openstack毕业论文

人工智能电话机器人和化学工业之间会存在某种联系的，比如说人工智能金融啊，人工智能教育，人工智能营销等等。

原理如下， 管理平台创建云硬盘,并挂载到相应的主机;2. 查看硬盘 fdisk -l3. 分区格式化 fdisk /dev/vdb 输入m,查看帮助命令 输入n,创建一个新的分区 选择p,主分区,下一步默认。(主要是分区号、分区大小)百度文库大家还在搜openstack创建云硬盘命令 openstack虚拟机创建过程 openstack查看镜像列表 openstack的主要参考 openstack的authtype OpenStack删除云主机的命令 openstack包含哪两个 OpenStack硬盘 openstack云存储机制的描述 OpenStack绑定具体硬盘 openstack的基础教程 openstack块存储 OpenStack云主机挂载云硬盘 openstack怎么用 openstack网址openstack安全组原理 openstack双节点搭建 openstack论文总结 openstack内容总结 openstack的主要目标 断开与云硬盘的挂载 openstack里面的概括 删除云主机的命令delete openstack的参考文献 OpenStack虚拟机删除云硬盘 OpenStack高可用safer 基于openstack的基本内容 openstack存储类型 openstack搭建云平台原理 基于openstack的基本运维openstack介绍及原理 - 放晴每一天的博客 - CSDN博客 - openstack原理2020年12月10日1)因为控制节点是管理整个OpenStack进行运作的,所有需要keystone身份认证服务以及Harizon控制面...CSDN编程社区

1. 管理平台创建云硬盘,并挂载到相应的主机;2. 查看硬盘 fdisk -l3. 分区格式化 fdisk /dev/vdb 输入m,查看帮助命令 输入n,创建一个新的分区 选择p,主分区,下一步默认。(主要是分区号、分区大小)

作者：成飙成表来源：古滕伯格前段时间参加了一个关于化工智能制造的论坛，听了一些报告，也同一些业内人士和专家作了一些交流。结合我之前写的关于大数据和人工智能的系列文章，写一篇参会感，简单总结一下自己对人工智能和智能制造的看法。2007年我在写博士毕业论文时，第一章绪论的第一句话就是，“《十六大报告》（2002）中明确提出‘以信息化带动工业化，以工业化促进信息化’”。 后来十七大（2007）提出：“工业化和信息化融合”；再后来十八大（2012）提出：“两化深度融合”。为这个两化，国家在2008年还组建了“工业和信息化部”，说明国家对这个发展战略问题有深刻的认识和重视。十几年过去了，还在不断地提两化，说明这件事情并不容易，推进并不如政府想的那么顺利。这两年，由于人工智能在某些领域 （并非是工业领域）的突出表现，有些人开始乐观起来，觉得中国在要通过“互联网+”和人工智能实现制造业、工业化的弯道超车。真的会有这么乐观吗？我一贯的风格，不了解的事情不谈，其他工业我不了解，只谈化学工业。捋一捋人工智能到底和化学工业有啥关系？谈谈我对几个问题的认识：智能是什么？目前化学工业的制造水平在智能制造中处于什么位置？ 化学工业的智能制造重点方向在哪？1智能有几个层次？《三体智能革命》一书给出了判断一个系统是否智能的五个特征，“状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。”，即20字箴言。将这五点作不同的组合，可以产生3个不同层次的智能水平：1、初级智能系统，具备三个基本特征：状态感知、自动决策、即刻执行，即有感知，自决策，善动作。系统决策所使用的依据和知识是人工定义和预先输入，决策时只需简单的比较运算或者数值计算。化学工业生产中的反馈控制系统便是这个层次的智能，传感器仪表对应状态感知，控制器PID算法最近自动决策，控制阀对应即可执行。初级智能系统基本属于传统自动化范畴。2、恒定智能系统，具备四个基本特征：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行。相对初级智能，多了一个“实时分析”，实现不止单一环节、单一功能的自动化，而是全流程的自动化。实时分析使用来自多个传感器的数据，决策规则更为复杂、使用除了比较、算术运算外、加入了更多的“if-then”规则。现在家用的全自动洗衣机便属于这个“恒定智能系统”，它会根据衣服多少、污垢程度自动实现从预洗、洗涤、漂洗、甩干、烘干各个环节的最佳设定。化工中某些间歇生产过程的全流程全自动控制，也属于此范围。我认为连续过程中的多变量模型预测控制也属于这个层次的智能，实时分析数据和建模，估计模型参数，再调整控制目标。这个系统已经嵌入大量的专业领域知识，决策时需要复杂专业模型计算。之所以称为“恒定智能系统”，在于决策所使用的工业知识均是预先设定，知识内容和知识量为恒定不变，无法自我学习升级。我喜欢将这个智能水平称为“知识自动化”。3、开放智能系统，具备五个基本特征：状态感知、实时分析、自主决策、精准执行、学习提升。相对恒定智能系统，多了“学习提升”，它已有一定的认知能力，具备了持续自我改善、学习提升的进化能力。这样的系统必须具备强大的计算能力，需要使用人工智能技术或认知计算技术，可以实现对大数据的分析与处理，并能不断应用、积累和创造知识，这是真正的“人工智能”范畴。显然AlphaGo就是这样的开放智能系统；化工生产上有没有这样的例子？我还没有看到过，也想不到有什么地方可以这么干！不同的智能层次，核心的区别就是决策时所使用的“知识库”的大小和来源。若是预定人工输入的，则是自动化范围；若是系统自我学习并持续改善提升的，则属于人工智能领域。现在有些对制造业现实不了解的人，例如来自计算机领域的人或者装糊涂的人，在讨论智能制造时，直接谈人工智能，容易让人产生误解，并联想到人工智能在其他领域的成功从而对智能制造过于乐观。举个例子说明自动化和智能化的区别。2012年我在国外用谷歌地图，发现一个很牛的功能，它可以实时查看路况拥堵情况，用不同颜色表示。对开车的人来说，这个功能非常实用。现如今这个功能是所有的地图软件如百度地图、高德地图标准功能，但在当时还是觉得很神奇。我开始想谷歌到底是如何实现这个功能的？觉得谷歌不可能采用卫星实时监测每条路，很可能利用了所有google map用户的实时移动GPS信息，来判定某路段上所有用户的平均移动速度，进而判断路况。后来google了一下这个系统的实现原理，确实是这个道理？那么，这个谷歌地图实时路况路况功能到底算智能化，还算自动化的？首先看他用到的知识，“if 某路段大量用户的移动速度为零或很慢，then 这个路段处于拥堵状态”其次看这个知识的来源，显然这就是来自于程序开发者 （这个知识不复杂，我都能想到），而不是从数据中产生。如此看来，Google地图算一个恒定智能系统，即知识自动化，还算不上真正的人工智能。Google做的最大的创新，就是让每一台装有谷歌地图的手机成为一个数据传感器，并实时向谷歌服务器发送用户的GPS地理位置数据，谷歌根据这些汇总的数据进行实时分析以及根据已有知识来做出实时判定。谈了智能的三个层次，那么，化学工业的智能制造的方向到底在哪个层次？现实可行的路径在哪里？请关注后续更新文章！参考文献：赵敏：让AI发光发热莫发烧， 来自微信公众号 ”英诺维盛公司“赵敏：状态感知：智能系统的起点， 来自微信公众号 ”英诺维盛公司“

计算机网络技术专业毕业论文题目

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12. “网络技术应用”微课程设计与建设

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17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究

18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究

19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究

20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究

21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计

22. 云环境下的资源调度算法研究

23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究

24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现

25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究

26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究

27. 数据中心网络节能路由研究

28. Hadoop集群监控系统的设计与实现

29. 网络虚拟化映射算法研究

30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现

31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究

32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究

33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究

34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究

35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究

36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究

37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究

38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现

39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究

40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究

41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究

42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现

43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现

44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究

45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现

46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究

47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究

48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究

49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现

50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究

51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发

52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究

53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究

54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究

55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计

56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计

57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究

58. 基于SDN的网络流量工程研究

59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究

60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现

61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现

62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护

63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究

64. 基于大数据的网络用户行为分析

65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究

66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究

67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现

68. 面向SDN的流量调度技术研究

69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现

70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究

71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究

72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究

73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究

74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究

75. 虚拟网络映射策略与算法研究

76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究

77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究

78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现

79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究

80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现

81. 基于SDN的信息网络的设计与实现

82. 基于网络编码的数据通信技术研究

83. 计算机网络可靠性分析与设计

84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究

85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现

86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究

87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术

88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究

89. 网络流量模型化与拥塞控制研究

90. 计算机网络脆弱性评估方法研究

91. Hadoop云平台下调度算法的研究

92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究

93. 高性能网络虚拟化技术研究

94. 互联网流量识别技术研究

95. 虚拟网络映射机制与算法研究

96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究

97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究

98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究

99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究

100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建

101. 基于连接度量的社区发现研究

102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究

103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究

104. P2P资源共享系统中的资源定位研究

105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究

106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究

107. 基于MongoDB的云监控设计与应用

108. 基于流量监测的网络用户行为分析

109. 移动社交网络平台的研究与实现

110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现

111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现

112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究

113. 集群负载均衡关键技术研究

114. 云环境下作业调度算法研究与实现

115. 移动互联网终端界面设计研究

116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究

117. pc集群作业调度算法研究

118. 内容中心网络网内缓存策略研究

119. 内容中心网络的路由转发机制研究

120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究