基于资源预测的网格任务调度模型

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跨越虚拟组织中多个域(或集群)的网格任务调度由于资源的不确定性(如动态性和异构性)而成为网格应用中亟待解决的问题。提出了一种有效的基于资源预测的网格任务调度模型——RPTS,该模型利用加权最小二乘方法进行参数估计的自回归滑动平均(ARMA)预测方法对网格环境下的主机负载进行预测。利用上述资源预测结果和一类数据并行性网格任务的建模结果,对它们进行预处理、匹配并调度执行。RPTS充分考虑了网格环境下资源的动态性和异构性,为解决网格环境下任务调度问题提供了一种较好的方法。与其他一些网格任务调度方法进行了一
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目前基于模型的Web用户界面(UI)研究中缺乏对复杂行为的模型设计和开发方法,极大地限制了此类方法的工程化应用。针对此问题,提出了一种形式化的Web界面行为描述语言,对基于Web的用户界面中的复杂行为建模,实现了行为模型的代码自动生成。实验表明,本方法在Web用户界面设计的开发过程中具有极大的灵活性,提高了界面设计模式的复用性。
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提出了一种新的图像隐藏方案,该方案糅合了多重秘密共享思想与LSB算法,生成的影子图像约为秘密图像的1/t,从而减小了载体图像的容量。本方案允许任意选取(t-1)次多项式的模数p,并根据该模数p将秘密图像的若干个像素点拼接成一个数据单元,有效克服了Thien方案中秘密图像需进行置乱处理的缺陷。此外,本方案构造的多项式明显少于Thien方案和LiBai方案。
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