础。
1990年代，互联网的普及使得海量的数据被广泛收集和存储，从而促进了数据科学的快速发展。
而今天，数据科学已经成为一门独立的学科，并得到了广泛的应用。
二、数据科学的应用领域数据科学的应用领域十分广泛，几乎涵盖了所有行业和领域。
以下是数据科学在一些典型领域的应用案例：1. 金融领域：数据科学在金融风控、股票预测、投资组合优化等方面有着广泛的应用。
通过分析大量的金融数据，可以制定科学的投资策略和风险管理方案。
2. 医疗领域：数据科学在医疗影像诊断、基因组学研究、药物研发等方面有着重要作用。
通过分析医疗数据，可以提高疾病的诊断准确性，加速药物研发过程。
3. 零售领域：数据科学在零售业中的应用主要包括用户行为分析、市场营销策略优化等方面。
通过对消费者购买历史和行为的分析，可以为企业提供精准的推荐和营销策略。
4. 交通领域：数据科学在交通规划、交通拥堵预测、智能交通管理等方面发挥重要作用。
通过分析交通数据，可以提高交通系统的效率和安全性。
5. 社交媒体领域：数据科学在社交媒体数据分析、用户个性化推荐等方面有广泛应用。
通过对用户行为的分析，可以为用户提供个性化的服务和推荐。
三、数据科学的未来趋势随着技术的不断进步和数据的不断涌现，数据科学的发展前景十分广阔。
以下是数据科学未来的一些趋势：1. 人工智能与数据科学的融合：人工智能技术的快速发展将进一步推动数据科学的创新和应用。
project软件的工作流引擎有哪些应用场景
project软件的工作流引擎有哪些应用场景Project 软件的工作流引擎有哪些应用场景在当今数字化和信息化的工作环境中，Project 软件凭借其强大的功能和灵活的配置，成为了众多项目管理团队的得力助手。
其中，工作流引擎作为 Project 软件的核心组件之一，发挥着至关重要的作用。
那么，它究竟在哪些场景中能够大显身手呢？首先，让我们来了解一下什么是工作流引擎。
简单来说，工作流引擎就像是项目运行的“指挥中枢”，它负责协调和管理项目中的各项任务、流程和资源，确保项目能够按照预定的计划有序推进。
在软件开发项目中，工作流引擎有着广泛的应用。
从需求分析、设计、编码、测试到上线部署，每个阶段都需要严格的流程控制和资源分配。
工作流引擎可以帮助项目经理清晰地定义每个阶段的任务和责任人，设置任务的先后顺序和依赖关系。
比如，在需求分析完成并通过评审后，工作流引擎会自动将任务推进到设计阶段，并通知相关的设计人员开始工作。
同时，它还能根据项目的进度和资源状况，合理调整任务的优先级，确保关键任务能够得到及时处理。
制造业的项目管理也是工作流引擎的重要应用场景之一。
在产品研发、生产流程优化、设备维护等项目中，涉及到众多的环节和部门。
工作流引擎可以将复杂的生产流程分解为一个个具体的任务，并为每个任务设定时间节点和质量标准。
例如，在新产品研发项目中，从概念设计、原型制作、小批量试产到大规模生产，工作流引擎能够有效地协调研发团队、生产部门、质量检测部门等各方的工作，及时发现和解决问题，确保产品按时交付，质量符合要求。
建筑工程项目同样离不开工作流引擎的支持。
从项目规划、设计、施工到竣工验收，每个阶段都需要严格的管理和监控。
工作流引擎可以帮助项目经理制定详细的项目计划，包括施工进度、材料采购、人员安排等。
在施工过程中，如果出现进度延误或者质量问题，工作流引擎能够及时发出预警，提醒相关人员采取措施进行调整。
此外，它还能对项目的成本进行实时监控和分析，帮助项目团队控制预算，提高项目的经济效益。
大型科学研究协作中的工作流技术研究及实践
大型科学研究协作中的工作流技术研究及实践近年来，随着科学技术的不断发展和社会的不断进步，大型科学研究项目的合作日益普遍，国际间大规模科学研究项目也层出不穷。
为了更好地协同工作、提高研究效率和质量，工作流技术开始进入大型科学研究项目的实践中。
在大型科学研究协作中，工作流技术被广泛应用于任务分配、数据管理、信息流程控制等方面，以达到提高数据处理储存效率、缩短研究周期、降低成本的目的。
而工作流技术的研究在其中扮演着至关重要的角色。
那么，工作流技术究竟是什么，它又如何应用于大型科学研究协作呢？工作流技术是一种将复杂的业务流程进行规范化、自动化的技术手段，它可以在不同的系统、应用之间协调共同的任务，并实现任务的自动转移和执行，从而实现企业的信息化和管理优化。
在大型科学研究协作中，工作流技术的应用能够大大提高合作的效率，让参与者更加高效地完成各自的研究任务，使整个项目更加有序、规范、高效。
工作流技术的应用最为典型的场景是任务分配。
在大型科学研究协作中，由于研究的范围和目标较为复杂，涉及到多个学科领域和团队，因此需要对各个任务进行清晰的划分和分配。
此时，工作流技术可以帮助研究者轻松地将任务分配给团队成员，并监控任务的执行状态，及时进行反馈和调整。
除此之外，工作流技术还可以应用于研究数据的管理和控制。
在大型科学研究项目中，研究数据通常都非常庞大、复杂，且需要不断被更新和维护。
为了让不同团队之间协同处理和管理数据更加便捷，工作流技术可以从数据采集开始，将数据在不同的阶段进行分类和加工，最终可以将结果再次集中起来，形成高质量、集成化的研究成果。
随着大型科学研究项目越来越庞大，工作流技术的应用更加受到重视。
目前，国内外都有许多重要的工作流技术研究中心和实验室，他们致力于研究和推广工作流技术在不同领域的应用，不断提高它的效率和可靠性，并且快速响应行业发展和变化。
总之，工作流技术在大型科学研究项目中的应用不仅有助于任务的分配和数据的管理，还可以提高研究的效率和质量。
我国知识服务研究的现状、热点和趋势
我国知识服务研究的现状、热点和趋势目录1. 内容简述 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (3)1.3 研究目的和范围 (4)2. 知识服务概述 (5)2.1 知识的概念与特性 (6)2.2 知识服务的定义与分类 (7)2.3 知识服务的主要功能与应用领域 (8)3. 我国知识服务研究现状 (9)3.1 历史发展沿革 (11)3.2 当前研究概况 (12)3.3 研究存在的问题与挑战 (13)4. 我国知识服务研究热点 (14)4.1 知识服务的理论构建 (16)4.2 知识资源与数据库建设 (17)4.3 知识服务技术的发展 (18)4.4 知识服务与用户需求的匹配 (20)4.5 知识服务的商业模式与应用创新 (21)5. 我国知识服务研究发展趋势 (23)5.1 数据驱动与智能化 (25)5.2 跨界融合与生态构建 (26)5.3 服务标准化与质量评价 (28)5.4 知识产权保护与法律政策支持 (29)6. 研究展望与建议 (30)6.1 未来研究方向 (31)6.2 政策建议与应用对策 (33)1. 内容简述本报告旨在全面剖析我国知识服务研究的现状、热点与趋势，为相关领域的研究者提供有价值的参考信息。
从研究现状来看，我国知识服务领域已取得显著的进展，涵盖了理论基础、方法论、应用实践等多个层面。
众多学者致力于探索知识服务的本质与内涵，提出了一系列具有创新性的理论观点。
研究热点主要集中在知识服务与信息技术的融合、知识服务对传统图书馆的变革、知识服务产业链的构建等方面。
这些热点问题不仅反映了学术界对知识服务领域的关注焦点，也预示着未来研究的发展方向。
在趋势分析部分，我们预测未来我国知识服务将更加注重个性化与定制化服务，利用人工智能、大数据等先进技术提升服务质量和效率。
跨学科合作与知识服务国际化将成为推动知识服务发展的重要动力。
本报告将从现状、热点和趋势三个方面对我国知识服务研究进行深入探讨，以期为相关领域的研究和实践提供有益的启示和借鉴。
“互联网+”环境下高校图书馆科学数据服务研究
收稿日期:2019-10-21作者简介:王㊀南(1980 ㊀),内蒙古师范大学图书馆馆员㊂互联网+ 环境下高校图书馆科学数据服务研究王㊀南(内蒙古师范大学图书馆,内蒙古呼和浩特㊀010022)关键词: 互联网+ ;高校图书馆;科学数据服务摘㊀要:文章介绍了科学数据的基本概念,分析了 互联网+ 环境下高校图书馆开展科学数据服务的可行性与主要服务内容,从优化完善科学数据人文服务㊁加强科学数据网络服务平台建设㊁建立健全科学数据服务内外部合作机制以及促进科学数据服务的宣传与推广等方面,提出了 互联网+ 环境下完善高校图书馆科学数据服务的建议与对策,以期促进高校图书馆科研活动的深入开展㊂中图分类号:G258.6文献标识码:A 文章编号:1003-1588(2019)11-0035-03㊀㊀自 互联网+ 概念被提出以来,我国高校图书馆就积极利用 互联网+ 环境下的信息服务优势推动自身业务的重组及创新,并在一定程度上满足了服务对象多元化㊁个性化以及集群化的服务诉求㊂科学数据作为信息数据的一种类型,长期以来一直分散于高校图书馆的各类数据库中,并未得到充分的重视和集中应用[1]㊂然而,在当前科学研究逐步转型为密集型活动的背景下,不仅科研管理部门要求科研项目承担者必须反映出科学数据的产生与应用情况,科研成果的验证与再现也在客观上要求科研团队必须深层次挖掘科学数据之间的规律[2]㊂因此,高校图书馆应充分利用 互联网+ 环境带来的技术优势㊁渠道优势及协同发展优势,逐步完善和发展科学数据服务㊂1㊀科学数据的概念与内涵㊀㊀互联网在全球范围内的迅速发展,使各种类型的数据与日俱增,其中就包括科学数据㊂科学数据作为人类在从事科学研究过程中产生的信息反馈内容,从来源途径来看主要包括基础科学研究活动㊁技术实践活动㊁技术应用管理活动等过程中所产生的背景信息数据㊁观测观察数据㊁实验探索数据㊁调查研究数据㊁成果报告数据等[3]㊂尽管这些数据的来源途径各不相同,但是其基本属性近乎一致,即具有典型的数值性㊁真实性㊁可挖掘性以及再利用性等特征㊂科学数据资源作为反映科学活动的客观信息,其价值并不亚于学术论文㊁专利㊁科技报告等具有总结性的科技成果,其同样也是重要的科研活动产出成果之一㊂此外,科学数据也是支持和推动科学活动必不可少的内容㊂对科学数据进行汇集㊁整理㊁加工及再度开发利用,可以使科学数据资源获得扩充和增值,从而更好地推动科学活动的开展㊂由此可见,科学数据已经成为当前 互联网+ 环境下极具储存价值和利用价值的科技信息资源㊂2㊀ 互联网+ 环境下高校图书馆开展科学数据服务的可行性分析2.1㊀高校图书馆拥有丰富的数字文献资源㊀㊀丰富的数字文献资源是高校图书馆开展科学数据服务的基础㊂随着数字图书馆的发展,高校图书馆文献资源的采集更加多元化,并在此基础上形成了专业化的馆藏数字资源体系㊂这些馆藏数字资源体系涉及门类广㊁学科专业性强,具有较高的学术研究价值,可为高校图书馆开展科学数据服务提供支持㊂同时,大部分高校图书馆采用建设特色数字资源库的方式对各部门开展研究创新活动的数据进行汇集,这对高校的研究创新具有很强的参考价值[4]㊂2.2㊀高校图书馆具有先进的网络技术服务平台㊀㊀利用 互联网+ 环境构建开放获取的科学数据服务平台,是高校图书馆开展科学数据服务的重要途径之一㊂近年来,随着网络硬件设施设备㊁网络支撑技术以及数据管理服务工具的逐步优化,大部分高校图书馆都建成了稳定和可靠的网络服务平台,这类平台不仅有先进的数字化资源检索与集成管理系统,而且可以通过联机编目等方式实现资源共享㊂53第39卷第11期河南图书馆学刊2019年11月㊀在共享理念的指导下,高校图书馆普遍加强了特色科研数据库的共享与共建,并依托互联网实现了服务平台之间的无缝对接㊂2.3㊀高校图书馆学科服务为科学数据的利用提供了支持㊀㊀随着 互联网+ 时代的来临,优化与改进学科服务已成为高校图书馆职能建设的重要方向㊂科研数据挖掘与利用作为学科服务的一个重要方向,可以从细节管理的角度为科学研究提供支持㊂当前,高校图书馆在进行科学数据服务的过程中,普遍采用嵌入式服务的模式,即将学科服务馆员嵌入服务对象的科研进程中,通过调查掌握服务对象对科学数据的需求,制订符合科研活动规律的数据管理计划,并借助 互联网+ 环境下的大数据㊁云计算等数据技术服务工具开展数据整理与分析活动㊂嵌入式服务有力地促进了科研团队研发活动的顺利开展[5]㊂3㊀ 互联网+ 环境下高校图书馆开展科学数据服务的主要内容3.1㊀科学数据管理计划服务㊀㊀在早期的科研活动过程中,科研管理部门以及科研团队并未对数据管理计划做出过多的要求㊂然而,随着科技研究目标以及科研团队类型的日益丰富,作为科研活动资金支持与管理的政府科技部门㊁基金会等逐步开始重视科研数据的管理,对于一些有突出的前瞻性和重大推广价值的科研项目的申报,要求必须有详细缜密的科学数据管理计划,以便于科研进程的管理以及科技诚信的监管,这就在一定程度上推动了科学数据管理计划需求的产生㊂从内容上来看,目前高校图书馆面向科研团队提供的科学数据管理计划主要包括数据产生的途径㊁数据获取可靠性分析㊁数据利用路径㊁数据组织管理方法㊁数据价值分析等㊂同时,为了更好地实现与科研团队之间的协同合作,我国一些高校图书馆还开展了科学数据管理计划咨询与追踪服务,如:南京大学图书馆专门设立了科学数据管理规划馆员,其职责就是定期对科研团队进行回访并完善下一步的科学数据管理计划[6]㊂3.2㊀科学数据素养提升服务㊀㊀团队成员是否具有较高的科学数据素养决定了研究的进程以及科研成果的可信度㊂然而,当前大部分科研成员的科学数据素养并不理想,不仅缺乏科学数据管理的实践经验,而且对于科学数据管理的流程缺乏正确的认知㊂为了提升科研团队的工作效率,我国一些高校图书馆将科学数据素养教育纳入科学数据服务的整体框架中㊂从实现路径来看,当前高校图书馆的科学数据素养提升服务主要通过以下两种方式展开:第一种是科学数据基础知识规范教育,主要是对科研人员进行数据采集方式㊁数据分析与处理规范等方面的培训,目的在于使培训对象形成正确的科学数据管理认知,并在日常的科研工作中养成正确管理科学数据的良好习惯㊂第二种是关于科学数据素养管理实践的高级服务㊂这一层面的培训对象是具备一定科学数据素养并在科研团队中进行数据管理与使用的专职人员㊂培训的主要目的在于使培训对象掌握复杂数据㊁异构数据的处理技巧,加速科研项目的整体进程[7]㊂3.3㊀数据备份与储存服务㊀㊀对科研人员来讲,研究过程中所产生的科学数据需要通过合理的途径进行长期储存,以便能及时查阅㊂目前,很多科研人员倾向于采用移动硬盘㊁U 盘等便携化移动设备进行科学数据的储存㊂然而,这种储存方式不仅会使数据因为设备的遗失而彻底丢失,而且在不同的计算机终端上使用很可能会造成机密数据的泄露,从而导致科研成果的泄密㊂因此,为了避免上述风险的发生,我国一些高校图书馆依托 互联网+ 技术,如云储存㊁对称加密技术等开展了科学数据备份与储存服务,部分图书馆还专门为服务的科研团队建设了专属数据库㊂3.4㊀科学数据公示㊁获取与共享服务㊀㊀科学数据不仅直接影响到对科研成果的验证与重现,而且对于相似的科研项目也具有一定的参考价值,因此,很多科研项目的管理与资金支持机构明确地对科研团队提出了科学数据共享的要求,并要求其部分成果内容(如专利㊁论文等)在一定范围内面向社会大众开放㊂同时,对于科研团队而言,主动进行科学数据共享与公示,也能从侧面体现出团队对于研究领域的认知程度㊁贡献作用以及学术作风等细节内容㊂由此看来,高校图书馆开展的科研数据公示㊁获取与共享服务,不仅可以节约科研团队的人力资源与时间投入,使团队能够把更多的精力投入科研项目的研发过程中,而且有助于依托自身的网络技术优势,使社会大众直接获取相关科研成果,提升科研团队的社会公信力㊂同时,图书馆科学数据共享服务的开展还可以减少科研团队数据发布违规以及数据失窃等风险的发生[8]㊂63王南: 互联网+ 环境下高校图书馆科学数据服务研究3.5㊀科学数据推广服务㊀㊀图书馆作为高校各类信息资源的汇集㊁储存以及传播中心,在开展科学数据推广服务方面具有许多优势㊂高校图书馆开展科学数据推广服务可以深化科学数据的共享程度,便于科学数据的长期再发现与隐性知识的挖掘㊂同时,科学数据推广的过程也是科技成果转化的重要环节,可以促使科研成果及时转化为社会生产力㊂当前,我国高校图书馆开展的科学数据推广服务主要有以下两种形式:第一种是采用开放存取特色化数据库的形式,即建成特色化数据库后,通过统一的检索途径面向全社会成员开放;第二种是作为科技成果转化的桥梁,将科学数据进行加工后形成科技信息,面向特定企业或研发机构进行科学数据的推广㊂4㊀ 互联网+ 环境下完善高校图书馆科学数据服务的建议与对策4.1㊀突出人文理念,优化服务内容㊀㊀目前,我国高校图书馆开展的科学数据服务大部分以技术性服务为主,该服务的特点在于重视数据的分析和处理,可以有效地实现数据的储存和共享,但如果一味地追求技术性服务而忽略了人文环境的建设,很容易使科研团队对图书馆产生过度依赖,不利于科研团队研发能力的提升㊂因此,高校图书馆应从两个方面促进科学数据服务过程中人文环境的建设:一方面是优化补充科学数据服务的内容,通过编制科学数据管理手册㊁强化科研团队知识产权意识以及道德伦理意识等,使科研团队能够熟知科学数据管理的政策与发展方向;另一方面是在服务的科研团队中培养专职科学数据管理人员,使他们能够熟练掌握科学数据服务的规律和规则,从而成为科研团队与图书馆沟通的桥梁[9]㊂4.2㊀积极利用 互联网+ 环境优势,加强科学数据网络服务平台建设㊀㊀搭建科学数据网络服务平台是高校图书馆开展科学数据服务的有效途径之一㊂完善的科学数据网络服务平台可以为科研团队提供科学数据储存㊁管理㊁共享与推广等集成化服务㊂目前,我国大多数知名高校图书馆都建成了特色化的科学数据网络服务平台,如:北京大学选取Dataverse 软件系统作为平台建设的基础,该平台不仅可以提供科学数据服务,还可以为服务对象创建专属的数据空间㊂4.3㊀借助 互联网+ 传播渠道,促进科学数据服务的宣传与推广㊀㊀ 互联网+ 环境下,图书馆可以通过以下两种传播途径进行宣传:①利用 互联网+ 环境下的新媒体信息渠道打造独有的社交媒体服务节点㊂例如:建立微信或者微博宣传平台,通过定期介绍科学数据服务的发展动向和实践案例,使更多的社会大众能够认识和了解高校图书馆的科学数据服务㊂②借助 互联网+ 环境下的自媒体宣传渠道,通过现场操作演示㊁基础知识网络讲座等,提升社会研发人员对高校图书馆科学数据服务的关注度㊂5㊀结语㊀㊀随着时代的发展, 互联网+ 环境必然会发生更深层次的变革, 互联网+ 不仅可以从技术服务层面促进高校图书馆科学数据服务手段的进步,而且将会从模式创新层面为高校图书馆科学数据服务带来新的思维和启发㊂高校图书馆应密切关注 互联网+ 环境以及科学数据服务的发展动向,大胆进行服务方式和服务方法的探索与实践,力争为用户创造出更为优越的科研环境㊂参考文献:[1]㊀张群,张以淳,彭奇志.嵌入 双一流 建设的高校图书馆科学数据服务研究[J ].图书馆工作与研究,2018(11):15-19.[2]㊀胡永生,刘颖.基于用户调查的高校科学数据管理需求分析[J ].图书情报工作,2013(6):28-32.[3]㊀李慧芳.大数据时代高校图书馆开放科学数据服务[J ].中国中医药图书情报杂志,2015(2):24-26.[4]㊀常学敏.高校图书馆科学数据服务及策略研究[D ].石家庄:河北大学,2016.[5]㊀毛玉容.E -science 环境下高校图书馆科学数据服务研究[D ].福州:福建师范大学,2017.[6]㊀朱彩萍.高校图书馆提供科学数据服务的途径与内容[J ].图书与情报,2014(3):97-99.[7]㊀杨文建,邓李君.国外高校图书馆科研数据管理研究进展及其启示[J ].国家图书馆学刊,2017(5):88-97.[8]㊀刘霞,饶艳.高校图书馆科学数据管理与服务初探:武汉大学图书馆案例分析[J ].图书情报工作,2013(6):33-38.[9]㊀程莲娟.美国推进大数据的应用实践及其有益借鉴:基于图书馆视角的分析[J ].情报资料工作,2013(5):110-112.(编校:周雪芹)73王南: 互联网+ 环境下高校图书馆科学数据服务研究。
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析
数据科学与大数据技术专业发展现状与前景分析目录一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析 (2)1.1 专业建设情况 (3)1.2 教育资源分布 (4)1.3 学生培养质量 (5)1.4 科研成果与贡献 (7)二、大数据技术发展趋势与挑战 (8)2.1 技术创新与发展趋势 (10)2.2 行业应用需求分析 (11)2.3 人才培养与技能提升 (13)三、数据科学与大数据技术专业发展前景展望 (14)3.1 国家政策支持与引导 (15)3.2 行业发展潜力与空间 (16)3.3 人才需求预测与岗位分析 (17)3.4 未来发展趋势与影响 (18)四、数据科学与大数据技术专业建设与改革建议 (19)4.1 优化课程体系与教学内容 (20)4.2 提升教师教学水平与能力 (21)4.3 加强实践教学与创新创业教育 (23)4.4 深化产学研合作与社会服务创新 (24)一、数据科学与大数据技术专业发展现状分析学科交叉融合：数据科学与大数据技术专业涉及数学、统计学、计算机科学、数据科学等多个学科领域。
这些学科的交叉融合为该专业的发展提供了丰富的理论基础和实践方法。
课程体系设置：数据科学与大数据技术专业的课程体系通常包括数据科学导论、统计学原理、编程语言与编程实践、数据挖掘与分析、机器学习与人工智能等核心课程。
这些课程旨在培养学生掌握数据处理、分析、挖掘和可视化的基本技能，以及解决实际问题的能力。
教育资源与师资队伍：随着大数据时代的到来，越来越多的高校开始设立数据科学与大数据技术专业。
这些学校通常拥有先进的实验设备、丰富的教学资源和优秀的师资队伍，为学生提供了良好的学习环境和发展平台。
产学研结合：数据科学与大数据技术专业的实践性非常强，因此产学研结合是该专业发展的重要途径。
通过与企业、研究机构和政府部门合作，学生可以参与实际项目的研发和实践，提高自己的综合素质和就业竞争力。
国际交流与合作：随着全球化的深入发展，数据科学与大数据技术专业的国际交流与合作也日益频繁。
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.。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Kepler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。
Output data
l 商业工作流面向控制流，事务驱动
call
class name data
methods
What flows through an object is
sequential control
return 科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
科学工作流系统介绍
¡ 国际上比较成熟的科学工作流系统：
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
工作流概述
¡ 商业工作流
l 经营过程的一个计算机实现。 l 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。
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
科学工作流系统介绍
¡ Taverna
l Open-source，Java l OMII-UK l 生物信息学
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
科学工作流系统介绍
¡ Triana
l Open-Source，Java l Cardiff University, UK l 信号、文本、图片处理
背景
¡ 海量科学数据
l 数字化技术和无处不在的网络发展推动了数据 的收集、产生、共享、与分析。
l 科学数据规模越来越庞大，科学实验过程也越 来越复杂。
l 科学与工程研究日益成为数据密集型的工作。
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
背景
¡ 超级计算环境
l 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。
¡ 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
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
背景
¡ 动态的科学逻辑处理过程
l 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。
l 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。
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。
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
工作流概述
¡ 商业工作流
l 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。
l 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。
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
工作流概述
¡ 科学工作流
l 2O世纪9O年代，随着问题求解环境(PSE)在 科学研究活动中的应用，科学工作流和科学工 作流管理被引入到科学问题求解环境中。
l 科学工作流就是采用工作流的思想，用来描述 和控制科学实验和过程的执行，它是面向eScience，服务于科学家，使得科学家能够更 容易的分析和管理科学数据。
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
科学工作流系统介绍
¡ 商业性质科学工作流
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
科学工作流系统介绍
¡ 国内相关研究现状
l 目前，国内在科学工作流领域的研究尚处于起 步阶段。
l 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） 进行涉及科学数据处理的大规模复杂科学实验。
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
工作流概述
¡ 科学工作流
l Streaming/pipelined execution l Highly data-centric l Compute-intensive l Analysis-intensive l Visualization-intensive l Interconnection between multiple tools
Kepler系统
¡ 术语
l 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。
l 参数（parameter）：角色可配置的值。 l 端口（port）：角色间供相互连接的通道，有
输入端口和输出端口。
l 连接（relation）：用于连接角色的端口，是
数据传递的通道。
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
¡ 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Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
Kepler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。
科学工作流系统Kepler 及其应用发展数据资源,
提升服
2020/11/30
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
目录
¡ 背景 ¡ 工作流概述 ¡ 科学工作流系统简介 ¡ Kepler系统及其应用 ¡ 基于Web的科学工作流
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
Kepler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。
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
工作流概述
¡ 商业工作流 VS. 科学工作流
l 科学工作流面向数据量，以数据驱动
Input data
actor name data (state) parameters
ports
What flows through an object is
streams of data
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
工作流概述
¡ 科学工作流
l 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。
l 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。
l 学术领域的：
¡ Kepler ¡ Taverna ¡ Triana
l 商业性质的：
¡ DiscoveryNet ¡ Pipeline-Pilot ¡ LabView
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
科学工作流系统介绍
¡ Kepler
l Open-Source，Java l 圣地亚哥超算中心 l 地学、生物信息学、化学等
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
Kepler系统
¡ Contributors for Kepler
科学工作流系统Kepler及其应用发展 数据资源,提升服
基于web的科学工作流系统
¡ 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 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。
l 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。
l 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。