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同方学位论文库评论

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众包技术研究综述

计算机学报 2015年第9期38卷 1713-1726页

作者：冯剑红李国良冯建华清华大学计算机科学与技术系北京100084

众包通过整合计算机和互联网上未知的大众来完成机器单独难以处理的任务.自从2009年开始,众包得到了各个领域的广泛关注,包括人机交互、信息检索、机器学习、数据库、人工智能、计算机理论等,已经逐渐成为一个新研究热点,在基础理论和... 详细信息

众包通过整合计算机和互联网上未知的大众来完成机器单独难以处理的任务.自从2009年开始,众包得到了各个领域的广泛关注,包括人机交互、信息检索、机器学习、数据库、人工智能、计算机理论等,已经逐渐成为一个新研究热点,在基础理论和工程技术方面向科技工作者提出了大量具有挑战性的问题.文中介绍了众包的基本概念以及工作流程,对众包在计算机领域中已有的研究工作进行了综述.基于众包工作流程,从众包任务准备、任务执行和任务答案整合3个方面综述了现有技术研究以及存在的挑战,最后展望了未来可能的研究方向,并提供了大量参考文献.

关键词：众包机器难问题任务准备任务执行任务答案整合

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浅谈军事信息资源共享建设

中国电子科学研究院学报 2021年第4期16卷 338-341,346页

作者：董博许潇冯剑红刘俊中国人民解放军32179部队北京100012 清华大学计算机科学与技术系北京100083 中国人民解放军62366部队北京100042

军事信息资源共享是军队信息化建设的基础工程,对作战战备、部队日常管理和建设发展都具有重要意义,借鉴国家政务信息资源共享建设经验,从构建军事信息资源体系、统一数据资源目录和标准、开发军事信息资源库、研发信息资源服务管理平... 详细信息

军事信息资源共享是军队信息化建设的基础工程,对作战战备、部队日常管理和建设发展都具有重要意义,借鉴国家政务信息资源共享建设经验,从构建军事信息资源体系、统一数据资源目录和标准、开发军事信息资源库、研发信息资源服务管理平台、建立信息资源管理机制几个方面探讨军事资源共享建设思路,助推信息资源开发利用和信息系统建设应用,提升作战指挥和建设管理的信息化水平。

关键词：军事信息资源共享

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基于模糊多目标决策的网格资源分配策略

计算机应用 2008年第6期28卷 1588-1590,1615页

作者：冯剑红刘颖罗莹陈文广中国白城兵器试验中心吉林白城137001

针对网格计算提出了一种新的基于模糊多目标决策的资源分配策略。该策略以用户满意度为主要目标,通过组建模糊多目标决策模型来解决用户的资源选择问题。详细描述了该策略的实现方法,通过对模型的分析,表明了该模型不但可以满足用户的要... 详细信息

针对网格计算提出了一种新的基于模糊多目标决策的资源分配策略。该策略以用户满意度为主要目标,通过组建模糊多目标决策模型来解决用户的资源选择问题。详细描述了该策略的实现方法,通过对模型的分析,表明了该模型不但可以满足用户的要求,还可以提高资源的分配成功率和利用率。

关键词：网格计算资源分配模糊决策

基于Globus Toolkit4的网格服务实现

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科技资讯 2006年第6期4卷 87-88页

作者：冯剑红谢汶四川大学计算机学院四川成都

网格计算是继Internet和Web技术之后,第三个信息技术浪潮,最终将改变分布式资源的共享和服务方式。GlobusToolkit是在网格计算领域应用非常广泛的模型,主要介绍当前GlobusToolkit实现的基本服务和核心结构,最后,通过实例说明了网格服务... 详细信息

网格计算是继Internet和Web技术之后,第三个信息技术浪潮,最终将改变分布式资源的共享和服务方式。GlobusToolkit是在网格计算领域应用非常广泛的模型,主要介绍当前GlobusToolkit实现的基本服务和核心结构,最后,通过实例说明了网格服务的具体实现过程。

关键词：网格 Globus 网格服务开放网格服务体系结构

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引导学生走进图书馆的举措

淮南职业技术学院学报 2002年第3期2卷 104-105,109页

作者：冯剑红安徽理工大学职业技术学院安徽淮南232007

根据学生的课余阅读现状,如何有针对性地做好读者服务工作引起的思考。

关键词：图书馆课余阅读读者服务人生观价值观

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基于EM的缺失试验数据处理

兵器试验 2013年第5期 55-57页

作者：冯剑红罗莹刘颖白城兵器试验中心白城137001

在大规模试验数据中，数据缺失是一种常见现象，甚至是无法避免的。缺失数据对试验数据知识挖掘的结果有很大的影响。本文以弹着点数据为例，给出了EM算法的迭代步骤，通过模拟实验验证了采用EM算法对缺失试验数据处理是有效的。

关键词： EM算法正态分布缺失数据

维普期刊数据库评论

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众包环境下多谓词查询优化

计算机工程与应用 2016年第2期52卷 7-13页

作者：冯剑红胡卉芪翁学平冯建华清华大学计算机科学与技术系北京100084

近年来,众包查询优化得到了数据库领域的广泛关注。主要研究了众包多谓词选择查询问题——借助于人力找到满足多谓词查询条件的对象。一种简单的方法是枚举数据集中的对象,对于每个对象判断是否满足每条谓词。它产生的代价是|R|·n,其中... 详细信息

近年来,众包查询优化得到了数据库领域的广泛关注。主要研究了众包多谓词选择查询问题——借助于人力找到满足多谓词查询条件的对象。一种简单的方法是枚举数据集中的对象,对于每个对象判断是否满足每条谓词。它产生的代价是|R|·n,其中|R|为数据集中对象的数量,n为谓词的数量。很显然,当处理大数据集或者查询包含较多谓词的时候,简单方法的代价是非常昂贵的。由于不同的谓词具有不同的选择性,如果首先验证高选择性的谓词,那么在验证剩余谓词的时候,就可以避免验证不满足高选择性谓词的对象。因此,采用一个好的谓词顺序实现众包选择查询可以显著减少人工代价。然而,实际中很难获得最佳的谓词序列。针对该问题,提出了一种基于采样的框架来获得高质量的查询序列。为了控制查询序列生成的成本,设计了基于随机序列的最优选择方法,该方法通过随机选择序列获得最终的谓词顺序。由于基于随机序列的选择方法可能产生较大的代价,为了减少开销,提出了一种基于过滤的序列选择方法。通过在众包平台上使用真实数据集评测了提出的方法,实验结果表明,该方法能够显著减少查询序列生成的代价,同时获得高质量的查询序列。

关键词：众包选择查询采样选择性