一、低端服务器的新生（论文文献综述）
谢凯[1]（2017）在《S银行互联网金融信息安全风险分析及对策建议》文中研究说明随着互联网技术的进步,互联网金融以其开放、平等、高效、自助的优势迅速发展,给人们生活带来了极大的便利,相比之下,传统金融服务存在的弊端则越来越明显。但是从P2P平台跑路事件、到大型电商平台客户数据泄露,互联网金融也暴露出相对于传统金融行业存在更大的监管风险、信用风险和信息安全风险。本文首先阐述了互联网金融的相关概念和发展的理论依据,以及我国互联网金融的主要创新模式和整体发展情况;然后以S银行为例,陈述了S银行与P2P的合作业务、直销银行、第三方支付业务的开展情况,由此引出S银行开展互联网金融业务过程中可能带来信息安全风险的各种风险因素（监管政策风险、内部操作风险、外包管理风险、技术安全风险、第三方关联风险、系统应急风险）;其次,分析了S银行针对影响信息安全的各种风险目前所采取的防范措施的有效性和尚存在的不足。最后从监管部门、S银行自身、消费者三个角度分别提出了进一步完善S银行互联网金融信息安全的对策。全文对指导S银行互联网金融的开展和信息安全风险的防范具有现实作用。
颜斌[2]（2016）在《云环境下资源调度的优化算法和应用研究》文中研究说明近年来,随着信息技术的不断发展和互联网网络规模的大大扩充,分布式计算和网格技术得到了长足的发展,互联网所必须处理的业务量也随之急速增长。在这种背景下产生了云计算及云存储、云环境等相关应用。然而在任务QoS约束下,现有的云环境下的资源调度策略缺乏有效的任务分配机制,不能有效实现资源利用率和收益的最大化。为了寻找更好的资源调度算法,本文系统分析了云计算研究的背景、意义以及介绍了云计算的一些主要的技术,并针对基于云环境下的资源调度算法的研究具体做了以下几个方面的工作:（1）根据云环境下的资源调度优化算法的应用需求,给出了系统整体架构,并按照整体架构搭建了一个资源调度优化算法赖以实现的云环境平台。（2）在研究相关资源调度算法的基础上,提出了一种云环境下的资源调度的优化算法（Optimization Algorithm of Resource Scheduling,OARS）。该算法主要运用了基于适应度的比例选择策略（Proportion of Fitness Selection Strategy,PFSS）和最优保存策略（Elitist Strategy,ES）两种调度策略,通过基于适应度的比例选择策略,计算出云环境下资源的适应度,然后按照比例进行资源选择,从原始资源种群中选择一组新的资源,并对其进行交叉和变异运算。根据最优保存策略,引进遗传算法优胜劣汰的淘汰机理进一步计算得到最优资源,从而实现了对传统资源调度的优化。（3）为了对OARS算法进行验证,本文与未采用优化算法、传统遗传算法（GA）进行了相对比验证,验证结果表明本文云环境下的资源调度优化算法OARS可以有效提高资源利用率,缩短调度时间,使算法更容易收敛到最优解。由于OARS算法综合采用了基于适应度的比例选择策略和最优保存策略,使得具有较小适应度的资源也有被选择的机会并直接保留最优资源至后代中,从而,OARS算法能以较快的收敛速度求解虚拟机提供的资源调度方案。在云环境下的资源调度方面可以获得较高的资源利用率和较大的收益,也为云计算的其他研究和应用提供了重要的参考。
曾涛[3]（2014）在《新疆化工学校校园网构建与实现》文中指出云计算在学校信息化建设中的不断应用,使得同类数据库资源,类型和规模也呈现出不断扩张趋势,造成集中式数据存储过大,服务器维护不易,容错率逐渐减弱等事故经常发生,系统实际拓展性能较弱,这不仅造成了资源浪费,也增加了现有多个系统整合难度,从而间接影响了用户的体验。面对掌上智慧校园日趋复杂的应用需求,如何对资源进行整合,提供优质的校园服务已经成为掌上智慧校园亟需解决的问题。本研究在利用云计算相关服务模式下,对掌上智慧校园系统进行系统设计和实现,将有效实施云计算在高校信息化建设中的运用,将信息化进程真正运用到高校教学,科研实践中,为营造高效智慧校园系统提供技术支撑。论文首先结合高校的实际情况,通过用例图的方式表示了系统的业务需求,然后描述出了系统的总体架构图,系统分为基础信息服务平台和掌上智慧校园终端两个主要部分,最后设计并实现了基于云计算的掌上智慧校园系统。具体而言,分三步进行详细的设计与实现:第一是采用基于云存储的Hadoop开源解决方案,能够快捷地将学校各种计算机硬件资源搭建成为一个Hadoop集群,不仅实现了分布式存储系统,也实现了基于MapReduce编程模型的大规模数据集并行计算。第二是通过WebService技术搭建了基础信息服务平台,能够将学校不同的应用系统的异构数据整合起来。第三通过B/S模式设计了基于WEB的掌上智慧校园终端,可让用户使用浏览器直接访问。新设计并实现的掌上智慧校园系统针对高校目前的资源利用现状,结合云计算技术和程序开发、软件设计等相关技术,搭建了云计算环境下的智慧校园系统,为学校师生提供了一个手机掌上智慧校园。
李训一[4]（2014）在《联想的创新里程碑——访联想集团董事长兼CEO杨元庆》文中提出2014年5月1日下午,非盈利组织——"爱迪生国际"在美国旧金山举行颁奖典礼,为2014年度"爱迪生奖"获奖者颁奖。联想集团董事长兼CEO杨元庆、特斯拉电动汽车CEO埃隆·马斯克出席领奖,并发表获奖感言。杨元庆是史上首位获得该奖项的亚洲人,这一里程碑式的荣誉,象征着联想乃至整个中国的企业,已经或正在摆脱一味模仿、追赶的历史,转型成为创新的新生力量。
山东省人民政府[5]（2014）在《山东省人民政府关于2013年度山东省科学技术奖励的决定》文中指出鲁政发[2014]7号各市人民政府,各县（市、区）人民政府,省政府各部门、各直属机构,各大企业,各高等院校:为全面贯彻党的十八大和十八届二中、三中全会精神,深入实施科教兴鲁战略、人才强省战略和创新驱动发展战略,根据《山东省科学技术奖励办法》规定,
都基礼[6]（2013）在《Linux环境下基于UDP的远程数据库备份系统》文中认为近年来，Linux操作系统以其稳定、安全和高效等优点，迅速占领相当比例的服务器市场。对于服务器来说最重要的是数据的安全性，而保证数据安全一种很重要的手段就是数据备份。本文结合可靠UDP网络通信技术，构建Linux环境下数据库的远程备份系统，提高服务器数据容灾能力，为保障服务器数据安全提供一套切实可行的解决方案。本文在考察了国内外研究现状的基础上，以实现实际的Linux环境下远程数据库备份为目标，对系统整体框架进行设计，讨论确定了系统的通信模型，设计实现基于UDP的可靠通信协议，同时根据实际业务需求和网络环境，制定合理、完备的安全传输策略，对系统整体服务性能进行优化，以提高系统的稳定性和可用性。具体工作为：首先，详细介绍Linux环境下基于UDP的远程数据库备份系统的整体架构设计，为数据库的远程备份提供高效、可靠、安全的服务模型，介绍系统开发遵循的设计目标和设计思想，Linux环境下的特殊处理；在整体架构的基础上对系统进行整体模块划分、逻辑部署等，确定系统工作流程，以及系统的功能指标和性能指标等衡量标准作为系统最终实现的衡量标准。其次，实际广域网环境复杂，TCP协议的效率低下，因此本系统选用数据传输效率高、适合广域网复杂环境下数据快速传输的UDP协议。本文深入研究UDP传输协议，针对UDP的无连接、不可靠等缺点进行改进，设计基于UDP的可靠通信传输协议，确定系统通信模型，为系统提供整体的底层通信支持，同时结合系统的实际应用，设计完备合理的安全传输策略，为系统数据的安全性、系统本身的安全性提供保障。再次，为了进一步提高数据传输过程中的效率，需要在数据传输时对数据进行压缩，本文研究对比了目前主流的无损数据压缩算法，比较其优劣，最终选择LZW算法并加以改进，使之更加适用于本系统的实际应用。此外，本文还对整体系统进行了优化设计，以提高系统的可用性和稳定性，并对优化方法加以详细说明和分析。最后，对本系统存在的不足进行总结，并提出下一步工作需要改进的方面和需要研究的重点问题。
马俊琦[7]（2013）在《联想服务器西北地区营销策略研究》文中研究说明随着云计算、3G网络时代的来临,全球用户对于IT产品的应用也趋于复杂化,对于IT解决方案也提出了更高的要求,IT企业的产品和经营重心也发生着重大变化。放眼全球IT市场,多家公司正在从简单的桌面级产品（个人电脑）向企业级产品（服务器、存储产品）转变,主要厂商（戴尔、IBM、惠普、联想）等竞争日趋激烈。联想集团有限公司（文中简称：联想集团）作为中国本土IT产品的带头企业。必须在关键时期做出相应调整,坚守住中国市场份额,因此分析并制定营销策略对于企业而言具有较强的现实意义。本文以联想集团在西北地区的服务器产品市场营销策略作为研究对象,从基本的市场营销理论入手,分析并研究联想公司在西北区市场营销策略的现状,并采用SWOT分析方法,对联想公司所面临的市场挑战与机遇、公司内部优势和劣势进行了研究,对于渠道布局和存在的问题进行了剖析,然后进一步深入对联想集团西北地区的市场进行了分析。对于服务器用户按照行业应用特性细分为：政府和教育行业、金融和军工行业、邮电和通信行业、四六级城市行业等,根据用户对于产品的使用特性进提出了联想集团的市场营销策略,包括产品策略、价格策略、渠道策略、大客户销售策略以及服务策略五个方面。最后从客户个性化需求、解决方案制定、营销团队建设以及营销管理流程等方面提出了确保营销策略得以顺利实施的保障措施。在飞速发展的IT行业,企业之间的竞争异常残酷。准确的市场定位和独具特色的营销策略不但可以提高企业的市场份额,而且还可以为企业带来良好的经济效益,为在市场竞争中占得先机提供保证。同时,一套科学合理、行之有效的营销组合策略,也有助于企业实现客户利益和企业利益最大化的双赢局面。
张禹华[8]（2012）在《基于ARM-linux核谱数据采集软件系统平台设计》文中研究指明随着人们生活水平的不断提高，人们对自身所处的自然环境越来越关心而放射性污染作为一种比较严重的环境污染，己成为社会所面临的最为严重的社会问题之一伴随着计算机技术和电子技术的发展，给核数据的采集及核信息的获取处理带来巨大的便利本文从核辐射测量的基本原理出发，经过对lnux驱动程序设计技术嵌入式系统移植bootloader开发技术QT4嵌入式开发核谱数据采集原理等方面进行了系统的研究，成功的设计了带有串口方式通信的核谱数据采集分析软件系统平台，本文做了以下工作来设计系统首先通过对系统设计方案的研究，在权衡了产品性能成本及可扩展性等各方面因素后，设计了软件系统的架构将开源的Linux操作系统作为项目的核心系统，选择U-Boot作为系统的启动加载程序，使用开源的Qtopia和Qt/embedded作为整个系统图形用户界面的开发工具及平台接着在软件系统架构的指导下，移植了U-Boot及Linux内核，并完成了相关硬件的设备驱动程序的支持及Qt/embedded的ARM开发环境搭建，包括基于PC机的x86版本和基于嵌入式开发的ARM版本的开发环境,并制作了基于Qtopia2的根文件系统然后，在以上工作的基础上，完成了基于Qt/E开发环境下仪器用能谱数据采集软件设计，使得目标机系统有着较好的人机接口，而且软件操作方便，有着良好的稳定性及便捷性最后阐述了项目开发中几个典型的问题的调试和系统关键问题的解决方法，包括内核的启动调试和qt程序段错误调试等并提出了该课题存在的一些不足之处和今后需要进一步优化研究的方向
于文莲[9]（2011）在《电子资源利用调查研究——以河南工业大学图书馆为例》文中研究表明对河南工业大学图书馆的电子资源利用状况进行调研,探讨电子资源利用中存在的问题,提出加强电子资源建设、提高电子资源利用率的对策。
张历[10]（2011）在《基于云计算平台的配电网多目标重构算法的研究》文中提出目前随着云计算概念的成熟,云技术在各个领域都得到了不断的发展和应用,其中就包括在电力系统复杂计算中的应用。配电网作为电力系统的重要组成部分,降低线损,均衡负荷以消除过载,提高供电电压质量和提高供电可靠性等一直都是供电企业的重要工作目标。因为配网重构只需要通过调节配网中开关的开合状态,就能够在无需增加硬件投资的前提下,充分发挥现有配电网的潜力,提升网络的各种性能。所以说在配网优化的各项措施中,配网重构是最经济的。本文在总结了前人关于配电网络重构算法的研究基础上,对基于云计算平台下虚拟集群的网格并行遗传算法进行了深入的分析和研究,主要围绕配网重构多目标优化,Pareto多目标最优化方法,小生境配电网遗传算法的编码优化,遗传策略以及遗传算法的并行模型进行了分析和讨论。本文对于配网重构遗传算法进行了编码优化,为解决传统算法中存在的过早收敛和接近最优解时无法收敛等问题提出了一种基于小生境的配网重构遗传算法,确定了编码方式,选择方法,交叉和变异算子。并针对多目标最优化重构对Pareto最优化方法进行了探讨和研究,同时搭建了云平台和基于云平台的虚拟集群,在虚拟集群中对配网重构的遗传算法的并行性构建了模型,在两台属于同一局域网的计算机上进行了配网重构的基于云平台的并行计算。算例结果表明,云计算的引入有效的解决了配网重构遗传算法计算时间过长问题,对算法的收敛速度也有很大的提升,在不增加额外硬件开销的情况下显着提升了配网重构计算的经济性和实用性。
二、低端服务器的新生（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、低端服务器的新生（论文提纲范文）
（1）S银行互联网金融信息安全风险分析及对策建议（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 导论 |
| 一、研究的背景及意义 |
| (一) 研究背景 |
| (二) 研究意义 |
| 二、研究的方法思路和全文框架结构 |
| (一) 研究方法 |
| (二) 研究思路 |
| (三) 全文框架与主要内容 |
| 第二章 互联网金融与信息安全的相关理论及文献综述 |
| 一、互联网金融的概念与特征 |
| (一) 互联网金融的概念与特征 |
| (二) 互联网金融与传统金融的区别 |
| (三) 互联网金融与传统金融的联系 |
| 二、互联网金融与信息安全的相关理论 |
| (一) 信息不对称理论 |
| (二) 创新理论 |
| (三) 金融监管理论 |
| (四) 信息安全理论 |
| 三、国内外文献综述 |
| (一) 关于互联网金融概念的研究 |
| (二) 关于互联网金融创新的研究 |
| (三) 关于互联网金融监管的研究 |
| (四) 关于互联网金融研究的总结 |
| 第三章 S银行互联网金融业务发展现状及信息安全风险分析 |
| 一、我国互联网金融发展现状与模式创新 |
| (一) 我国互联网金融的发展现状 |
| (二) 互联网金融的主要创新模式 |
| 二、S银行互联网金融发展现状分析 |
| (一) S银行简介 |
| (二) S银行互联网金融业务发展现状分析 |
| 三、S银行互联网金融信息安全风险分析 |
| (一) 监管政策风险 |
| (二) 内部操作风险 |
| (三) 外包管理风险 |
| (四) 技术安全风险 |
| (五) 第三方关联风险 |
| (六) 系统应急风险 |
| 第四章 S银行维护互联网金融信息安全采取的措施与尚存的不足 |
| 一、S银行采取的防范措施与效果分析 |
| (一) 健全内控制度 |
| (二) 加强外包管理 |
| (三) 加大信息安全投入 |
| (四) 保护重要系统 |
| (五) 采用自主可控产品 |
| 二、对S银行互联网金融信息安全防范措施的总体评价 |
| (一) S银行互联网金融信息安全风险防范措施具有较强的有效性 |
| (二) S银行互联网金融信息安全风险防范尚存在不足 |
| 第五章 进一步提升S银行互联网金融信息安全的对策建议 |
| 一、政府监管层面 |
| (一) 进一步细分不同互联网金融业态的具体监管思路 |
| (二) 着力解决各种互联网金融模式背后的根本矛盾 |
| (三) 构建多层次且层次分明的监管协调机制 |
| 二、S银行自身层面 |
| (一) 加强对互联网金融终端设备的信息安全风险防范 |
| (二) 加强对互联网金融数据传输中的信息安全风险防范 |
| (三) 强化新兴技术在互联网金融信息安全风险防范中的应用 |
| (四) 创新保险产品在信息安全风险防范中的新应用 |
| 三、消费者层面 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间本人的科研论文 |
| 致谢 |
（2）云环境下资源调度的优化算法和应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.1.1 云计算相关简介 |
| 1.1.2 资源调度相关简介 |
| 1.1.3 优化算法相关简介 |
| 1.1.4 国内外云计算相关课题的研究现状 |
| 1.2 论文的研究意义 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 云计算相关技术及应用 |
| 2.1 云计算相关技术 |
| 2.1.1 云计算的关键技术 |
| 2.1.2 云计算的主要应用 |
| 2.2 搭建云计算资源环境所需的技术 |
| 2.2.1 Hadoop的相关介绍 |
| 2.2.2 MapReduce的相关介绍 |
| 2.3 基于云计算的资源调度平台的介绍 |
| 2.3.1 云计算资源调度平台的结构及原理 |
| 2.3.2 云计算资源调度平台的主要优点 |
| 2.3.3 云计算资源调度平台的具体配置 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 云环境下资源调度优化算法研究 |
| 3.1 资源调度优化算法概述 |
| 3.1.1 资源调度优化算法的基本概念描述 |
| 3.1.2 资源调度优化算法的性能分析 |
| 3.2 主流资源调度优化算法 |
| 3.2.1 主流资源调度优化算法介绍 |
| 3.2.2 遗传算法 |
| 3.3 基于云环境的资源调度优化策略 |
| 3.3.1 基于适应度的比例选择策略PFSS |
| 3.3.2 最优保存策略ES |
| 3.4 云环境下的资源调度的优化算法OARS |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统实现与测试结果分析 |
| 4.1 系统环境的构建 |
| 4.1.1 系统整体配置 |
| 4.1.2 云环境的搭建 |
| 4.2 程序功能设计 |
| 4.2.1 流程图 |
| 4.2.2 类说明 |
| 4.2.3 输入模块设计 |
| 4.2.4 数据存储设计 |
| 4.2.5 种群初始化 |
| 4.2.6 Map设计 |
| 4.2.7 Partition设计 |
| 4.2.8 Reduce设计 |
| 4.3 系统测试 |
| 4.4 测试结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 对未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（3）新疆化工学校校园网构建与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究主要内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 掌上智慧校园相关技术分析 |
| 2.1 云计算基本概述 |
| 2.1.1 云计算基本内涵 |
| 2.1.2 云计算基础设施模式 |
| 2.1.3 云计算主要服务模式 |
| 2.2 掌上智慧校园基本概述 |
| 2.3 云计算与智慧校园关系 |
| 2.4 云计算相关技术分析 |
| 2.4.1 HDFS技术分析 |
| 2.4.2 Map Reduce分析 |
| 2.5 移动端采用的编程技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 掌上智慧校园系统需求分析 |
| 3.1 系统需求基本概述 |
| 3.2 用户组及角色定义 |
| 3.3 用户需求分析 |
| 3.4 用户用例图分析 |
| 3.5 功能性需求分析 |
| 3.5.1 数据存储 |
| 3.5.2 数据计算 |
| 3.5.3 Web服务统一管理 |
| 3.5.4 统一身份认证 |
| 3.6 非功能性需求分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 掌上智慧校园设计 |
| 4.1 掌上智慧校园系统总体设计目标 |
| 4.1.1 设计思路 |
| 4.1.2 设计原则 |
| 4.2 掌上智慧校园系统的整体设计 |
| 4.2.1 体系架构设计 |
| 4.2.2 拓扑结构设计 |
| 4.2.3 数据同步方式 |
| 4.3 掌上智慧校园系统服务平台设计 |
| 4.3.1 DSCP分布式存储与计算平台设计 |
| 4.3.2 UAP统一身份认证平台设计 |
| 4.3.3 WSAP服务统一访问平台设计 |
| 4.4 掌上智慧校园系统终端设计 |
| 4.4.1 总体结构 |
| 4.4.2 模块设计 |
| 4.4.3 服务器端设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 掌上智慧校园系统的实现 |
| 5.1 平台开发环境与集群部署 |
| 5.2 掌上智慧校园系统服务平台的实现 |
| 5.2.1 DSCP虚拟分布式存储与计算平台的实现 |
| 5.2.2 UAP统一身份认证平台的实现 |
| 5.2.3 WSAP服务统一访问平台的实现 |
| 5.3 掌上智慧校园系统终端界面 |
| 5.4 掌上智慧校园系统测试 |
| 5.4.1 测试用例 |
| 5.4.2 测试分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）联想的创新里程碑——访联想集团董事长兼CEO杨元庆（论文提纲范文）
| 创新成联想产品名片 |
| 联想的更大“野心” |
（6）Linux环境下基于UDP的远程数据库备份系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 |
| 第2章 系统整体设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统整体设计 |
| 2.2.1 系统架构 |
| 2.2.2 系统模块划分及开发环境 |
| 2.2.3 MVC 开发模式 |
| 2.2.4 Linux 守护进程 |
| 2.3 系统软件体系结构 |
| 2.3.1 功能模块划分 |
| 2.3.2 软件部署结构 |
| 2.4 系统工作流程 |
| 2.5 系统特点和性能指标 |
| 2.5.1 系统特点 |
| 2.5.2 系统达到的性能指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 系统通信模型设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 通信模型设计 |
| 3.2.1 系统通信模型 |
| 3.2.2 通信模型的确立 |
| 3.3 通信协议设计 |
| 3.3.1 UDP 协议 |
| 3.3.2 基于 UDP 的可靠通信传输 |
| 3.3.3 UDP 可靠通信协议 |
| 3.3.4 业务通信协议 |
| 3.4 系统安全传输策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 数据压缩与系统优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据压缩算法研究 |
| 4.2.1 数据压缩基本原理 |
| 4.2.2 常用数据压缩算法 |
| 4.2.3 LZW 基本原理 |
| 4.2.4 LZW 压缩/解压缩基本流程 |
| 4.2.5 LZW 存在的不足及改进 |
| 4.3 本地数据库数据的提取与导入 |
| 4.3.1 本地数据库数据的提取 |
| 4.3.2 提取备份数据操作的异常处理策略 |
| 4.3.3 备份数据的导入 |
| 4.3.4 系统实现效果 |
| 4.4 系统整体性能优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结束语 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（7）联想服务器西北地区营销策略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 一、引言 |
| (一) 问题的提出 |
| (二) 研究目的 |
| 二、市场营销理论概述 |
| (一) 市场营销概念 |
| (二) STP理论 |
| (三) PEST分析模型 |
| (四) 波特五力模型 |
| (五) SWOT分析 |
| (六) 市场营销组合理论 |
| 三、联想服务器市场营销现状 |
| (一) 联想集团服务器事业部基本概况 |
| (二) 联想集团服务器产品线布局 |
| (三) 联想服务器产品近三年销售业绩 |
| (四) 联想服务器销售渠道布局 |
| (五) 联想公司服务器产品在营销中存在的问题分析 |
| 四、联想服务器营销环境分析 |
| (一) 联想服务器外部市场环境分析 |
| (二) 服务器市场主要竞争品牌营销策略 |
| (三) 联想服务器SWOT分析 |
| 五、联想服务器西北市场细分与定位 |
| (一) 西北服务器市场的细分 |
| (二) 联想公司目标市场的选择 |
| (三) 联想服务器ThinkServer市场定位 |
| 六、联想服务器西北地区市场营销组合策略 |
| (一) 产品策略 |
| (二) 西北地区服务器价格策略 |
| (三) 西北市场渠道策略 |
| (四) 西北地区关系型交易策略 |
| (五) 服务策略 |
| 七、结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于ARM-linux核谱数据采集软件系统平台设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 研究状况 |
| 1.3 课题的主要研究工作和特色 |
| 第2章 系统整体方案设计 |
| 2.1 核谱数据采集系统工作原理 |
| 2.2 软件系统整体设计方案 |
| 2.3 数据采集系统选型 |
| 2.3.1 嵌入式微处理器选型 |
| 2.3.2 Bootloader 选择 |
| 2.3.3 操作系统选型 |
| 2.3.4 GUI 平台选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 构建嵌入式系统 |
| 3.1 u-boot 移植 |
| 3.2 linux 内核移植 |
| 3.2.1 移植准备工作 |
| 3.2.2 修改 Linux 源码中参数 |
| 3.2.3 配置 Linux 内核 |
| 3.2.4 编译内核 |
| 3.3 文件系统制作 |
| 3.3.1 建立根文件系统目录 |
| 3.3.2 建立动态链接库 |
| 3.3.3 交叉编译 busybox |
| 3.3.4 在 etc 目录下建立配置文件 |
| 3.3.5 根文件系统映像制作 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 Qt4 编译环境配置及交互式程序设计 |
| 4.1 Qt 背景介绍 |
| 4.2 Qt/E 编译调试环境构建 |
| 4.2.1 编译安装 qt-x11 |
| 4.2.2 编译安装 qt-embedded |
| 4.2.3 Qtopia2 编译安装 |
| 4.2.4 QWT 插件集成 |
| 4.3 交互式程序设计 |
| 4.3.1 文件管理 |
| 4.3.2 数据采集模块 |
| 4.3.3 谱线显示及谱线平滑模块 |
| 4.3.4 峰位信息获取及显示模块 |
| 4.3.5 能量刻度 |
| 4.3.6 核素识别 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 系统调试分析及系统关键问题解决 |
| 5.1 内核调试 |
| 5.1.1 内核启动调试 |
| 5.1.2 根文件启动调试 |
| 5.2 QT 程序调试 |
| 5.2.1 Qt 程序段错误调试 |
| 5.2.2 Qt 在 ARM 上移植调试 |
| 5.2.3 寻峰及信息获取调试 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（9）电子资源利用调查研究——以河南工业大学图书馆为例（论文提纲范文）
| 1 调查内容及结果 |
| 1.1 师生对图书馆网页及相关电子资源的认知情况 |
| 1.2 师生对电子资源的态度 |
| 1.3 师生利用电子资源的基本情况 |
| 1.4 师生利用电子资源的障碍 |
| 1.5 师生对用户培训的需求情况 |
| 2 电子资源利用存在的问题 |
| 2.1 电子资源较少, 缺乏外文文献资源 |
| 2.2 硬件设备不足, 存储空间亟待扩展 |
| 2.2.1 服务器和存储空间不足 |
| 2.2.2 计算机硬件不足 |
| 2.3 缺乏数据库统一检索平台 |
| 2.4 师生对电子资源了解不够 |
| 2.5 师生的信息检索能力亟待提高 |
| 2.6 校外用户利用电子资源受限制 |
| 3 对策 |
| 3.1 加大图书馆专项经费投入 |
| 3.2 完善图书馆网络服务系统 |
| 3.3 构建统一检索平台 |
| 3.4 加强电子资源整体建设 |
| 3.5 加强和推进图书馆特色数据库资源建设 |
| 3.6 开展多层次、全方位的电子资源宣传与培训 |
| 3.6.1 加大电子资源培训力度 |
| 3.6.2 在新生入馆教育中推进电子资源宣传 |
| 3.6.3 提供培训讲座与电子资源使用指南, 方便查阅 |
| 3.6.4 利用文献检索课, 加大图书馆电子资源知识的推广 |
| 3.6.5 利用新技术多途径开展电子咨询推介活动 |
| 3.6.6 拓展网络学术资源的深度 |
| 3.7 提高电子资源开发利用队伍素质, 促进图书馆长期可持续发展 |
（10）基于云计算平台的配电网多目标重构算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 配网重构研究现状 |
| 1.3 电力系统在云平台下的研究现状 |
| 1.4 存在的问题及本课题的提出 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 第二章 配网重构的数学模型与多目标最优化方法 |
| 2.1 配电网重构的常用目标 |
| 2.2 多目标最优化概述 |
| 2.3 多目标最优化方法 |
| 2.3.1 主要目标法 |
| 2.3.2 统一目标法 |
| 2.3.2.1 线性加权法 |
| 2.3.2.2 理想点法（目标规化法） |
| 2.3.2.3 分目标乘除法 |
| 2.3.2.4 功效系数法 |
| 2.3.3 分层序列法和宽容分层序列法 |
| 2.3.3.1 分层序列法 |
| 2.3.3.2 宽容分层序列法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 配电网重构遗传算法 |
| 3.1 遗传算法的基本理论 |
| 3.2 配网重构遗传算法的基本理论 |
| 3.2.1 配网重构遗传算法的流程 |
| 3.2.2 配网重构遗传算法的编码 |
| 3.2.3 配网重构遗传算法的适应度函数 |
| 3.2.4 配网重构遗传算法的选择算子 |
| 3.2.4.1 比例选择( Fitness Proportional Selection ) |
| 3.2.4.2 分级选择( Ranking Selection ) |
| 3.2.4.3 竞技选择法(Tournament Selection) |
| 3.2.5 配网重构遗传算法的交叉算子 |
| 3.2.5.1 单点交叉 |
| 3.2.5.2 双点交叉与多点交叉 |
| 3.2.5.3 均匀交叉(Uniform Crossover) |
| 3.2.5.4 算术交叉 |
| 3.2.6 配网重构遗传算法的变异算子 |
| 3.2.6.1 均匀变异 |
| 3.2.6.2 边界变异 |
| 3.2.6.3 非均匀变异 |
| 3.2.7 精英保留策略 |
| 3.2.8 配网重构遗传算法的终止条件 |
| 3.2.9 约束条件的处理方法 |
| 3.2.9.1 搜索空间限定法 |
| 3.2.9.2 罚函数法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 云环境中的计算方法及虚拟集群技术 |
| 4.1 云计算 |
| 4.1.1 云的概念 |
| 4.1.2 云计算的特点 |
| 4.1.3 云计算的服务层次 |
| 4.1.4 云平台的技术层次 |
| 4.2 虚拟化技术 |
| 4.2.1 虚拟化的优势 |
| 4.2.2 虚拟集群 |
| 4.2.3 虚拟化技术在云计算中的应用 |
| 4.2.3.1 高级虚拟机 |
| 4.2.3.2 应用虚拟化 |
| 4.2.3.3 存储虚拟化 |
| 4.3 配网重构云平台计算方法 |
| 4.3.1 遗传算法并行处理的意义 |
| 4.3.2 遗传算法的并行性分析 |
| 4.3.3 配电网络重构小生境遗传算法的并行模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 云平台下配网多目标重构的实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 遗传算法适应度函数的选取以及约束条件的判定 |
| 5.3 Pareto 多目标优化 |
| 5.4 小生境遗传算法 |
| 5.4.1 遗传算法编码方案 |
| 5.4.2 初始种群的生成与排序 |
| 5.4.3 种群的选择操作 |
| 5.4.4 种群的交叉操作 |
| 5.4.5 种群的变异操作 |
| 5.4.6 收敛判定 |
| 5.4.7 配网重构遗传算法流程图 |
| 5.5 云计算环境下基于小生境遗传算法的配网重构计算 |
| 5.5.1 Lustre 文件系统 |
| 5.5.2 Xen 虚拟机 |
| 5.5.3 OpenNebula 开源云计算平台 |
| 5.5.4 云平台的搭建 |
| 5.5.4.1 Lustre 的安装与配置 |
| 5.5.4.2 Xen 虚拟机的安装与配置 |
| 5.5.4.3 OpenNebula 的安装与配置 |
| 5.5.5 集群系统作业管理模块的配置 |
| 5.5.5.1 SGE 的安装与配置 |
| 5.5.5.2 虚拟集群中间件平台开发 |
| 1. 作业提交模块 |
| 2. 任务监控模块 |
| 5.5.6 遗传算法的并行实现 |
| 5.5.6.1 群体对等式并行模型 |
| 5.6 算例测试及结果分析 |
| 5.6.1 集群构建实验 |
| 5.6.1.1 构建物理集群 |
| 5.6.1.2 构建虚拟集群 |
| 5.6.2 算例分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 |
四、低端服务器的新生（论文参考文献）
- [1]S银行互联网金融信息安全风险分析及对策建议[D]. 谢凯. 苏州大学, 2017(04)
- [2]云环境下资源调度的优化算法和应用研究[D]. 颜斌. 南京邮电大学, 2016(02)
- [3]新疆化工学校校园网构建与实现[D]. 曾涛. 电子科技大学, 2014(03)
- [4]联想的创新里程碑——访联想集团董事长兼CEO杨元庆[J]. 李训一. 现代企业文化(上旬), 2014(05)
- [5]山东省人民政府关于2013年度山东省科学技术奖励的决定[J]. 山东省人民政府. 山东省人民政府公报, 2014(12)
- [6]Linux环境下基于UDP的远程数据库备份系统[D]. 都基礼. 吉林大学, 2013(04)
- [7]联想服务器西北地区营销策略研究[D]. 马俊琦. 兰州大学, 2013(05)
- [8]基于ARM-linux核谱数据采集软件系统平台设计[D]. 张禹华. 成都理工大学, 2012(02)
- [9]电子资源利用调查研究——以河南工业大学图书馆为例[J]. 于文莲. 情报探索, 2011(12)
- [10]基于云计算平台的配电网多目标重构算法的研究[D]. 张历. 华南理工大学, 2011(12)