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An Optimistic Checkpoint Mechanism Based on Job Characteristics and Resource Availability for Dynamic Grids

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Wuhan University Journal of Natural Sciences 2011年第3期16卷 213-222页

作者： tao yongcai JIN Hai WU Song School of Information Engineering Zhengzhou University Zhengzhou 450000 Henan China Services Computing Technology and System Lab Cluster and Grid Computing Lab Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074 Hubei China

In the paper, based on the job characteristics and resources availability, an optimistic checkpoint mechanism for dynamic grids（OCM4G） is proposed. It can determine whether to checkpoint a given job running on a given resource node and establish optimal aperiodic checkpoint intervals by applying the knowledge of job characteristics and resource availability. We evaluate OCM4G over a real grid environment （ChitlaGrid） and the results show that OCM4G achieves better performance than the periodic checkpoint and the analytical method of calculating aperiodic checkpoint intervals.

关键词： grid computing fault tolerance checkpoint Markov

Sucrose-associated SnRK1a1-mediated phosphorylation of Opaque2 modulates endosperm filling in maize

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Molecular Plant 2024年第5期17卷 788-806页

作者： tao Yang Yunqin Huang Longyu Liao Shanshan Wang Haoyu Zhang Jingying Pan yongcai Huang Xiaoling Li Di Chen tao Liu Xiaoduo Lu Yongrui Wu State Key Laboratory of Crop Gene Exploration and Utilization in Southwest China Sichuan Agricultural UniversityChengdu 611130SichuanChina National Key Laboratory of Plant Molecular Genetics CAS Center for Excellence in Molecular Plant SciencesShanghai lnstitute of Plant Physiology and EcologyChinese Academy of SciencesShanghai 200032China Institute of Molecular Breeding for Maize Qilu Normal UniversityJinanChina

During maize endosperm filling,sucrose not only serves as a source of carbon skeletons for storage-reserve synthesis but also acts as a stimulus to promote this ***,the molecular mechanisms underlying sucrose and endosperm filling are poorly *** this study,we found that sucrose promotes the expression of endosperm-filling hub gene Opaque2(O2),coordinating with storage-reserve *** showed that the protein kinase SnRK1a1 can attenuate O2-mediated transactivation,but sucrose can release this *** assays revealed that SnRK1a1 phosphorylates O2 at serine 41(S41),negatively affecting its protein stability and transactivation *** observed that mutation of SnRK1a1 results in larger seeds with increased kernel weight and storage reserves,while overexpression of SnRK1a1 causes the opposite *** of the native O2(O2-OE),phospho-dead(O2-SA),and phospho-mimetic(O2-SD)variants all increased 100-kernel *** O2-SA seeds exhibit smaller kernel size,they have higher accumulation of starch and proteins,resulting in larger vitreous endosperm and increased test weight.O2-SD seeds display larger kernel size but unchanged levels of storage reserves and test weight.O2-OE seeds show elevated kernel dimensions and nutrient storage,like a mixture of O2-SA and O2-SD ***,our study discovers a novel regulatory mechanism of maize endosperm *** of S41 as a SnRK1-mediated phosphorylation site in O2 offers a potential engineering target for enhancing storage-reserve accumulation and yield in maize.

关键词： maize Opaque2 SnRK1 endosperm phosphorylation sucrose

面向网格中间件GOS3的OAR集群管理系统

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计算机工程与应用 2011年第29期47卷 103-106页

作者：陶永才吴松郑州大学信息工程学院郑州450001 华中科技大学计算机科学与技术学院服务计算技术与系统教育部重点实验室武汉430074

中国国家网格(China National Grid,CNGrid)是聚合了高性能计算和事务处理能力的新一代信息基础设施的试验床。中国国家网格武汉结点高性能集群系统采用支持资源预留的开源集群管理器OAR,为用户提供具有服务质量保障的高性能计算服务。G... 详细信息

中国国家网格(China National Grid,CNGrid)是聚合了高性能计算和事务处理能力的新一代信息基础设施的试验床。中国国家网格武汉结点高性能集群系统采用支持资源预留的开源集群管理器OAR,为用户提供具有服务质量保障的高性能计算服务。GOS(Grid Operating System)是CNGrid网格中间件,CNGrideye是CNGrid监控系统。设计了CNGrideye/OAR监控桥接和GOS-HPCG/OAR作业管理桥接机制,使得CNGrideye支持对OAR的监控,GOSHPCG能通过OAR提交作业,充分利用OAR的资源预留等特性。GOS-HPCG/OAR进行基于QoS的作业调度,提高了作业的运行效率和资源的服务性能,达到整合资源的目的。

关键词：国家网格资源共享资源预留

MPHM:Model poisoning attacks on federal learning using historical information momentum

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Security and Safety 2023年第4期2卷 6-18页

作者： Lei Shi Zhen Chen Yucheng Shi Lin Wei yongcai tao Mengyang He Qingxian Wang Yuan Zhou Yufei Gao School of Cyber Science and Engineering Zhengzhou UniversitySongShan LaboratoryZhengzhou 450000China College of Intelligence and Computing Tianjin University300072 TianjinChina School of Computer and Artificial Intelligence Zhengzhou University450000 ZhengzhouChina Zhengzhou Zhengda lnformation Technology Co. Ltd450001 ZhengzhouChina

Federated learning(FL)development has grown increasingly strong with the increased emphasis on data for individuals and *** learning allows individual participants to jointly train a global model without sharing local data,which significantly enhances data ***,federated learning is vulnerable to poisoning attacks by malicious *** federated learning does not have access to the participants’training process,i.e.,attackers can compromise the global model by uploading elaborate malicious local updates to the server under the guise of normal *** model poisoning attacks usually add small perturbations to the local model after it is trained to craft harmful local updates and the attacker finds the appropriate perturbation size to bypass robust detection methods and corrupt the global model as much as *** contrast,we propose a novel model poisoning attack based on the momentum of history information(MPHM),that is,the attacker makes new malicious updates by dynamically crafting perturbations using the historical information in the local training,which will make the new malicious updates more effective and *** attack aims to indiscriminately reduce the testing accuracy of the global model with minimal *** show that in the classical defense case,our attack can significantly corrupt the accuracy of the global model compared to other advanced poisoning attacks.

关键词： Federated learning Poisoning attacks Security Privacy

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Web页面流行度模拟器的设计与实现

计算机工程与应用 2005年第6期41卷 108-110页

作者：陶永才石磊郑州大学信息工程学院计算机系郑州450052

研究Web访问特征是有效进行Web缓存管理的基础。该文使用Zipf第一法则和第二法则建立数学模型,分别模拟Web页面高频区及低频区流行度特征,设计并实现了一个Web日志模拟生成器POPSIM。这种模拟器不仅可以模拟生成Web页面访问日志,而且具... 详细信息

研究Web访问特征是有效进行Web缓存管理的基础。该文使用Zipf第一法则和第二法则建立数学模型,分别模拟Web页面高频区及低频区流行度特征,设计并实现了一个Web日志模拟生成器POPSIM。这种模拟器不仅可以模拟生成Web页面访问日志,而且具有很大的灵活性,为进一步研究Web缓存技术和预取技术提供依据。

关键词： Web缓存齐普夫法则 Web访问特征流行度

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资源代理在异构网格互操作中的应用

华中科技大学学报（自然科学版） 2007年第11期35卷 80-83页

作者：石柯代峰石宣化陶永才华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

提出了一种基于Agent服务的网格资源代理方法,用以实现目前国内最大的教育科研网格CGSP与CNGrid的互操作.网格资源代理通过对Agent服务的部署和控制来进行用户身份认证以及网格服务共享等任务,从而实现异构网格中间件系统的用户单点登... 详细信息

提出了一种基于Agent服务的网格资源代理方法,用以实现目前国内最大的教育科研网格CGSP与CNGrid的互操作.网格资源代理通过对Agent服务的部署和控制来进行用户身份认证以及网格服务共享等任务,从而实现异构网格中间件系统的用户单点登录、资源共享与服务的互操作.本方法具有通用、灵活,结构简单且易扩展的特点.

关键词：异构网格互操作资源代理中国教育科研网格中国国家网格

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基于加权动态兴趣度的微博个性化推荐

计算机应用 2014年第12期34卷 3491-3496页

作者：陶永才何宗真石磊卫琳曹仰杰郑州大学信息工程学院郑州450001 郑州大学软件技术学院郑州450002

针对微博信息量大、用户兴趣随时间变化特征,提出一种基于加权动态兴趣度(WDDI)的微博个性化推荐模型。WDDI模型考虑微博转发特征,并引入时间因子,利用微博主题模型基于转发的狄利克雷分配(RT-LDA)对用户微博进行研究,建立用户对主题的... 详细信息

针对微博信息量大、用户兴趣随时间变化特征,提出一种基于加权动态兴趣度(WDDI)的微博个性化推荐模型。WDDI模型考虑微博转发特征,并引入时间因子,利用微博主题模型基于转发的狄利克雷分配(RT-LDA)对用户微博进行研究,建立用户对主题的个体动态兴趣模型。通过用户与其关注用户的相似度和交互频率获取用户的群体动态兴趣,将用户个体兴趣与群体兴趣加权结合得到加权动态主题兴趣模型。对用户接收的新微博按动态兴趣度降序排列,实现微博动态个性化推荐。实验表明,WDDI模型较之传统推荐模型,在微博服务中能够更准确地反映用户动态兴趣。

关键词：加权主题模型动态兴趣个性化推荐

基于Transformer与BiLSTM的网络流量入侵检测

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计算机工程 2023年第3期49卷 29-36,57页

作者：石磊张吉涛高宇飞卫琳陶永才郑州大学网络空间安全学院郑州450002 郑州大学信息工程学院郑州450001

网络流量入侵检测技术对主机和平台安全起着重要作用。目前常采用机器学习和深度学习技术进行网络流量入侵检测,然而相关数据集的不平衡问题导致模型偏向于学习多数类数据的特征而忽视少数类数据的特征,严重影响了检测准确率。结合SMOT... 详细信息

网络流量入侵检测技术对主机和平台安全起着重要作用。目前常采用机器学习和深度学习技术进行网络流量入侵检测,然而相关数据集的不平衡问题导致模型偏向于学习多数类数据的特征而忽视少数类数据的特征,严重影响了检测准确率。结合SMOTE算法和生成对抗网络(GAN)构建OSW模型对训练数据进行预处理,通过Wasserstein GAN学习少数类数据分布情况,避免边缘分布问题,构造平衡数据集。建立基于Transformer与双向长短时记忆-深度神经网络(BiLSTM-DNN)的TBD入侵检测模型,使用Transformer中的编码器捕捉全局联系并对输入数据进行初步特征提取,利用BiLSTM网络进行长距离依赖特征提取保留数据的序列化特征,采用DNN进一步提取深层次特征,最终通过Softmax分类器获得分类结果。在NSL_KDD数据集上的实验结果表明,在进行数据平衡处理后TBD模型的二分类和五分类任务检测准确率分别达到90.3%和79.8%,均高于对比的深度神经网络模型以及机器学习算法。

关键词：入侵检测多头注意力双向长短时记忆网络深度神经网络数据平衡处理

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微博污染检测模型

计算机应用 2013年第6期33卷 1558-1562页

作者：石磊代琳娜卫琳陶永才曹仰杰郑州大学信息工程学院郑州450001 郑州大学软件技术学院郑州450002

信息传播的高速性加剧了谣言等网络污染在微博网络中的扩散。微博网络的用户量和信息量极为庞大。因此,对微博污染传播机制和污染检测手段的研究显得尤为重要。根据基于用户影响力建立的微博谣言传播模型,利用蚁群算法逆推污染传播路径... 详细信息

信息传播的高速性加剧了谣言等网络污染在微博网络中的扩散。微博网络的用户量和信息量极为庞大。因此,对微博污染传播机制和污染检测手段的研究显得尤为重要。根据基于用户影响力建立的微博谣言传播模型,利用蚁群算法逆推污染传播路径,搜索受染用户,并分别以Twitter和新浪微博为实验平台,通过对比分析验证了模型的可行性。实验结果表明:模型通过对受染个体的搜索,缩小了污染的检测范围,提高了微博污染的治理效率和准确性。

关键词：微博谣言传播社交网络检测