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近日，被誉为全球计算机视觉三大顶级会议之一的ECCV 2022（European Conference on Computer Vision）发布了论文录用结果。 本届ECCV论文录用率不足20%， 其中，由云工业软件企业三维家图灵实验室与国内外顶尖高校合作撰写的论文——《通过强化学习解决室内场景相机定位问题（Towards Accurate Active Camera Localization）》成功入选！
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三维家首次入围国际顶会 技术有望率先在家居场景落地
ECCV每两年举办一次，与CVPR和ICCV并驾齐驱，被称为国际计算机视觉领域三大会议。随着AI人工智能技术的发展，计算机视觉的研究和应用逐渐深入，每届ECCV的举行都会吸引大量来自世界各地的顶尖专家学者、研究机构及企业等投稿。
而今年ECCV 2022的总投稿数超过了8170篇，接近上一届的两倍，创下 历史 新高。其中有1629篇论文中选，录用率不足20%。
此次三维家入选的论文是与山东大学、北京大学、斯坦福大学、腾讯AI lab共同完成，论文中创造性地提出利用强化学习算法解决室内场景相机定位的问题。研究结果表明，该方法优于当前最先进的马尔可夫定位方法，能有效提高在仿真场景中相机定位的精准度。
三维家图灵实验室负责人王胜表示，此次入选对于三维家来说是一次学术上的飞跃。在应用层面，该研究可以深度运用在智能设计领域，三维家旗下3D云设计等产品能加以应用和落地，呈现更真实、更优秀的视觉效果。
“在AI智能设计领域，三维家走到了世界学术最前沿。我们将利用这些最前沿的技术服务我们的用户。”王胜说到。
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四大技术实验室 锻造三维家科研硬实力
近年来，在加快建设 科技 强国，实现高水平 科技 自立自强的战略方针下，越来越多的中国 科技 企业频频亮相国际学术顶会，让世界看见中国前沿 科技 力量的崛起。其中，三维家正逐渐走向台前，传递国产自研的云工业软件企业的信念与坚持。
创立于2013年，三维家基于人工智能、大数据、云计算等技术，以一张“图纸”贯穿家居全产业链，通过3D云设计、3D云制造、数控系统三大工业软件矩阵，帮助家居企业、从业者实现门店营销、仿真设计、生产制造全流程一体化，为消费者带来“所思即所见、所见即所得”的家居消费体验。
工业软件是一条长期主义的道路，而技术引领需要长期的研发创新。据了解，三维家拥有数百人的技术研发团队，每年投入上亿元研发资金，并设立三大实验室——阿凡达实验室专注于3D渲染技术和XR新锐技术，图灵实验室深研人工智能和大数据应用，鲁班实验室则主攻云工业建模、云工业制造核心技术难题。
定位家居行业云工业软件服务商，三维家深刻认识到要改变传统制造业重硬轻软、长期依赖国外软件的现状，不能只停留在“纸上谈兵”。2020年，三维家与中国科学技术大学数学科学学院共建“先进制造联合实验室”，推动最新产研成果在家居行业落地应用。
合作很快就取得了成效——联合实验室以知名上市企业志邦家居为试验基地，三维家和中国科大算法团队通过深度学习志邦家居的业务流程，以软件技术优化材料算法，通过多订单混合排产使板材利用率提高2%以上，真正实现降本增效。
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让更多技术人才走向台前 代表国产工业软件发声
为激发产研活力，三维家与国内顶尖院校、专家学者保持着频繁的学术交流。去年11月，包括中国科学技术大学刘利刚教授，浙江大学冯结青教授、蔺宏伟教授等中国顶尖的应用数学、几何建模、计算机图形学领域专家学者走进三维家，与三维家研发团队深度交流，进行元宇宙下的建模技术探讨。
今年，三维家推出“元矩阵” 科技 计划——与中国科学技术大学、华南理工大学、暨南大学等顶尖学府建立更深入的链接，有望在学术交流、“产学研”合作上走得更远；与阿里云、华为云、英伟达NVIDIA等技术伙伴深化合作，让三维家在实时光追渲染、图形建模、虚拟仿真等底层技术上接连突破，构筑起坚不可摧的技术护城河。
三维家创始人、CEO蔡志森曾表示，希望把一直处于幕后的技术研发团队推向台前，向行业、学术圈发出三维家的声音。近年来，三维家技术团队频频在顶级 科技 峰会上“献出首秀”，分享技术成果。去年阿里云栖大会上，三维家3D产品负责人曹健、解决方案架构师、中科院博士周子超等均亮相发表演讲，介绍三维家在企业上云、产业数字化等方面的突破。
而在8月即将举行的QCon全球软件开发大会上，三维家技术研究院基础平台负责人陈江豪将以“webassembly技术背景下工业软件云上实战”的主题进行分享。同时，在计算机辅助设计和图形学领域的“奥斯卡”CAD&CG大会、华为HC全链接大会、英伟达GTC China等峰会上，也将看到三维家的强势发声。
结语：
科技 创新的背后，是企业对前沿技术的 探索 、对商业模式的不断打磨，和对产业场景的落地应用，这需要有长期主义的坚持。三维家正在将论文研究、产学研合作成果、自研技术优势等优先应用在家居产业，让人工智能、大数据、云计算、XR、工业建模等技术能在更多商业场景中落地，为产业发展搭建起一条数字化的“高速路”。
我现在在郑州飞亚文化传播有限公司做组稿编辑，主要负责论文发表图书出版专利申请，合作的出版社有西北农林科技大学出版社 现代出版社 延边大学出版社 吉林文史出版社 北京日报出版社 东北师大出版社 天津科技出版社 科技文献出版社 吉林大学出版社 新华出版社 红旗出版社 中国文联出版社 九州出版社 世界图书出版公司 西安交通大学出版社等
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其实权不权威不是看网站的，是看发什么期刊而已，
张兆代 王圣洁 刘京鹏 宋宏伟
（青岛海洋地质研究所）
摘 要 云计算继承和整合了虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理等多项关键技术，形成了具有高性能、可伸缩、低成本及面向服务的新的计算模式。目前学术界及产业界对云计算的研究和探讨均呈快速增长趋势，大量论文发表在计算机类和图书情报类期刊，研究的重点集中在云计算的基础理论、云计算的关键技术、云服务的应用领域、云计算与信息资源管理等多个方面。本文以 2000 ～ 2012 年发表在国内核心期刊上关于云计算的研究文献为统计样本，分析了云计算的研究热点及其演化方向，结合我国地质资料集群化产业化服务的发展状况，探讨云计算应用策略。
关键词 云计算模式 地质资料 信息共享和服务
1 前言
“云计算（Cloud Computing）”一词出现于 2006 年，是谷歌总裁埃里克 施密特（Eric Schmidt）在搜索引擎大会（SES San Jose 2006）首次正式提出的一个概念。它不仅揭开了谷歌搜索背后关键技术的神秘面纱，而且在短短的数年内就迅速超越“网格计算（Grid Computing）”并成为新的潮流（图 1）。
图 1 网格计算与云计算搜索量变化趋势图
2006 年后，在谷歌、亚马逊、IBM 等企业的推动下，“云计算”作为新兴的计算模式已经有了广泛应用。云计算作为一种基础设施与服务的交付和使用模式，正深刻地影响着互联网的发展。近年来，国内外掀起了关于云计算的研究热潮，涌现了大量的研究文献和应用案例，云计算已经成为学术界和产业界共同关注的热点。本文首先介绍了云计算的基本概念和关键技术，并通过对现有的云计算研究文献的综合分析，结合我国地质资料集群化产业化服务的发展状况，提出其在云计算应用中需要注意的问题。
2 云计算及其关键技术
2.1 云计算的基本概念
云计算的概念仍存在不同的定义。一般认为云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备[1]。美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）也给出了云计算的定义，认为云计算是一种能够通过网络以便利的、按需使用的方式获取计算资源并显著提高可用性的方式，这些计算资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以自动的方式获取和释放[2]。
中国电子学会云计算专家委员会认为：云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩、且被虚拟化的，并以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高其利用率，从而促进节能减排，实现绿色计算[3]。
尽管云计算有不同的定义，但对于云计算的特点已有很多深入的讨论。下面五个基本特征可以用来判断一个计算服务是否是云计算。
（1）服务按需即取。云计算是把信息技术作为服务提供的一种方式。由于这种服务是从用户角度出发，按需即取的自助服务是其最重要的特征之一。用户可以自行获得计算能力，包括服务器的使用和网络存储的使用，而整个过程通常是自动进行的。
（2）便捷网络访问。云计算支持广泛和便捷的网络访问能力，用户可以使用多种设备，如手机、移动计算机或工作站等获取云服务。
（3）资源共享池。云计算带来的一个好处是能够提高资源的利用率，通过把资源集中到一个公共的资源共享池中，可以为大规模的用户群提供共享服务。由于资源池可以动态分配所有物理和虚拟资源，达到了通过共享提高资源利用率的目的。
（4）高可扩展性及弹性服务。云计算具有快速及可伸缩地提供服务的能力。根据需求变化，云计算所提供的服务可以自动并快速地扩展或收缩。
（5）服务可度量。云系统通过自动监控资源的使用，可以提供定量的运行报告，从而保证云服务处于应有的水平。
2.2 云计算的体系架构
计算机技术的发展经历了传统主机计算模式到个人普及计算模式及分布式网络计算模式的转变[4]。云计算作为一种新的计算模式，既是分布式计算、并行计算和网格计算等技术快速演化的结果，也是信息社会中信息需求的必然选择。社会化、集约化与专业化的信息服务通过各种云计算得以体现，其中既包括了各种通过网络提供给用户的互联网应用、软件或计算资源服务，也包含了用来支撑这些服务可靠和高效运行的软硬件平台。
美国国家标准与技术研究院的技术报告给出了关于云计算体系架构的完整模型（图 2），该顶层模型定义了云计算模式中的角色（Actors）、行为（Activities）和功能（Functions）[5]。云计算的核心角色有云用户（Cloud Consumer）、云服务商（Cloud Provider）、云审计者（CloudAuditor）、云代理商（CloudBroker）和云运营商（Cloud Carrier）共五类（表 1）。在该模型中，云用户可以获得包括 ERP、CRM、HR 等商业智能或信息、通讯、协作、存储、备份以及软件、硬件托管等多种服务，云服务商则通过云计算中心的建设、运行和管理提供在线的软件服务（SaaS）、平台服务（PaaS）和基础设施服务（IaaS），云运营商通过提供网络接入、通讯系统等保障云计算的提供和使用，云审计者和云代理商的参与则保证了云计算和云服务的稳定性、持续性和透明度及服务水平。
图 2 云计算体系架构参考模型（引自 NIST）
表 1 云计算模式中的主要角色及定义
2.3 云计算的关键技术
云计算是计算机技术发展的产物，其中虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理被认为是实现云计算的关键技术[6]。
2.3.1 虚拟化技术
虚拟化（Virtualization）技术是将各种计算及存储资源充分整合和高效利用的关键。虚拟化技术包括两个方面：物理资源池化和资源池管理。物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配置的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。虚拟化技术主要应用在服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化三个方面。
2.3.2 海量数据存储
海量数据存储是云计算的主要任务。为了保证可用性、可靠性和经济性，云计算采用分布式存储的方式来存储数据，由于采用了分布式冗余存储的方式，数据既有高可靠性，也能并行地为大规模用户提供服务。云计算的数据存储技术主要有谷歌的分布式文件系统（GFS，Google File System）和 Hadoop 的HDFS（Hadoop Distributed File System）。
2.3.3 分布式并行计算框架
并行计算是云计算的核心。云计算采用 Map-Reduce 的编程模式实现分布式并行计算。Map-Reduce通过“Map”和“Reduce”这样两个过程来简化并行计算，所有应用只需要提供 Map 函数以及 Reduce 函数就可以在集群上进行大规模的分布式数据处理。Map-Reduce 不仅仅是一种编程模型，同时也是一种高效的任务调度模型，该模型的使用使计算任务高度并行及分布式实现成为现实。
2.3.4 智能化与自动管理技术
云计算具有高度自治的特点，智能化与自动管理是云计算模式的重要技术支撑。通过对集群系统各节点的全面监控、自动反馈、智能调配，实现了包括设备、虚拟资源、通讯与服务等的动态管理和自动迁移。以第四代大规模数据中心为基础的云计算，既能灵活扩展部署，也能满足服务计算和多粒度计算的要求。
3 我国云计算研究热点分析
3.1 国内外云计算搜索量变化趋势比较
搜索量的大小通常反映关注度的高低，使用 Google Trends 工具还可以分析一些长期的趋势和变化。这里选择“Cloud Computing”和“云计算”分别作为世界和我国在云计算领域的指标性关键词，从分析结果可以看出以下几个特点（图3）：①世界上对于云计算的关注开始于 2007 年，我国则自 2008 年才开始关注该领域。因此，我国仍属于学习—跟随型研究模式。②自 2007 年后，世界上关于“Cloud Computing”的搜索量出现迅速增长趋势，目前，已超过“Grid Computing”成为新的信息技术热点，我国对此的关注则较为平缓和滞后。③如果把搜索量代表的关注度看做是“海上的冰山”，那些“水下的部分”，包括基础理论、关键技术、应用实践等方面，国内外存在更大的差距。
图 3 国内外云计算搜索量变化趋势比较
3.2 国内云计算研究文献的计量分析
本文利用中国知网 CNKI 学术期刊数据库，检索 2000 年 1 月至 2012 年 3 月发表的有关云计算研究的核心期刊文献 852 篇（表 2）。我国对于云计算的研究始于 2007 年，之前罕见相关研究。2008 ～2011 年，云计算的研究开始引起广泛关注，论文数量开始急剧上升，同时发表云计算论文的期刊数量也同步快速增多，显示出云计算研究领域的广泛性。由于只统计到 2012 年 4 月的部分数据，从表面看检索到的 2012 年的成果不多，实际并未改变论文数量快速增加的趋势。
表 2 云计算论文发表时间分布表
对于检索到的 852 篇论文，对其关键词进行了计量分析，其中涉及关键词 1376 个，累计出现频次3020 次。按频次从大到小排列，排在前十位的关键词有：云计算（645）、虚拟化（115）、图书情报（115）、云服务（94）、安全（65）、存储（42）、物联网（33）、MapReduce（24）、档案（20）、数据中心（13）等。从关键词分析可以看出，云计算的研究涉及基础理论、关键技术、应用领域、信息资源管理等诸多方面，对于虚拟化、存储、MapReduce 等关键技术有较多论述；但整体来讲，多数仍为综述性、展望类的论文。就应用领域来讲，图书情报界对云计算进行研究和借鉴的趋势比较明显[7]，而地质资料界对云计算的关注和应用研究仍较少。
4 云计算与地质资料服务
4.1 地质资料数据与服务现状
地质资料是国家重要的基础资料。新中国成立以来，通过实行地质资料统一汇交制度，积累了大量的地质资料。我国现有全国性基础地质与战略性矿产地质数据资源 12 大类 50 余种数据库，数据量达10TB 以上，涉及区域地质、矿产地质、水文—工程—环境地质、农业地质、海洋地质、基础地质、地球化学、地球物理、地学科研、地质资料、遥感等领域[8]。
我国目前实行的是二级监管、三级保存的地质资料管理框架。由于条块分割等原因，地质资料的共享与服务尚存在很大差距，突出表现在数字化程度低，信息孤岛现象严重，地质资料不能及时、有效地满足国家建设与社会需求。
2002 年，国务院颁布了《地质资料管理条例》，2003 年，国土资源部发布了《地质资料管理条例实施办法》，地质资料的管理与共享服务得到了前所未有的重视。国土资源部又相继推动地质资料汇交、地质资料委托保管、地质资料集群化、产业化服务等，地质资料的管理与服务开始出现一个新的局面。由于管理与服务模式的转变是一个较长期的过程，地质资料工作的重要性仍未完全显现，社会对地质、矿产等的关注度仍远落后于“土地”“海洋”“气象”，仅稍高于“测绘”（图 4）。
4.2 云计算是改变地质资料服务模式的契机
从云计算的产生和发展过程来看，云计算是在继承和整合了虚拟化技术、海量数据存储、分布式并行计算框架、智能化与自动管理等多项关键技术的基础上，形成的具有高性能、可伸缩、低成本及面向服务的新的计算模式。云计算正在推动着信息产业实现社会化、集约化、专业化的大转型。
社会化：互联网计算正成为社会基础设施，建立集中的、各种各样的云计算中心实现规模化的社会服务，是当前发展的趋势。
图 4 地质等搜索量变化趋势比较
集约化：归并分散、粗放的软件开发与应用，软件模块构件化，提高平台利用率，使计算资源以虚拟化组织和配置、弹性伸缩，通过软件的重用和柔性重组，进行服务流程的优化与重构。
专业化：面向多租户使服务更为精细、规范，并对服务透明使用，按需租用[9]。
地质资料服务及信息共享是一种典型的数据密集型计算服务，这恰与云计算模式的基本特点相符合。因此，引入云计算是推进地质资料信息服务集群化产业化的天然契机。从技术层面上来讲，国家地质资料数据中心建设十分重要，建议规划为提供完整 SPI（软件即服务 SaaS、平台即服务 PaaS、基础设施即服务 IaaS）服务的地质资料专业云，全面涵盖二级监管、三级保存及社会化服务，这种集中式的部署方式既降低了技术难度，也有利于提高投入和使用效率。其次，国家地质数据中心也可以规划为“逻辑统一、物理分布”的三级数据中心体系，这种社区云的部署方式符合我国地质资料行业现状，组织实施均较为简单。需要注意的是，无论哪种方式，统一的体系架构、成熟技术的采用、一致的标准和安全性都是需要重点考虑的问题。
5 结语
与网格计算相反，云计算更多地经历了从实践到理论的过程，从研究者关注云计算开始，其实已经大量出现云计算的实例。我国在云计算领域的基础研究仍然落后，但图书情报界对云计算的跟踪和应用却十分突出，一些基于知识的服务已经达到专业化和产业化服务水平。相信云计算模式的引入，将会极大地推动地质资料服务向集群化产业化方向转型，以更好地实现地质资料和成果的全社会共享。
参 考 文 献
[1] 维基百科.云计算.http：//zh.wikipedia.org/wiki/ 云计算，2012.
[2]Peter Mell，Timothy Grance.The NIST Definition of Cloud Computing.NIST Special Publication 800 ～ 145，2011.
[3] 李德毅，林润华，郑纬民等.云计算技术发展报告 [M[.北京：科学出版社，2011.
[4] 杨春霞，王圣洁，王春民.谈计算模式的演变及其对海洋地质数据处理的影响 [J].海洋地质动态，2004，20（2）：32 ～ 36.
[5]Fang Liu，Jin Tong，Jian Mao et al.NIST Cloud Computing Reference Architecture.NIST Special Publication 500 ～ 292，2011.
[6]Michael Armbrust，Armando Fox，Rean Griffith et al.Above the Clouds： A Berkeley View of Cloud Computing.http：//，2009.
[7] 张正禄.我国图书情报界云计算研究述评 [J].国家图书馆学刊，2010，（3）：73 ～ 76.
[8] 国土资源部矿产资源储量司.推进地质资料信息服务集群化产业化 [M].北京：地质出版社，2011.
[9] 李德毅.云计算支撑信息服务社会化、集约化和专业化 [J].重庆邮电大学学报，2010，22（6）：698 ～ 702.
大数据和云计算的区别：
1）目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。
2）对象不同：大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源以及应用等。
3）背景不同：大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；云计算的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。
4）价值不同：大数据的价值在于发掘数据的有效信息，云计算则可以大量节约使用成本。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
大数据分析经常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十数百或甚至数千的服务器分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量数据。适用大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布文件系统、分布式数据库、计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据一般日处理PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能性商业板块。
大数据必然与云计算有相关（大数据和云计算没有必然的联系，你要作大数据，可以用云计算，也可不用）数据中心是云计算基础，从技术上来看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式的架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化等技术，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。
摘 要：云计算已成为当前信息领域的一大热点，文章在介绍云计算概念、特点的基础上，结合现阶段高校信息化管理情况，分析云计算技术在高校的计算机管理、教务管理、数字图书馆管理、资源共享等方面的应用。 关键词：高校；云计算技术；计算机管理；教务管理；数字图书管理；资源共享 中图分类号：TP39 文献标识码：A 文章编号：1000－8136（2012）03－0129－02 1 前言 随着信息化的不断发展，校园网的应用及网络规模在不断的扩大，各大院校都引入了相应的信息化管理系统和网络资源平台来为教学、办公提供更好的服务，如机房管理系统、教务管理系统、网络资源教学平台、数字图书馆等，这些系统和平台都要求校园网络提供较大的数据吞吐量和承载更多的多媒体数据流，而目前传统的网络管理模式存在较大的传输承载瓶颈。本文将探讨采用云计算，将网络中分散的、零散的资源聚集起来，进行统一调度和管理，形成一个计算资源池向用户提供按需服务，解决高校当前信息化管理的问题，提高信息化管理的效率。 2 云计算技术的介绍 2.1 云计算的概念 云计算本质上是计算池，是一种基于Internet的商业计算模式。“云”不仅仅是简单计算机资源的汇集，它是一些可以自我管理和维护的虚拟计算机资源的集合，通常是一些大型服务器集群，如存储服务器、带宽资源等；同时“云”也提供了一种管理计算机资源的机制，包括资源提供、变更请求、重新映射、工作负债平衡和资源监测。它将计算任务分布在这些集群构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务，使计算业务不再局限于个人桌面和校园计算中心，而可成为一种依托于互联网处理的服务，实现了计算机硬件、软件等计算资源及对这些计算资源进行安装、配置与维护等服务资源的充分共享。 2.2 云计算的特征 2.2.1 超大规模和超强的计算能力 Google云计算已拥有100多万台服务器，IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器，规模庞大，在云端通过一定的协调调度策略，给用户提供前所未有的计算能力。 2.2.2 虚拟化 云端服务支持用户在任意位置使用各种终端获取相应的应用服务。用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置，只需一台计算机或一个手机，就可通过网络服务来访问我们需要的网络资源。 2.2.3 安全可靠 云计算提供了最可靠安全的数据存储中心，用户不用担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。 2.2.4 经济实用性 云计算不针对特定的某项应用，在“云”的支撑下可构造出各种各样的应用，同一个“云”也可以同时支撑运行不同的应用。云计算能在降低IT基础设施投资、减少用户计算机成本的基础上，改善性能，减少维护问题和软件开支。 2.2.5 大存储容量和数据共享 云计算技术为了充分利用资源，将所有共享资源都集中存储在云服务器，因此云服务器具有海量的存储空间。云计算轻松实现不同设备间的数据与应用共享，避免单一用户承担较高的费用或有限的资源无法被充分利用。 3 云计算技术在高校中的应用 3.1 多媒体教室及实验室中计算机的管理 目前基于云计算的成熟的虚拟桌面系统很多，每个系统的原理及作用大致相同。将多用户、多桌面、多应用环境进行集成配置和统一管理，随时为不同的前端使用者交付其所需的应用软件环境，并提供集中统一的远程部署、软件安装、升级、维护和远程管理等服务。可解决如下问题： 3.1.1 集中化远程管理、提高效率 对所有的计算机进行集中化管理，管理人员可以远程检查每台计算机的使用情况，并可对计算机批量或单独的进行各种控制和管理。 3.1.2 统一部署、安全可靠 当多媒体计算机需要大面积系统软件安装或升级时，只需要在一台客户机进行操作，再通过虚拟桌面服务器进行一次同步更新，完成后其他客户机只需重新启动即可，无需逐台安装操作，当计算机出现局部或大面积系统瘫痪时也可快速从服务器恢复系统。可提高部署效率，降低部署成本，提高维护的快捷性，提高服务保障能力。 3.1.3 硬件要求低，降低投入成本 具有良好的计算机硬件无关性，不论计算机的品牌、配置不同都可使用，可延长电脑的使用年限，部分硬件配置差的电脑也无需直接淘汰，可重组使用。 3.2 教务系统中选课、排课、排考的管理 根据云计算的虚拟化和超强计算特征，通过在教务管理系统的服务器上安装Vmware、Hypervisor等虚拟机软件完成对所有服务器的虚拟化平台的设置，构建出多个虚拟服务器，通过相应的中间件软件构建出虚拟的服务器集群，再将相关计算交付于云计算平台来完成。可解决教务管理中的以下问题： 3.2.1 扩大负载量 多个虚拟服务器集群，扩大了前台应用和后台数据库的并 发数，保证了系统应用的质量，可解决当前选课的负载限制数，支持更多同时在线选课人数。 3.2.2 增强计算能力 通过云计算平台，增强教务系统的计算能力。在前期统计好所有参数的初始化数据后，教务人员可利用空闲时间进行大范围的分布式计算，云计算平台能很快的得出一张排课监考的原始表，节约了大量的工作时间并提高了排考、排课的效率。 3.3 数字图书馆管理 结合云计算的特点及数字图书馆工作的实际情况，将各种教育机构积聚的大量教育资源聚集起来，提供用户按需获取资源的便捷。云计算技术将给图书馆的工作带来以下优势：①利用云计算提升个性化服务质量，实现图书馆的远程教育服务，云计算对用户的设备要求最低，可降低运行成本，使用起来也最方便；②利用云计算实现信息资源的共建共享服务，减少重复投入，在更大程度上进行信息资源共享；③利用云计算可提供高性能的检索服务，实现图书馆不间断的安全服务，确保服务器的可靠运行，最大限度地降低服务器出错概率。 3.4 校园内资源共享 利用云计算中网格化的概念，将学校现有的公共存储的教学资源视同为一个“公共云”，将师生自行存储的教学资源视作“私有云”。我们将采用OGSA网格体系结构，在校园网原有资源服务的基础上建立网格平台，以实现公共云和私有云之间的资源管理、信息服务和数据管理功能。主要有以下优点：①通过云计算技术的应用，为全体师生教学资源的整合提供了方便；②充分利用个人计算机的存储，无形中扩大了整个校园存储空间；③师生可共享自己学习日记、推荐观看的影片和音乐等，丰富大家的业余生活。 4 结束语 云计算技术的出现，给高校的信息化管理带来了机遇。在现有网络部署和教学资源的基础上，结合云计算技术的特点，构建基于云计算的共享系统，可以提供较大的数据吞吐量和承载更多的多媒体数据流，进而充分提高教学资源的利用率，提高信息化管理的效率。云计算是高校希望节约教学成本并提高教学质量的良好突破口，是高校信息化建设的一个必然趋势。 参考文献： ［1］王彬彬.教学管理中的云计算应用探索［J］.电脑知识与技术，2011. ［2］杨霞.利用云计算创新图书馆信息服务［J］.情报探索，2011. ［3］谢海燕.云计算技术在高校中的应用［J］.信息技术，2011. ［4］刘鹏.云计算的定义和特点［EB/OL］.https://www.省略. ［5］陈全，邓倩妮.云计算及其关键技术［J］.计算机应用，2009（9）. （编辑：李敏） On the Cloud Computing Technology’s Application in Colleges and Universities Wang Linyun Abstract: Cloud computing has become a hot topic in the field of information. The article based on the introduction of cloud computing’s concepts and characteristics, combined with the university information management situation at this stage, analyzes the cloud computing technology’s application in university computer management, education administration, digital library management, resource sharing, and other aspects. Key words: colleges and universities; cloud computing technology; computer management; educational administration; digital library management; resource sharing
这个链接你看是不是提纲式的浅谈云计算 摘要云计算是当前计算机领域的一个热点。它的出现宣告了低成本提供超级计算时代的到来。云计算将改变人们获取信息、分享内容和互相沟通的方式。此文阐述了云计算的简史、概念、特点、现状、保护、应用和发展前景，并对云计算的发展及前景进行了分析。关键词： 云计算特点， 云计算保护， 云计算应用．1云计算简史著名的美国计算机科学家、 图灵奖 (Turing Award) 得主麦卡锡 (John McCarthy,1927-) 在半个世纪前就曾思考过这个问题。 1961 年， 他在麻省理工学院 (MIT) 的百年纪念活动中做了一个演讲。 在那次演讲中， 他提出了象使用其它资源一样使用计算资源的想法，这就是时下 IT 界的时髦术语 “云计算” (Cloud Computing) 的核心想法。云计算中的这个 “云” 字虽然是后人所用的词汇， 但却颇有历史渊源。 早年的电信技术人员在画电话网络的示意图时， 一涉及到不必交待细节的部分， 就会画一团 “云” 来搪塞。 计算机网络的技术人员将这一偷懒的传统发扬光大， 就成为了云计算中的这个 “云” 字， 它泛指互联网上的某些 “云深不知处” 的部分， 是云计算中 “计算” 的实现场所。 而云计算中的这个 “计算” 也是泛指， 它几乎涵盖了计算机所能提供的一切资源。麦卡锡的这种想法在提出之初曾经风靡过一阵， 但真正的实现却是在互联网日益普及的上世纪末。 这其中一家具有先驱意义的公司是甲骨文 (Oracle) 前执行官贝尼奥夫 (Marc Benioff, 1964-) 创立的 Salesforce 公司。 1999 年， 这家公司开始将一种客户关系管理软件作为服务提供给用户， 很多用户在使用这项服务后提出了购买软件的意向， 该公司却死活不干， 坚持只作为服务提供， 这是云计算的一种典型模式， 叫做 “软件即服务” (Software as a Service， 简称 SaaS)。 这种模式的另一个例子， 是我们熟悉的网络电子邮箱 (因此读者哪怕是第一次听到 “云计算” 这个术语， 也不必有陌生感， 因为您多半已是它的老客户了)。 除了 “软件即服务” 外， 云计算还有其它几种典型模式， 比如向用户提供开发平台的 “平台即服务” (Platform as a Service， 简称 PaaS)， 其典型例子是谷歌公司 (Google) 的应用程序引擎 (Google App Engine)， 它能让用户创建自己的网络程序。 还有一种模式更彻底， 干脆向用户提供虚拟硬件， 叫做 “基础设施即服务” (Infrastructure as a Service， 简称 IaaS)， 其典型例子是亚马逊公司 (Amazon) 的弹性计算云 (Amazon Elastic Compute Cloud， 简称 EC2)， 它向用户提供虚拟主机， 用户具有管理员权限， 爱干啥就干啥， 跟使用自家机器一样。1．2云计算的概念狭义云计算是指计算机基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是计算机和软件、互联网相关的，也可以是其他的服务。云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。1.3云计算的特点和优势（一）超大规模性。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。（二）虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现用户需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。[2]（三）高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。（四）通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。（五）高可扩展性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。（六）价格合适。由于“云”的特殊容错措施可以采用具有经济性的节点来构成“云”，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。云计算作为一种技术，与其它一些依赖互联网的技术——比如网格计算 (Grid Computing)——有一定的相似之处，但不可混为一谈。拿网格计算来说， 科学爱好者比较熟悉的例子是 SETI@Home，那是一个利用互联网上计算机的冗余计算能力搜索地外文明的计算项目，目前约有来自两百多个国家和地区的两百多万台计算机参与。它在 2009 年底的运算能力相当于当时全世界最快的超级计算机运算能力的三分之一。有些读者可能还知道另外一个例子：ZetaGrid，那是一个研究黎曼 ζ 函数零点分布的计算项目， 曾有过一万多台计算机参与 (但现在已经终止了，原因可参阅拙作 超越 ZetaGrid)。从这两个著名例子中我们可以看到网格计算的特点，那就是计算性质单一，但运算量巨大 (甚至永无尽头,比如 ZetaGrid)。而云计算的特点恰好相反，是计算性质五花八门，但运算量不大[注三]，这是它们的本质区别，也是云计算能够面向大众成为服务的根本原因。云计算能够流行，它到底有什么优点呢？ 我们举个例子来说明，设想你要开一家网络公司。按传统方法，你得有一大笔启动资金， 因为你要购买计算机和软件，你要租用机房，你还要雇专人来管理和维护计算机。 当你的公司运作起来时，业务总难免会时好时坏，为了在业务好的时候也能正常运转， 你的人力和硬件都要有一定的超前配置， 这也要花钱。 更要命的是， 无论硬件还是软件厂商都会频繁推出新版本， 你若不想被技术前沿抛弃， 就得花钱费力不断更新 (当然， 也别怪人家， 你的公司运作起来后没准也得这么赚别人的钱)。如果用云计算， 情况就不一样了： 计算机和软件都可以用云计算， 业务好的时候多用一点， 业务坏的时候少用一点， 费用就跟结算煤气费一样按实际用量来算， 无需任何超前配置[注四]。 一台虚拟服务器只需鼠标轻点几下就能到位， 不象实体机器， 从下定单， 到进货， 再到调试， 忙得四脚朝天不说， 起码得好几天的时间。虚拟服务器一旦不需要了， 鼠标一点就可以让它从你眼前 (以及账单里)消失。至于软硬件的升级换代，服务器的维护管理等，那都是云计算服务商的事，跟你没半毛钱的关系。更重要的是，开公司总是有风险的， 如果你试了一两个月后发现行不通，在关门大吉的时候，假如你用的是云计算，那你只需支付实际使用过的资源。假如你走的是传统路子，买了硬件、软件，雇了专人，那很多投资可就打水漂了。1.4浅谈云计算的一个核心理念大规模消息通信：云计算的一个核心理念就是资源和软件功能都是以服务的形式进行发布的，不同服务之间经常需要通过消息通信进行协助。由于同步消息通信的低效率，我们只考虑异步通信。如Java Message Service是J2EE平台上的一个消息通信标准，J2EE应用程序可以通过JMS来创建，发送，接收，阅读消息。异步消息通信已经成为面向服务架构中组件解耦合及业务集成的重要技术。大规模分布式存储：分布式存储的目标是利用多台服务器的存储资源来满足单台服务器所不能满足的存储需求。分布式存储要求存储资源能够被抽象表示和统一管理，并且能够保证数据读写操作的安全性，可靠性，性能等各方面要求。下面是几个典型的分布式文件系统：◆Frangipani是一个可伸缩性很好的高兴能分布式文件系统，采用两层的服务体系架构：底层是一个分布式存储服务，该服务能够自动管理可伸缩，高可用的虚拟磁盘；上层运行着Frangipani分布式文件系统。◆JetFile是一个基于P2P的主播技术，支持在Internet这样的异构环境中分享文件的分布式文件系统。◆Ceph是一个高性能并且可靠地分布式文件系统，它通过把数据和对数据的管理在最大程度上分开来获取极佳的I/O性能。◆Google File System（GFS）是Google公司设计的可伸缩的分布式文件系统。GFS能够很好的支持大规模海量数据处理应用程序。在云计算环境中，数据的存储和操作都是以服务的形式提供的；数据的类型多种多样；必须满足数据操作对性能，可靠性，安全性和简单性的要求。在云计算环境下的大规模分布式存储方向，BigTable是Google公司设计的用来存储海量结构化数据的分布式存储系统；Dynamo是Amazon公司设计的一种基于键值对的分布式存储系统，它能提供非常高的可用性；Amazon公司的Simple Storage Service（S3）是一个支持大规模存储多媒体这样的二进制文件的云计算存储服务；Amazon公司的SimpleDB是建立在S3和Amazon EC2之上的用来存储结构化数据的云计算服务。许可证管理与计费：目前比较成熟的云环境计费模型是Amazon公司提供的Elastic Compute Cloud（EC2）和Simple Storage Service（S3）的按量计费模型，用户按占用的虚拟机单元，IP地址，带宽和存储空间付费。1.5云计算的现状云计算是个热度很高的新名词。由于它是多种技术混合演进的结果，其成熟度较高，又有大公司推动，发展极为迅速。Amazon、Google、IBM、微软和Yahoo等大公司是云计算的先行者。云计算领域的众多成功公司还包括Salesforce、Facebook、Youtube、Myspace等。Amazon使用弹性计算云（EC2）和简单存储服务（S3）为企业提供计算和存储服务。收费的服务项目包括存储服务器、带宽、CPU资源以及月租费。月租费与电话月租费类似，存储服务器、带宽按容量收费，CPU根据时长(小时)运算量收费。Amazon把云计算做成一个大生意没有花太长的时间：不到两年时间，Amazon上的注册开发人员达44万人，还有为数众多的企业级用户。有第三方统计机构提供的数据显示，Amazon与云计算相关的业务收入已达1亿美元。云计算是Amazon增长最快的业务之一。Google当数最大的云计算的使用者。Google搜索引擎就建立在分布在200多个地点、超过100万台服务器的支撑之上，这些设施的数量正在迅猛增长。Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。采用Google Docs之类的应用，用户数据会保存在互联网上的某个位置，可以通过任何一个与互联网相连的系统十分便利地访问这些数据。目前，Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。Google值得称颂的是它不保守。它早已以发表学术论文的形式公开其云计算三大法宝：GFS、MapReduce和BigTable，并在美国、中国等高校开设如何进行云计算编程的课程。IBM在2007年11月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。它包括一系列的自动化、自我管理和自我修复的虚拟化云计算软件，使来自全球的应用可以访问分布式的大型服务器池。使得数据中心在类似于互联网的环境下运行计算。IBM正在与17个欧洲组织合作开展云计算项目。欧盟提供了1.7亿欧元做为部分资金。该计划名为RESERVOIR，以“无障碍的资源和服务虚拟化”为口号。2008年8月， IBM宣布将投资约4亿美元用于其设在北卡罗来纳州和日本东京的云计算数据中心改造。IBM计划在2009年在10个国家投资3亿美元建13个云计算中心。微软紧跟云计算步伐，于2008年10月推出了Windows Azure操作系统。Azure(译为“蓝天”)是继Windows取代DOS之后，微软的又一次颠覆性转型——通过在互联网架构上打造新云计算平台，让Windows真正由PC延伸到“蓝天”上。微软拥有全世界数以亿计的Windows用户桌面和浏览器，现在它将它们连接到“蓝天”上。Azure的底层是微软全球基础服务系统，由遍布全球的第四代数据中心构成。云计算的新颖之处在于它几乎可以提供无限的廉价存储和计算能力。纽约一家名为Animoto的创业企业已证明云计算的强大能力（此案例引自和讯网维维编译《纽约时报》2008年5月25日报道）。Animoto允许用户上传图片和音乐，自动生成基于网络的视频演讲稿，并且能够与好友分享。该网站目前向注册用户提供免费服务。2008年年初，网站每天用户数约为5000人。4月中旬，由于Facebook用户开始使用Animoto服务，该网站在三天内的用户数大幅上升至75万人。Animoto联合创始人Stevie Clifton表示，为了满足用户需求的上升，该公司需要将服务器能力提高100倍，但是该网站既没有资金，也没有能力建立规模如此巨大的计算能力。因此，该网站与云计算服务公司RightScale合作，设计能够在亚马逊的网云中使用的应用程序。通过这一举措，该网站大大提高了计算能力，而费用只有每服务器每小时10美分。这样的方式也加强创业企业的灵活性。当需求下降时，Animoto只需减少所使用的服务器数量就可以降低服务器支出。在我国，云计算发展也非常迅猛。2008年5月10日，IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心投入运营。2008年6月24日，IBM在北京IBM中国创新中心成立了第二家中国的云计算中心——IBM大中华区云计算中心；2008年11月28日，广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约，广东电子工业研究院将在东莞松山湖投资2亿元建立云计算平台；2008年12月30日，阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件与江苏省南京市政府正式签订了2009年战略合作框架协议，计划于2009年初在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”，首期投资额将达上亿元人民币；世纪互联推出了CloudEx产品线，包括完整的互联网主机服务"CloudEx Computing Service", 基于在线存储虚拟化的"CloudEx Storage Service"，供个人及企业进行互联网云端备份的数据保全服务等等系列互联网云计算服务；中国移动研究院做云计算的探索起步较早，已经完成了云计算中心试验。中移动董事长兼CEO王建宙认为云计算和互联网的移动化是未来发展方向。我国企业创造的“云安全”概念，在国际云计算领域独树一帜。云安全通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到服务端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。云安全的策略构想是：使用者越多，每个使用者就越安全，因为如此庞大的用户群，足以覆盖互联网的每个角落，只要某个网站被挂马或某个新木马病毒出现，就会立刻被截获。云安全的发展像一阵风，瑞星、趋势、卡巴斯基、MCAFEE、SYMANTEC、江民科技、PANDA、金山、360安全卫士、卡卡上网安全助手等都推出了云安全解决方案。瑞星基于云安全策略开发的2009新品，每天拦截数百万次木马攻击，其中1月8日更是达到了765万余次。势科技云安全已经在全球建立了5大数据中心，几万部在线服务器。据悉，云安全可以支持平均每天55亿条点击查询，每天收集分析2.5亿个样本，资料库第一次命中率就可以达到99%。借助云安全，趋势科技现在每天阻断的病毒感染最高达1000万次。值得一提的是，云安全的核心思想，与刘鹏早在2003年就提出的反垃圾邮件网格非常接近[1][2]。刘鹏当时认为，垃圾邮件泛滥而无法用技术手段很好地自动过滤，是因为所依赖的人工智能方法不是成熟技术。垃圾邮件的最大的特征是：它会将相同的内容发送给数以百万计的接收者。为此，可以建立一个分布式统计和学习平台，以大规模用户的协同计算来过滤垃圾邮件：首先，用户安装客户端，为收到的每一封邮件计算出一个唯一的“指纹”，通过比对“指纹”可以统计相似邮件的副本数，当副本数达到一定数量，就可以判定邮件是垃圾邮件；其次，由于互联网上多台计算机比一台计算机掌握的信息更多，因而可以采用分布式贝叶斯学习算法，在成百上千的客户端机器上实现协同学习过程，收集、分析并共享最新的信息。反垃圾邮件网格体现了真正的网格思想，每个加入系统的用户既是服务的对象，也是完成分布式统计功能的一个信息节点，随着系统规模的不断扩大，系统过滤垃圾邮件的准确性也会随之提高。用大规模统计方法来过滤垃圾邮件的做法比用人工智能的方法更成熟，不容易出现误判假阳性的情况，实用性很强。反垃圾邮件网格就是利用分布互联网里的千百万台主机的协同工作，来构建一道拦截垃圾邮件的“天网”。反垃圾邮件网格思想提出后，被IEEE Cluster 2003国际会议选为杰出网格项目在香港作了现场演示，在2004年网格计算国际研讨会上作了专题报告和现场演示，引起较为广泛的关注，受到了中国最大邮件服务提供商网易公司创办人丁磊等的重视。既然垃圾邮件可以如此处理，病毒、木马等亦然，这与云安全的思想就相去不远了。2008年11月25日，中国电子学会专门成立了云计算专家委员会，聘任中国工程院院士李德毅为主任委员，聘任IBM大中华区首席技术总裁叶天正、中国电子科技集团公司第十五研究所所长刘爱民、中国工程院院士张尧学、Google全球副总裁/中国区总裁李开复、中国工程院院士倪光南、中国移动通信研究院院长黄晓庆六位专家为副主任委员，聘任国内外30多位知名专家学者为专家委员会委员。2009年5月22日，中国电子学会将于在北京中国大饭店隆重举办首届中国云计算大会。
省级刊物：《民营科技》 主管单位：云南省科学技术厅 主办单位：云南省民办科技机构管委会 国际刊号：ISSN 1673-4033，国内刊号：CN 53-1125/N， 国家新闻出版总署收录、知网、维普、万方收录。 省级刊物：《科技资讯》 主管单位：山东省科技厅 主办单位：山东省技术开发服务中心 国际标准刊号：ISSN 1001-9960 国内统一刊号：CN 37-1021/N 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 省级刊物：《黑龙江科技资讯》 主管单位：黑龙江科协 主办单位：黑龙江省科学技术学会 国际标准刊号ISSN 1673-1328 国内统一刊号CN 23-1400/G3 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 国家级刊物：《文体用品与科技》 主管单位：国家轻工联合会 主办单位：全国文教体育用品资讯中心和中国文教体育用品协会 国际标准刊号：`ISSNI006-8902 国内统一刊号：CN11-3762/TS 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录 国家级刊物：《数字技术与应用》 主管单位：天津市中环电子资讯集团有限公司 主办单位：天津市电子仪表资讯研究所 国际标准刊号：ISSN 1007-9416 国内统一刊号：CN12-1369/TN 国家新闻出版总署收录、知网、万方、龙源、维普收录。 由于篇幅有限，中国期刊库就只介绍这么多科技期刊给大家，如果您还需要了解更多，或者您需要找我们快速发表论文的话，可以联络中国期刊库线上编辑。 中国期刊库---------论文发表，专业期刊论文发表网站
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以下刊物应该对你有用信息与控制Information and Control主办： 中国科学院沈阳自动化研究所周期： 双月出版地：辽宁省沈阳市语种： 中文开本： 16开ISSN 1002-0411CN 21-1138/TP邮发代号 8-104测控技术Measurement & Control Technology主办： 北京长城航空测控技术研究所周期： 月刊出版地：北京市语种： 中文开本： 大16开ISSN 1008-8829CN 11-1764/TB邮发代号 82-533微电脑世界PC World China主办： 中国计算机世界出版服务公司周期： 月刊出版地：北京市语种： 中文ISSN 1006-8708CN 11-3642/TP邮发代号 82-339自动化与仪器仪表Automation and Instrumentation主办： 重庆工业自动化仪表研究所周期： 双月出版地：重庆市语种： 中文开本： 16开ISSN 1001-9227CN 50-1066/TP邮发代号 78-8机电一体化Mechatronics主办： 上海科技文献出版社周期： 双月出版地：上海市语种： 中文开本： 大16开ISSN 1007-080XCN 31-1714/TM邮发代号 4-565指挥控制与仿真Intelligence Command Control and Simulation Technigues主办： 中国船舶重工集团公司第七一六研究所周期： 双月出版地：江苏省连云港市语种： 中文开本： 大16开ISSN 1673-3819CN 32-1156/TJ广东自动化与信息工程Guangdong Automation & Information Engineering主办： 广州自动化学会、广东省科学院自动化工程研制中心周期： 季刊出版地：广东省广州市语种： 中文开本： 大16开ISSN 1007-7308CN 44-1424/TP安徽电子信息职业技术学院学报Journal of Anhui Vocational College of Electrontcs & Information Technology主办： 安徽电子信息职业技术学院周期： 双月出版地：安徽省蚌埠市语种： 中文开本： 大16开ISSN 1671-802XCN 34-1212/Z邮发代号 26-189计算技术与自动化Computing Technology and Automation主办： 湖南大学周期： 季刊出版地：湖南省长沙市语种： 中文开本： 大16开ISSN 1003-6199CN 43-1138/TP自动化与仪表Automation and Instrumentation主办： 天津市工业自动化仪表研究所、天津市自动化学会周期： 双月出版地：天津市语种： 中文开本： 大16开ISSN 1001-9944CN 12-1148/TP邮发代号 6-20南京师范大学学报(工程技术版)Journal of Nanjing Normal University(Engineering and Technology)主办： 南京师范大学周期： 季刊出版地：江苏省南京市语种： 中文开本： 大16开ISSN 1672-1292CN 32-1684/T： 天津理工大学学报Journal of Tianjin Institute of Technology主办： 天津理工学院周期： 双月出版地：天津市语种： 中文开本： 16开ISSN 1004-2261CN 12-1142/N
楼上的回答很精确，国家级期刊
是要发表还是咨询？
期刊名称：信息网络安全，主管单位：中华人民共和国公安部，主办单位：公安部第三研究所 中国计算机学会 计算机安全专业委员会，主编：，地址：上海岳阳路76号4号楼211室《信息网络安全》杂志社，邮政编码：200031，电话：，电子邮件：，国际标准刊号：ISSN 1671-1122，国内统一刊号：CN 31-1859/TN，邮发代号：4-688，单价：12，定价：144，刊期：月刊，创刊日期：1900-01-01年创刊，开数：16开 看一下主办就知道是国家级期刊
会计师论文发表建议找GO期刊这样能免费审稿的网站吧。
首先正规的刊物，这个就不用说了，什么是正规的刊物。就是可以在新闻出版总署查询到的刊号CN ISSN ，因为只有在正规的刊物发表才有效，最好是能在知网上检索到的。因为知网是最权威的学术期刊平台。第二，发表论文之前一定要去咨询单位或当地部门，你们需要发表在什么刊物才有效，因为每个地方要求都不一样，特别是一些企业事业单位他们是要求在指定的刊物上发表才行，其他的刊物是不认可的。至于什么原因就不太清楚了，以前帮作者发表论文遇见过这样的事。第三，绝大部分刊物在发表之前都要对你的论文进行检测，只有检测合格才能发表，怎么才算合格，就是看你文章的抄袭率。大部分刊物都要求论文的抄袭率控制在30%或40%以内才给发表，所以大家在写作论文的时候一定要注意了 可以引用 但是不能引用太多。当然 也有的刊物是不需要检测的。只要你给他们钱 他们就帮你发表。像这类刊物大家一定要注意下 不能说这类刊物就是假刊 但至少不是很正规的刊物。很不负责的刊物。不推荐大家发这样的刊物。第四 发表论文的周期是很长的一般都是1到3个月才能收到刊物，大家有心准备高会的话，首先把论文发表出去，再集中精神复习，迎接考试。 建议大家提前一年发表论文，做事要未雨绸缪。
发表在经济管理方面的期刊上就可以，这方面的刊物还是挺多的，普刊的费用一般是每个版面400-1000元，具体可以联系论文一点通
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