一、可移植的多任务定时服务器的设计与实现（论文文献综述）
陈新欣[1]（2021）在《靶场环境参数集成监测系统及LoRa组网的设计与实现》文中指出靶场环境包括飞机、导弹、运载火箭、飞船等诸多试验靶场,对于靶场试验来说,靶场背景环境参数的监测必不可少,靶场环境参数决定了试验任务能否顺利完成。然而面对复杂的靶场环境,如何进行多种环境参数集中采集、对于覆盖范围广的靶场环境如何进行大范围内的组网监测、对于数据如何进行远距离传输,都是靶场环境监测目前面临的主要问题。本文结合LoRa无线技术、ARM嵌入式技术、多传感器集成技术和北斗定位技术设计了一套符合复杂靶场背景下的环境数据集成监测系统。主要内容包括:1.比较分析现有环境监测系统,并结合靶场背景环境的实际需求,进行系统方案设计。根据方案设计进行处理器、传感器和操作系统的选型。结合ARM嵌入式技术、多传感器集成技术和μC/OS-II实时操作系统进行环境监测终端软硬件设计,实现对环境中的温度、湿度、光照强度、大气压强、降雨量、太阳总辐射、PM10、PM2.5、风速、风向等十多种环境参数集成采集,解决了靶场背景环境监测数据采集单一,集成度低等问题。2.对WiFi、ZigBee、LoRa等无线传输技术进行比较,利用LoRa技术的优势,将LoRa无线技术应用于靶场背景环境监测系统。进行LoRa无线模块节点硬件电路和软件通信设计,实现环境数据的远距离低功耗传输和大范围内靶场环境的星形组网监测设计。利用北斗定位技术实现环境监测终端的位置信息定位功能。3.根据系统构架设计远程监测终端的上位机软件。远程监测终端通过LoRa无线模块接收各个环境监测终端采集到的环境数据和位置信息,进而对环境数据进行分析处理和人机交互设计,并且实现定位信息地图显示功能。系统方案设计完成后进行系统外观模型设计和系统组装,最后进行系统调试,调试包括环境终端采集测试、LoRa通信性能测试和上位机软件测试。测试结果表明环境监测终端可以对环境中十多种环境参数进行集中采集,并且准确获取到终端位置信息。LoRa无线模块的传输距离、丢包率和节点组网性能都可以达到预期设计目标。远程监测终端上位机软件可以准确接收处理环境数据和位置信息。本文通过对靶场环境参数集成监测及LoRa组网系统设计,实现了对靶场环境数据的集中准确测量、设备集成度高、数据传输距离远、组网方式灵活等目标,为靶场环境监测提供了一套有效的监测设备。
周东亮[2]（2021）在《基于NB-IoT的智慧药盒的设计与实现》文中研究说明
高浩博[3]（2021）在《接触网作业地线管控手持终端研制》文中研究说明接触网是沿铁路线上空架设的向电力机车供电的输电线路,为了保证供电的可靠性,铁路供电段需要对接触网展开日常巡视和停电检修作业。挂接地线操作是保障接触网停电检修作业安全进行的重要措施,传统的挂接地线作业信息主要依靠人工传递,自动化程度不高。现有的接地线监测装置可以自动获取接地线的状态信息和地理位置信息并通过4G移动网络发送至调度中心,但是这种工作流程忽略了现场工作领导人实时了解接地线信息的需求,并且每台监测装置均需要依托于运营商提供的数据卡才可以连接网络,不仅增加了额外上网费用,而且数据卡的数量较多,不便于管理,在山区、隧道内还会有网络覆盖盲区。为了解决以上问题,本文提出一种基于自组网通信的接地线管控技术方案,研制了一款用于收集地线监测装置信息的智能手持终端。首先根据接触网停电检修作业的特点,对手持终端进行了功能需求分析并构思其软硬件总体设计方案。其次对手持终端的硬件进行了选型分析和电路设计,搭建了以STM32F429IGT6微处理器为主控单元,以射频识别单元、人机交互单元、图像采集单元以及LoRa自组网和4G网络通信单元作为外围电路的硬件平台。再次针对软件设计部分,裁剪并移植了 uC/OS-Ⅲ实时操作系统和emwin图形界面库,在此基础上进行了层次化软件设计,编写了工作票申请、射频识别、二维码解析、数据交互、图像采集等任务程序以及开发了人机交互界面,使得工作领导人能实时查看接地线状态信息,并且可通过射频识别单元采集射频卡信息,快速认证并确定工作人员的使用权限,确保了接地线作业安防管控的可靠性,而且能够对现场工作遇到的问题进行拍照记录方便后续查询。最后对制作出的手持终端样机进行实验验证,测试其各模块的各项性能。经过测试表明,该手持终端操作简单,功能丰富,极大的提升了用户体验和工作流程的便捷性;可通过自组网方式与多组接地线监测装置远距离连接,同时收集多组接地线装置发来的信息,提高了停电检修工作中信息传输的及时性和可靠性,具有一定的应用价值。
梅舒玉[4]（2021）在《基于VxWorks自动测控系统软件设计与实现》文中研究表明
张鸿臻[5]（2021）在《软件化雷达软件构件的研究和部署》文中认为
邢嘉元[6]（2021）在《嵌入式海底天然气管道泄漏实时检测系统设计》文中认为
张凯,车漾[7]（2021）在《基于分布式缓存加速容器化深度学习的优化方法》文中认为使用GPU运行容器化深度学习模型训练任务,性能往往受限于数据加载和预处理效率。很多GPU计算资源浪费在等待从远程存储服务读取数据的过程中。首先介绍了基于容器和分布式缓存技术加速深度学习训练的方法,以及使用Alluxio和Kubernetes实现的系统架构和初步优化手段;然后阐述了TDCS及其训练任务与缓存数据互感知的协同调度策略;接着在Kubernetes容器集群中实现了TDCS,增强了分布式缓存加速大规模深度学习训练的可扩展性;最后用ResNet50图像分类模型训练任务进行性能验证。实验结果表明,相较于直接从远程存储服务中读取数据,TDCS可对运行在128块NVIDIA V100 GPU设备上的分布式训练任务实现2～3倍加速。
刘剑,卫翔,田立业[8]（2021）在《异构系统一体化仿真中间件系统实现研究》文中研究说明针对异构系统联通的整体化仿真需求,利用Thrift和Zookeeper对一体化仿真中间件系统的组成结构、功能和服务形式等进行了研究,分析了异构系统的升级改造方法,建立了面向服务的异构系统联通仿真的中间件系统架构,实现了跨语言和跨平台的异构应用系统一体化仿真互联互通。系统可扩展、灵活性强,能有效降低异构仿真系统联通升级改造成本,为面向多节点、多任务和高并发的实时在线异构互联一体化仿真提供了可行设计思路。
陈乾[9]（2021）在《基于微服务的健康管理平台的研究与设计》文中认为健康管理,是个人对自己的生理健康、心理健康以及健康危险因素进行管理的过程,是每个人日常生活中的一部分。近年来,由于人们生活节奏加快,工作压力增大,人们对自身健康状况的时间投入减少,导致健康管理方面的缺失。另一方面,由于近年来互联网经济的飞速发展,健康相关互联网应用也逐渐涌现。在这样的发展趋势下,本课题基于当今先进的分布式微服务架构,研究、设计并实现了一个高可用、易扩展的健康管理应用平台,以满足用户日益增长的需求。本课题针对平台高可用、易拓展的设计目标,选择使用分布式微服务的架构理念,并使用Spring Cloud加Spring Boot作为分布式微服务架构的具体技术实现,平台架构相关的关键实现也均采用Spring Cloud中提供的丰富组件完成。在平台架构关键技术之外,论文对其他方面设计到的关键技术也进行了选型分析和介绍,包括平台高速缓存服务由Redis实现,使用Elasticsearch构建平台全局资源索引,使用Docker容器技术实现平台部署等。随后,本文对平台的需求从功能、技术以及其他三个层面做了详细的分析。然后根据分析结果详细讲述了平台的具体设计与实现。从平台的整体架构分层,到平台各核心业务模块的设计实现,再到平台重要支撑功能的设计实现,做了多角度深入的说明。并在其中详细叙述了平台实现过程中的创新之处,包括设计基于Redis的Token鉴权体系和基于Redis的分布式系统定时任务控制机制等。随后本文介绍了平台的具体部署环境以及部署过程,以及在具体环境下的功能测试和性能测试。最后,本文对平台整个研究、设计及实现过程中涉及到的技术和问题进行了总结,并对平台今后的进一步建设和发展的方向进行了讨论。通过架构分析、技术选型、需求分析和具体的设计、实现,完成了基于微服务的健康管理平台的研发,并结合当前主流技术,将平台部署于适合环境并验证其达到设计预期,证明其服务能力。该课题是机构用户委托项目,当前平台已稳定运行并为广大用户提供服务。
伏修远[10]（2021）在《基于容器的云工作流引擎的设计与部署》文中研究表明针对传统工作流系统不能有效处理海量数据的问题,将工作流引擎与云计算相结合是行之有效的解决方案。然而,目前的云工作流引擎系统还存在着云资源利用率低、可移植性和可重用性差以及系统开发运营成本高等问题。为了解决这些问题,论文对IC-Flow Engine（Inner Mongolia University Cloud Workflow Engine）2.0系统的集成架构和底层云资源利用率进行改进和优化,并提出IC-Flow Engine 3.0版本。论文主要有以下几个方面的贡献:（1）结合底层云环境的特点设计出新的云工作流引擎系统体系结构。IC-Flow Engine 3.0可以简便有效地进行云事务建模和执行,同时支持异步调用使云工作流系统具有高效的执行能力。（2）根据Hadoop集群环境实现模块的架构方式,论文提出了一种基于集群节点性能的自适应负载均衡算法。该算法使集群负载逐渐趋于平衡,并将云工作流引擎系统的云计算集群性能维持在一个平稳较优的水平。（3）构建基于Docker容器的标准化软件环境,并运用Docker容器对论文所设计的云工作流引擎系统进行部署。这种部署方式使系统更容易实现可持续集成,同时也使系统具有可移植性和跨平台性。论文通过对比实验和实例验证了IC-Flow Engine 3.0系统拥有更高的资源利用率和任务执行效率,缩短了流程执行时间,节约运营成本。同时,使用容器部署的系统还具有开发部署成本低的优势。因此,IC-Flow Engine3.0在实际应用中具有较高的实用价值。
二、可移植的多任务定时服务器的设计与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、可移植的多任务定时服务器的设计与实现（论文提纲范文）
（1）靶场环境参数集成监测系统及LoRa组网的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 靶场环境监测系统国内外研究现状 |
| 1.2.2 无线传输技术国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及框架 |
| 2 靶场环境参数集成监测及LoRa组网系统整体设计 |
| 2.1 靶场环境参数集成监测及LoRa组网系统框架 |
| 2.1.1 系统需求分析 |
| 2.1.2 系统方案设计 |
| 2.2 环境术语及监测标准 |
| 2.3 LoRa技术及卫星定位技术 |
| 2.3.1 LoRa技术 |
| 2.3.2 卫星定位技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 靶场环境参数集成监测及LoRa组网系统硬件设计 |
| 3.1 环境监测终端硬件电路整体方案设计 |
| 3.2 硬件选型方案 |
| 3.2.1 系统硬/软件平台比较选型 |
| 3.2.2 传感器选型 |
| 3.3 ARM微处理器最小系统设计 |
| 3.4 多传感器采集电路设计 |
| 3.4.1 IIC采集电路设计 |
| 3.4.2 RS-485采集电路 |
| 3.4.3 UART采集电路设计 |
| 3.5 LoRa无线传输电路设计 |
| 3.6 北斗定位电路设计 |
| 3.7 外围电路设计 |
| 3.7.1 显示电路设计 |
| 3.7.2 电源电路设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 靶场环境参数集成监测及LoRa组网系统软件设计 |
| 4.1 环境监测终端软件开发语言和工具 |
| 4.2 嵌入式操作系统μC/OS-Ⅱ |
| 4.2.1 μC/OS-Ⅱ系统移植 |
| 4.2.2 μC/OS-Ⅱ系统软件设计 |
| 4.3 传感器数据采集驱动程序设计 |
| 4.3.1 IIC总线驱动电路程序设计 |
| 4.3.2 RS-485驱动电路程序设计 |
| 4.3.3 UART驱动电路程序设计 |
| 4.4 LoRa无线传输 |
| 4.4.1 LoRa通信协议 |
| 4.4.2 LoRa无线传输软件设计 |
| 4.5 北斗定位模块软件设计 |
| 4.6 ISP显示模块软件设计 |
| 4.7 上位机软件设计 |
| 4.7.1 Qt开发环境 |
| 4.7.2 上位机软件人机交互界面设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 系统组网调试与运行 |
| 5.1 系统环境监测终端性能测试 |
| 5.2 系统LoRa无线组网通信性能调试 |
| 5.2.1 LoRa通信质量测试 |
| 5.2.2 组网通信范围测试 |
| 5.3 上位机软件功能调试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（3）接触网作业地线管控手持终端研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 接地线监测装置研究现状 |
| 1.2.2 智能终端研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 接地线管控手持终端总体方案设计 |
| 2.1 系统总体设计方案与要求 |
| 2.2 自组网通信方式的选择及组网方案的研究 |
| 2.2.1 自组网通信方式的选择 |
| 2.2.2 LoRa组网方式的研究 |
| 2.3 嵌入式操作系统的选择及移植过程 |
| 2.3.1 嵌入式操作系统的选择 |
| 2.3.2 uC/OS-Ⅲ操作系统的移植过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 手持终端的硬件设计 |
| 3.1 微处理器选型 |
| 3.2 射频识别电路的设计 |
| 3.3 人机交互模块的设计 |
| 3.4 图像采集模块的设计 |
| 3.5 存储电路的设计 |
| 3.5.1 SD卡存储电路的设计 |
| 3.5.2 SPI FLASH存储电路的设计 |
| 3.5.3 SDRAM存储电路的设计 |
| 3.6 通讯模块的选择及接口电路设计 |
| 3.6.1 自组网模块的选择及电路设计 |
| 3.6.2 4G通信模块的选择 |
| 3.7 供电电路设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 手持终端的软件设计 |
| 4.1 手持终端主程序设计 |
| 4.2 人机交互界面的设计 |
| 4.3 射频识别任务程序设计 |
| 4.4 图像采集及存储程序设计 |
| 4.4.1 图像采集任务程序设计 |
| 4.4.2 图像存储任务程序设计 |
| 4.5 二维码识别任务程序设计 |
| 4.6 通信任务程序设计 |
| 4.6.1 LoRa自组网通信任务程序设计 |
| 4.6.2 自定义通信协议的设计 |
| 4.6.3 4G网络通信任务程序设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 手持终端功能测试及结果分析 |
| 5.1 测试目的及主要测试内容 |
| 5.2 手持终端硬件功能测试 |
| 5.3 手持终端软件功能调试与测试 |
| 5.4 联调实验功能测试 |
| 5.5 遇到的问题及解决方案 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（7）基于分布式缓存加速容器化深度学习的优化方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 访问训练数据的典型方法 |
| 3 基于分布式缓存的容器化深度学习模型训练系统 |
| 4 初步优化分布式缓存加速训练 |
| 4.1 实验环境 |
| 4.2 实验结果 |
| 4.3 优化Alluxio系统参数 |
| 4.3.1 优化FUSE文件系统参数 |
| 4.3.2 优化Alluxio参数 |
| 4.3.3 优化Alluxio容器中的JVM参数 |
| 4.4 优化结果分析 |
| 5 任务与数据协同调度——TDCS |
| 5.1 训练数据预加载策略 |
| 5.2 多任务缓存数据共享策略 |
| 5.3 分布式缓存弹性策略 |
| 6 TDCS实验结果 |
| 7 结束语 |
（8）异构系统一体化仿真中间件系统实现研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 分布式异构系统仿真中间件系统设计需求 |
| 2 异构系统仿真中间件系统组成架构 |
| 2.1 Thrift IDL接口通信 |
| 2.2 桥接转换单元 |
| 2.2.1 协议转换 |
| 2.2.2 心跳守护 |
| 2.2.3 仿真服务交互 |
| 2.3 综合控制单元 |
| 2.3.1 仿真想定编辑与生成 |
| 2.3.2 协议转换与心跳守护 |
| 2.3.3 仿真计算服务 |
| 2.3.4 数据冗余备份 |
| 2.3.5 负载均衡 |
| 3 异构仿真系统中间件系统服务与实现形式 |
| 3.1 功能层服务 |
| 3.2 基础层服务 |
| 3.2.1 服务注入与发现服务 |
| 3.2.2 全局命名服务 |
| 3.2.3 时间与数据同步服务 |
| 3.2.4 全局对象管理 |
| 3.2.5 全局冲突消解 |
| 3.2.6 仿真推进控制 |
| 3.3 支撑层服务 |
| 4 异构系统适用性改造 |
| 4.1 信息通道适用性修改 |
| 4.2 控制流程适用性修改 |
| 4.3 仿真计算服务适用性修改 |
| 5 异构仿真系统中间件系统运行流程 |
| 5.1 准备阶段 |
| 5.2 运行阶段 |
| 6 结论 |
（9）基于微服务的健康管理平台的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 健康管理相关平台的现状研究 |
| 1.3 课题的主要研究内容 |
| 1.4 关于课题的一些补充说明 |
| 1.5 论文章节安排 |
| 第二章 基于微服务的健康管理平台关键技术研究 |
| 2.1 Spring Cloud分布式微服务架构 |
| 2.2 Spring Boot框架 |
| 2.3 Redis高速缓存服务 |
| 2.4 Elasticsearch搜索引擎 |
| 2.5 Docker容器技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于微服务的健康管理平台的需求分析 |
| 3.1 功能层面的需求分析 |
| 3.1.1 健康档案模块的需求分析 |
| 3.1.2 在线问诊模块的需求分析 |
| 3.1.3 文章资讯模块的需求分析 |
| 3.1.4 问卷量表模块的需求分析 |
| 3.2 技术层面的需求分析 |
| 3.2.1 性能方面的需求分析 |
| 3.2.2 安全方面的需求分析 |
| 3.2.3 可靠性方面的需求分析 |
| 3.3 其他需求分析 |
| 3.3.1 平台易维护性的需求分析 |
| 3.3.2 平台可拓展性的需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于微服务的健康管理平台的设计与实现 |
| 4.1 平台总体设计 |
| 4.2 平台各部分具体设计与实现 |
| 4.2.1 平台接入层具体设计与实现 |
| 4.2.2 平台数据层具体设计与实现 |
| 4.2.3 平台各主要功能模块设计与实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 平台的部署与测试 |
| 5.1 平台部署所需的软硬件环境 |
| 5.2 平台具体部署实施 |
| 5.3 平台测试 |
| 5.3.1 平台的功能测试 |
| 5.3.2 平台的性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于容器的云工作流引擎的设计与部署（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术及工作基础介绍 |
| 2.1 云工作流技术 |
| 2.1.1 云计算概述 |
| 2.1.2 云工作流概述 |
| 2.2 Hadoop技术 |
| 2.2.1 Hadoop平台概述 |
| 2.2.2 MapReduce与 HDFS |
| 2.2.3 Hadoop调度技术 |
| 2.3 Docker容器技术 |
| 2.3.1 Docker虚拟化 |
| 2.3.2 Dockerfile介绍 |
| 2.4 工作基础 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 云工作流引擎系统体系结构设计 |
| 3.1 云环境下的工作流分析 |
| 3.2 云工作流系统体系结构 |
| 3.2.1 系统整体结构 |
| 3.2.2 Hadoop模块组成结构 |
| 3.3 云工作流系统与底层云环境集成 |
| 3.3.1 云事务执行流程 |
| 3.3.2 云事务模型创建 |
| 3.3.3 MapReduce函数生成 |
| 3.3.4 Hadoop集群调用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 自适应云资源负载均衡策略研究 |
| 4.1 同构负载均衡策略 |
| 4.2 异构负载均衡策略 |
| 4.2.1 负载均衡模型 |
| 4.2.2 负载均衡算法 |
| 4.3 实验及结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 云工作流引擎容器化部署 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 云工作流引擎实现 |
| 5.3 系统部署与实例验证 |
| 5.3.1 使用Docker搭建Hadoop集群 |
| 5.3.2 使用Docker部署云工作流系统 |
| 5.3.3 实例验证 |
| 5.3.4 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附：硕士研究生期间参加的研究项目 |
四、可移植的多任务定时服务器的设计与实现（论文参考文献）
- [1]靶场环境参数集成监测系统及LoRa组网的设计与实现[D]. 陈新欣. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]基于NB-IoT的智慧药盒的设计与实现[D]. 周东亮. 重庆邮电大学, 2021
- [3]接触网作业地线管控手持终端研制[D]. 高浩博. 西安理工大学, 2021(01)
- [4]基于VxWorks自动测控系统软件设计与实现[D]. 梅舒玉. 哈尔滨工程大学, 2021
- [5]软件化雷达软件构件的研究和部署[D]. 张鸿臻. 中国电子科技集团公司电子科学研究院, 2021
- [6]嵌入式海底天然气管道泄漏实时检测系统设计[D]. 邢嘉元. 哈尔滨工程大学, 2021
- [7]基于分布式缓存加速容器化深度学习的优化方法[J]. 张凯,车漾. 大数据, 2021(05)
- [8]异构系统一体化仿真中间件系统实现研究[J]. 刘剑,卫翔,田立业. 火力与指挥控制, 2021(06)
- [9]基于微服务的健康管理平台的研究与设计[D]. 陈乾. 北京邮电大学, 2021(01)
- [10]基于容器的云工作流引擎的设计与部署[D]. 伏修远. 内蒙古大学, 2021(12)