計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科發(fā)展報(bào)告

內(nèi)容概要

中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)編著的《計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科發(fā)展報(bào)告(2011-2012)》包括1份綜合報(bào)告和11份專題報(bào)告。綜合報(bào)告回顧、總結(jié)和科學(xué)評(píng)價(jià)了近兩年來本學(xué)科的最新進(jìn)展和研究成果，對(duì)比了國內(nèi)外技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r，并分析了未來發(fā)展趨勢。11份專題報(bào)告分別詳細(xì)介紹了本學(xué)科在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)軟件與理論、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)方面的核心技術(shù)等方面所取得的巨大進(jìn)步。

書籍目錄

序
前言
綜合報(bào)告
  計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科發(fā)展研究
  一、引言
  二、最新研究進(jìn)展
  三、國內(nèi)外研究進(jìn)展比較
  四、發(fā)展趨勢及展望
  參考文獻(xiàn)
專題報(bào)告
  國產(chǎn)通用處理器發(fā)展研究
  不確定數(shù)據(jù)管理技術(shù)發(fā)展研究
  高性能計(jì)算發(fā)展研究
  計(jì)算機(jī)圖形學(xué)發(fā)展研究
  互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)W科發(fā)展研究
  軟件生產(chǎn)工具與集成環(huán)境發(fā)展研究
  海量信息存儲(chǔ)系統(tǒng)及技術(shù)發(fā)展研究
  模型檢測發(fā)展研究
  物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展研究
  中間件技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與熱點(diǎn)問題
  人工智能發(fā)展研究
ABSTRACTS IN ENGLISH
Compreheive Report
  Advances in Computer Science and Technology  
Reports on Special Topics
  Report on Advances in Chinese CPUs
  Report on Advances in Uncertain Data Management  
  Report on Advances in High Performance Computing
  Report on Advances in Computer Graphics  
  Report on Advances in Internet Development  
  Report on Advances in Software Production Tools and Integrated
  Development Environment
  Report on Advances in Mass Storage System and Technology  
  Report on Advances in Model Checking
  Report on Advances in Internet of Things
  Report on Advances in Middleware Technology  
  Report on Advances in Artificial Intelligence

章節(jié)摘錄

　　對(duì)于傳感器網(wǎng)絡(luò)中的不確定，文獻(xiàn)提出了傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于非參數(shù)化模型的在線異常點(diǎn)檢測方法，該方法通過擴(kuò)展現(xiàn)有的基于距離或基于密度的異常點(diǎn)檢測方法來實(shí)現(xiàn)非確定狀態(tài)下的異常點(diǎn)，該算法在內(nèi)存資源有限的情況下只需在線一遍掃描感知數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)提出了適合于傳感器網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)對(duì)象位置監(jiān)控環(huán)境下的非精確數(shù)據(jù)之上的概率查詢處理方法，首先根據(jù)查詢的實(shí)質(zhì)將查詢分為四類：基于值的非聚合查詢、基于實(shí)體的非聚合查詢、基于實(shí)體的聚合查詢和基于值的聚合查詢，并針對(duì)這四種類型的查詢分別提出了非精確數(shù)據(jù)之上的概率查詢處理算法。文獻(xiàn)提出了在傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)獲取方法，由于傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種典型的數(shù)據(jù)流應(yīng)用，其感知數(shù)據(jù)無法窮盡地存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，因此該文獻(xiàn)提出了使用一種模型驅(qū)動(dòng)的方法來進(jìn)行感知數(shù)據(jù)的獲取，并提出一套概率模型來進(jìn)行誤差置信度的計(jì)算與控制。文獻(xiàn)使用概率密度函數(shù)來描述感知數(shù)據(jù)的不確定性，基于R-tree提出了兩種不確定性數(shù)據(jù)的索引結(jié)構(gòu)和相應(yīng)的概率閾值查詢處理算法。Hida等在其技術(shù)報(bào)告中討論了傳感器網(wǎng)絡(luò)中不確定聚合查詢處理問題，并提出了一種異常點(diǎn)檢測算法，以使得聚合查詢處理算法具有足夠的容錯(cuò)能力，以適應(yīng)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)失效或錯(cuò)誤的感知數(shù)據(jù)?！　　?/pre>








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