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随着经济社会的迅速发展,信息技术得到了进一步的推广与发展,企业也与时俱进地大力建设信息化。信息化的建设推动了企业向生产经营和营销管理等不同方面进行发展,大幅提升了各个生产部门的工作效率,有利于企业控制成本,提高创造效益。然而信息技术是一把双刃剑,在带来利益的同时,也给企业信息数据与核心技术带来了安全隐患。[2]回顾过去,有太多企业对安全保密管理过于忽视而使企业遭受严重经济损失的实例存在。因此,从过去各种案例借鉴教训,明确认识安全保密问题在企业信息资源的流动、交换、整合、分析、提炼、开发和创新过程中的价值性,高度重视网络信息化的企业保密管理问题,对企业的发展进步来说具有非常大的意义。本文主要分析网络信息化下的保密管理对策,希望能对企业保密方面的发展有研究意义。 相似文献
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常规的数据持久化方法是通过对象关系映射把对象存储到关系数据库中,但是易用性和效率一直是个问题。提出了一种更加方便、性能更强的方法,即用对象数据库来存储海量数据。然而目前对象数据库的使用还不是非常广泛,不少程序员可能还不了解对象数据库的使用。提出的基于对象数据库的扩展Java集合框架(Java Collection Fram ework),可以使程序员操作对象数据库就像使用普通的Java集合框架一样方便,而且在性能上也优于普通的关系数据库。 相似文献
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普适环境中面向推理的上下文缓存置换算法 总被引:1,自引:0,他引:1
上下文缓存是减少上下文信息访问开销、降低信息传输数量、缓解连接中断引起的程序不可用性的有效途径.面向推理的上下文缓存置换算法CORA的目标是使上下文缓存达到较高命中率,有效节省普适计算中传输上下文的开销.CORA采用状态空间对低级上下文到高级上下文的推理进行建模,对各种上下文推理方法具有普遍适用性.CORA算法分为两个部分:1)在缓存端,该算法计算低级上下文的访问概率和预计失效时间,获得数据的缓存价值,作为上下文缓存置换的依据,以提高缓存的命中率;2)在传感器端设置相应的可变化范围,当传感器读数超出该范围时,主动更新缓存,以保证缓存数据的一致性.模拟实验将CORA和经典的缓存置换算法LRU进行对比,分别通过改变缓存容量、对上下文访问概率的不均匀程度和上下文更新访问比来考察两种算法的命中率,结果显示,当缓存容量相对上下文总数较小、访问概率分布较不均匀、更新访问比较高的情况下,CORA的命中率大大高于LRU.由此证明,CORA更适用于较为动态的普适计算环境. 相似文献
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基于本体的产品知识表达 总被引:11,自引:2,他引:11
产品开发过程分工的加强、市场和全球化竞争的激烈都要求工厂能够更迅速地生产更廉价和质量更高的产品,而这需要一个更有效并且强有力的产品知识管理系统,以支持产品知识的表达、重用、共享和交流等.研究了产品知识表达的模型,即S—B—F,结合本体描述语言构建了流本体和功能本体,设计出基于本体的产品知识表达,并进一步提出了可行的应用模型。 相似文献
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面向开放环境的集成化STEP工具集GS—STEP的设计与实现 总被引:6,自引:2,他引:4
GS-STEP是一个面向开放环境的STEP信息集成工具集,为适应开放式CIMS环境对信息集成的柔性需求,采用了系统独立性、协议无关性和层次化、模块化的开发策略。这些策略使GS-STEP能够方便地应用于各种CAx系统,也使其各功能部件可作为独立的软件包或开发平台分别实现商品化,从而体现“即插即用”思想与可扩充性原则。该软件作为信息集成平台已成功地应用于CIMS集成环境GS-ICCC。文中从开发策略、系统结构、数据流和功能组织等角度阐述了GS-STEP的设计与实现。 相似文献
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移动集群计算关键技术研究 总被引:5,自引:0,他引:5
随着集群和移动计算技术的快速发展及广泛应用,一种结合了这两种技术的新的计算方式——移动集群计算应运而生。分析讨论了移动集群计算的体系结构和实现移动集群计算的一些关键问题及解决方案。 相似文献
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为了实现概率信息的安全降密和信道控制等重要安全策略,将可信域的概念引入概率安全进程代数,并以此为工具将非传递无干扰信息流安全模型推广到概率系统.在弱概率互拟等价的基础上讨论了非传递概率信息流安全属性,提出了非传递概率互拟强无干扰(I_BSPNI)和非传递概率互拟复合不可演绎(I_PBNDC)安全属性;并要求系统所有可达状态都满足的持久I_PBNDC属性,该性质能够揭露出I_PBNDC在动态环境中不能暴露的安全隐患.为了弥补互拟复合不可演绎类性质难于验证的缺点,使用基于单步状态的展开条件定义了强I_PBNDC属性.最后分析并证明了这些安全属性之间的包含关系. 相似文献
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映射效率对于Web服务发现和组合、智能空间上下文感知等领域的动态映射至关重要。现有方法对相似度计算方法加以简化来提升效率,但当候选匹配实体对的数目随本体的规模增大而急剧增加时,就无法有效地处理。文中提出一种基于本体分割的高效本体映射算法。通过自下而上的聚类,将本体划分为一组大小合适的本体块。然后基于向量空间算法进行块映射,并从块映射结果中选取实体映射的候选匹配对,从而削减其数量,达到减少时间复杂度的目的。实验表明,文中方法显著提升运行时本体映射的效率,比Falcon-AO本体映射方法快6倍。 相似文献