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云平台任务最大资源使用率预测方法: 本发明公开云平台中任务在未来一段时间内的最大资源使用率预测方法，基于云平台多个任务的历史资源使用信息，通过分析云平台任务的资源使用情况提取初步任务资源使用特征，然后使用稀疏自编码模型进一步提取特征，接着使用K‑medoi...; 邓莉任雨林; 文献传递

基于LSTM-Z的云平台主机负载预测方法: 2023年; 由于主机负载具有短期突变性和非线性等特点,主机负载中短期突变的信息难以被捕获。为提高主机负载预测的准确性,设计并实现一种基于Zoneout的LSTM(long short term memory with zoneout,LSTM-Z)主机负载预测方法。该方法能适应具有波动性特点的主机负载预测模式,通过遗传算法在迭代进化过程中探索最优的历史窗口权重向量,充分利用历史数据依赖关系,提高预测的准确性。通过在谷歌和阿里云两个真实的云平台数据上进行单步和多步预测实验,验证了其有效性。; 谢同磊邓莉曹振梁晨君李超; 关键词：进化算法正则化

基于JavaCard的云数据确定性删除方法: 2023年; 确定性删除将外包数据的删除问题转换为密钥的安全管控和删除问题,使得留存于云服务提供商和数据使用者处的外包数据是失效、不可恢复的。但是,现有的确定性删除方案大多是在资源充裕的计算机和智能手机上设计和实现的,无法应用于资源受限的嵌入式设备。本文提出了适用于JavaCard平台的云数据确定性删除方法。在该方法中,密钥的使用条件可以是时间,也可以是次数,数据属主可以根据其需要选取一种条件以实现密钥在数据使用者端的受限使用。对于这两种使用条件,数据使用者都可以将密钥及使用条件安全保存在本地,节省通信开销。当密钥使用条件满足时,JavaCard用密钥解密数据;当密钥使用条件不满足时,JavaCard安全删除密钥,并生成可公开验证的密钥删除证据。实验和对比分析表明,本文方案性能开销合理,能够实现预期目的,可以应用于嵌入式设备。; 任正伟陈钟凯王丽娜邓莉徐士伟童言; 关键词：密钥管理 JAVACARD

基于Python的工作流管理系统的设计与应用被引量：8: 2018年; 如何合理地将业务流程分解成定义良好的活动,并按照一定的规则来控制活动的执行,是企业信息化建设过程中的一个核心难题,而且传统的业务流程处理方式已经无法满足企业的战略发展要求。基于Python开发了一款工作流管理系统(PWFMS),在规范流程的基础上,提高业务流程的处理效率,同时方便流程的追踪和统计分析,完成了跨人员、跨部门和跨应用的协作,为企业日常的一些办公流程实现了全自动化处理。; 李洋邓莉顾进广顾进广; 关键词：PYTHON 工作流管理系统办公自动化

二类本科院校计算机专业人才培养的质量保证: 2016年; 高等本科院校学生的培养质量一直是所有高校非常关注的一个问题。本质上计算机科学与技术专业兼具科学性与工程性的特点,但是,二类本科院校为了追求计算机专业学生的工程应用能力的培养,往往会舍弃部分理论课程的教学,这样就会导致学生计算机科学素养的不足,甚至使本科教育陷入职业教育的误区。研究二类本科院校的计算机教学如何使得学生既具备工程能力又具备科学素养,对于提高学生的培养质量有着重要的意义。结合三峡大学与武汉科技大学计算机科学与技术专业的教学实践,深入分析二类本科院校计算机专业学生培养应注意的问题,并针对这些问题,提出一些保证学生培养质量的有效途径。; 钟阿林夏道平邓莉; 关键词：工程应用

云平台任务最大资源使用率预测方法: 本发明公开云平台中任务在未来一段时间内的最大资源使用率预测方法，基于云平台多个任务的历史资源使用信息，通过分析云平台任务的资源使用情况提取初步任务资源使用特征，然后使用稀疏自编码模型进一步提取特征，接着使用K‑medoi...; 邓莉任雨林

网络安全的实验教学设计: 2020年; 实验教学一直在高校的专业教学中不太受重视,在学生总成绩考核中所占比重也不大,导致学生也不愿意花多的时间进行动手实践活动。而网络安全课程本身就具有较强的实践性,实验教学显得尤为重要,其教学效果会直接影响到学生对相关理论知识点的理解和掌握。通过分析网络安全实验教学的目标,提出一种实验教学设计方案。; 邓莉任正伟张凯; 关键词：网络安全实验教学

信息安全专业本科新生适应大学生活能力的培养: 2018年; 本科新生在刚刚踏入大学校园时容易出现迷惘和困惑,信息安全专业学生由于其专业的特殊性更容易在新环境里无所适从而导致成绩下滑严重。通过分析信息安全专业新生在刚进入大学时面临的问题,结合武汉科技大学信息安全专业在引导学生尽早适应大学生活方面的一些经验教训,总结出本科新生适应高校生活能力培养的若干方法。; 邓莉陈东方陈东方; 关键词：信息安全本科生大学生活

云计算环境下信任机制综述被引量：14: 2016年; 云计算可以快速提升企业能力,并且不需要花费巨资增加新基础设施、培训新员工或取得新软件的许可证等.因此只用了短短几年,云计算就从商业概念发展成IT企业中快速发展的业务之一.尽管如此,目前大多数企业用户还是不愿意将其核心业务部署到云上,主要原因就是信任缺失问题,表现为:在云计算环境下用户失去了数据控制权;云服务器缺乏透明性;云服务提供商给出的安全保证是不清晰的等.因此为了增强用户对云计算的信心,信任机制应运而生,成为研究热点.本文对目前云环境下的信任机制进行了综述.将这些方法大致分为五类:基于声誉的、基于SLA的、基于审计的、基于互联云的和基于加密的信任机制.着重从以下几个方面进行分析:给出了每种机制的通用框架和一般工作过程;评价了每种机制中主要文献的优点和缺点;对比分析了每种机制下的不同方法;然后,给出了这五种机制分别满足的信任和安全属性;最后对全文进行总结,并分别给出了五种机制将来研究方向.; 金瑜王凡赵红武邓莉; 关键词：云计算信任隐私

云平台任务资源使用状态预测分析研究被引量：5: 2020年; 预测任务的资源使用状况是提高云平台资源使用率的重要手段之一.然而云计算平台资源使用的动态性、不确定性和突变性使得预测效果有限.为了提高云平台任务的资源使用率预测性能,本文做了如下工作:1)详细地分析了当前主流云平台的资源使用情况,提炼了云平台任务的资源使用特征;2)根据云平台的特点设计了适合任务的资源使用预测性能评价函数PEFOT(Performance Evaluation Function fOr Tasks,PEFOT);3)设计并实现了一种云平台任务的资源使用率预测方法 REPOTASK(REsource Prediction method fOr TASKs,REPO-TASK).使用Google云平台数据集进行了实验,结果表明,相对于目前已经提出的任务资源使用率预测模型BP和LSTM,REPO-TASK方法具有更好的预测性能,PEFOT值平均下降了3. 2591.; 邓莉任雨林朱金灿何亨何亨; 关键词：特征提取

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邓莉

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