维尼蜜罐
开题报告对整个课题研究工作的顺利开展起着关键的作用，以下是我搜集整理的计算机毕业论文开题报告范文，欢迎阅读查看。
论文题目： 批量到达的云中心性能分析模型
一、选题背景
云计算是一种基于网络的计算模型。用户通过网络向提供商申请计算资源，例如申请操作系统、运行环境或者软件包等资源。其实用户被分配资源的时候，并不清楚真正的运行环境和分配的具体细节。也就是说云就是用户和计算环境之间的一层抽象。在1969年，曾说过，计算机网络还处在初步阶段，但是随着它的壮大和成长，我们就会看到与电力系统和电话系统一样的“计算服务”，将会在个人家庭和办公室全面的使用。这种基于“计算服务”的观点预测了整个计算工业在21世纪的大转型。云这种计算服务模型已经和其他基础设施服务一样按需服务。云计算己经成为继电、水、煤气和电话之后的第五个公共基础设施⑴。目前，客户已经不需要在构建和维护大型而复杂的IT基础设施方面投入太多精力和财力。取而代之的是他们只需要支付他们使用的计算服务的费用。云计算的服务模式可以分为三层：设备即服务(laaS)，设备就是指硬盘、内存、服务器和网络设备等，这些都可以通过网络访问;平台即服务(PaaS)，其中包括一些计算平台，比如说带有操作系统的硬件，虚拟服务器等;软件即服务(SaaS)，包括软件应用以及其他相应的服务应用。云计算的定义并不唯一，其中能够较为准确描述其特征的是于2010年提出的，“云计算是一种新型的运算领域，物理设备，硬件平台和应用软件等共享资源通过网络服务方式为用户提供按其需求的服务。”[2]这个定义阐述了云计算的几个重要特点。
(1)大规模基础设施。以超大规模的硬件设备为底层的云计算平台具有超强的计算能力。各大全球知名的企业，如roM、亚马逊、微软等，均拥有数十万台服务器的云服务平台，而谷歌的云计算平台中服务器的数量更是超过百万台。即便是普通的私有云，一般也会购置数百甚至上千台的服务器。
(2)基于虚拟化技术。用户从云计算平台中获取的资源均经过虚拟化的。从运行端而言，用户将应用程序在云中托管运行即可，而无需了解程序运行的具体位置。从终端来讲，用户可以在任何位置通过终端设备获取所需服务。简而言之，用户始终面对的是一个云平台的使用接口，而不是有形的、固定的实体。
(3)高可靠性。云计算采用数据多副本容错技术、计算节点同构互换策略等来确保云中心的可靠性。云计算这一级别的可靠性是本地计算所无法比拟的。
(4)通用性。云计算并不会专门针对任何一个具体的应用而提供服务。事实上，一个用户可以在云计算平台中根据自己的需要去创建多个不同的应用，而一个云计算平台也可以运行多个不同用户的不同应用。
(5)易扩展性。云计算平台的规模可以根据实际需要进行收缩和扩展，从而满足平台请求大小和使用用户数目的变化。
(6)按需服务。用户所应支付的使用费用是根据其使用计算资源的多少进行计算。多使用多付费，少使用少付费，不使用不付费。这样完全可以减少闲暇时用户资源的闲置。
(7)成本低。通过采用容错技术，可以使用大规模廉价的服务器集群作为硬件基础设施建设云计算平台，这对于云计算服务提供商而言，大大降低了成本投入。对于用户而言，以少量租金换取了原本需要高昂价格投入才能获得的计算资源，并且无需考虑软硬件维护的开销，亦是十分划算。
二、研究目的和意义
现有的云中心物理机模型通常都是面向单任务的，而面向批量任务的服务模型，其性能评估和指标的变化目前正属于初步的研宄阶段，并没有成熟的模型。因此，本文采用ikT/G/m/w+t排队系统对面向批量任务的.云中心进行描述，使用嵌入式马尔可夫链法对+排队系统进行建模，从而实现了对云中心进行准确的建模和分析。
三、本文研究涉及的主要理论
排队现象是日常生活中常见的社会现象。等待公交车时需要排队、去医院看病需要排队、在食堂打饭同样需要排队等等。排队现象的出现需要两个方面同时具备，排队的个体需要得到服务并且存在服务的提供者。而所谓的排队论就是仿照这样的排队现象，先抽象成物理模型，然后进一步建立数学模型的理论体系。显然，排队论研究的是一个系统对用户提供某种服务时，系统所呈现的各种状态。在排队论中，通常将要求得到服务的人或物称为顾客，而给予服务的人员或者机构称为服务台。顾客与服务台就构成了一个排队系统。尽管排队系统种类繁多，但从决定排队系统进程的主要因素来看，它主要是由三个部分组成：顾客到达，排队过程和服务过程。
(1)顾客到达：顾客到达过程描述了顾客到达时候的规律。顾客到达的方式通常是一个一个到达的，此外还有批量到达的，也叫做集体到达。顾客既可能逐个到达也可能分批到达，同时顾客到达之间的时间间隔长度也并不唯一。但是到达总会有一定的规律的。这个到达规律指的是到达过程或到达时间的分布。顾客到达过程研究的主要内容便包括相邻顾客到达的时间间隔服从怎样的概率分布、该概率分布的参数取值如何、各到达时间间隔之间是否相互独立等。
(2)排队过程：在排队过程中，需要讨论的主要问题有两个，一个是排队的队列长度，另一个是排队的规则。排队的队列长度分为有限和无限的两种。队列长度的大小不同，讨论问题的难易和结论就不同。很多情况下，队列长度容量设为无限大来处理问题。排队规则中又包括有队列形态和等待制度两个部分。队列形态包括单队列，并联式多队列，串联式多队列以及杂乱队列这四种形态。并联式多队列就是允许在多个窗口的每一个窗口前形成一个队列。到达顾客可根据队列的长短在开始排队时选择一个队列进行排队。串联式队列顾名思义就是指多队列串行形成多个队列，顾客在一个队列接受服务后，再去下一个队列排队接受服务。杂乱队列就是指串联并联队列会杂乱无章的分布。
排队模型仿真的主要目的是寻找服务设置和服务的对象之间的最佳的配置，使得系统具有最合理的配置和最佳的服务效率。马尔可夫过程是研究排队系统的主要方法。马尔可夫过程是一种特殊的随机过程，它具有无后效性的特点，其状态空间是有限的或可数无限的。这种系统中从一个状态跳转到另一个状态的过程仅取决于当前出发时的状态，与之前的历史状态无关。马尔可夫链作为研究排队系统的重要工具有广泛的应用。但并不是所有的排队系统都可以抽象成严格意义上的马尔可夫过程，因此随着排队过程的发展，马尔可夫链也有了许多的扩展模型和再生方法使得马尔可夫链有更加广泛的应用，例如嵌入马尔可夫链、补充变量法、拟生灭过程等。本节首先介绍一下最严格意义上的马尔可夫链，按照时间来划分可以分为两类，离散时间的马尔可夫链和连续时间过程。
四、本文研究的主要内容
本文从政府的立场考虑，围绕如何成功地将REITs应用于公租房建设融资，结合国内相关形势与政策和现有的国内外经验启示，以REITs在公租房建设融资中应用的运作为主要研究对象。除绪论和结论部分，本文的主要内容集中在2至5章，共4部分内容：第一部分，研究国内外REITs的应用经验及其与保障性住房结合的成功经验，国外主要考察美国和亚洲的典型国家与地区，包括日本、新加坡和香港，国内由于经验很少，主要考察中信一凯德科技园投资基金和汇贤产业信托这两个典型的案例。第二部分，深入研究我国发展公租房REITs的必要性和可行性，其中必要性分析指出REITs是拓展公租房建设融资渠道和提高公租房建设管理效率的重要途径，可行性从经济金融环境和法规政策这两大方面进行了详细分析。第三部分，针对目前国内公租房管理现状，详细阐述了目前REITs在公租房建设融资中运作，包括REITs的基本模式和运作流程，并进一步深入研究了REITs内部参与各方的权责关系和利益分配，从而提出了代理人的选择机制和激励机制。值得指出的是，此时政府除了担任REITs补贴的支付者,更主要的,政府还是REITs投资人的代表身份，在REITs运作的不同阶段，政府以不同的身份参与REITs的内部博弈。第四部分，从政府作为监管者的角度，针对REITs在我国公租房建设融资中的应用提出了一系列政策建议，包括政府应当健全REITs和公租房相关的法律法规，并建立一套针对REITs的全方位的监管制度。
五、写作提纲
致谢5-6
中文摘要6-7
ABSTRACT7
第1章绪论10-17
研究背景与意义10-11
研究背景10-11
研究意义11
研究现状11-15
国外研究现状11-12
国内研究现状12-15
论文内容与结构15-17
论文主要内容15
论文结构15-17
第2章国内外REITs的应用经验及启示17-35
美国REITs的应用经验17-26
美国的REITs及其在廉租房建设中的应用17-21
美国REITs的运作模式21-26
洲典型国家和地区REITs的应用经验26-29
日本REITs的运作模式26-27
新加坡REITs的运作模式27-28
香港REITs的运作模式28-29
我国REITs的应用经验29-32
中信—凯德科技园区投资基金29-30
汇贤产业信托30-32
国内外REITs的经验比较及启示32-35
国内外REITs的经验比较32-33
在我国公租房建设融资中应用的经验启示33-35
第3章REITs在我国公租房建设融资中应用的必要性与可行性分析35-43
在公租房建设融资中应用的必要性分析35-37
是拓展公租房建设融资渠道的重要途径35-36
在提高公租房建设管理效率的重要途径36-37
在公租房建设融资中应用的可行性分析37-43
经济金融环境宽松,民间资本充裕37-41
法律法规导向,政策利好不断41-43
第4章REITs在我国公租房建设融资中的运作43-64
在我国公租房建设融资中的基本模式43-47
设计原则43-44
基本形式选择44-45
组织结构搭建45-47
在我国公租房建设建设融资中的运作流程47-50
设立发行阶段47-48
运营管理阶段48-49
终止清盘阶段49-50
在我国公租房建设融资中的运作机制50-64
运作中的代理问题50-52
代理人选择机制52-56
代理人激励机制56-64
第5章REITs在我国公租房建设融资中应用的政策建议64-68
健全法律法规体系64-66
建全REITs的法律法规体系64-65
完善公租房的相关法律法规65-66
建立REITs的监管制度66-68
明确政府监管主体及职责66
建立REITs信息披露制度66-67
引导社会公众进行监督67-68
第6章结论与展望68-70
论文主要工作及结论68
有待进一步研究的问题68-70
参考文献70-73
出走的熊猫
近年来，世界各个发达国家竞相发展机械电子工程，以提高本国的成产力水平，机械电子工程也不断向智能化、网络化、柔性化发展，机械电子工程与人工智能的完美融合给这一产业带来了革命性的变革和惊人的经济效益。以下是我精心整理的人工智能论文读书报告的相关资料，希望对你有帮助!
机械电子工程与人工智能的关系探究
摘 要 近年来，世界各个发达国家竞相发展机械电子工程，以提高本国的成产力水平，机械电子工程也不断向智能化、网络化、柔性化发展，机械电子工程与人工智能的完美融合给这一产业带来了革命性的变革和惊人的经济效益。本文分别从机械电子工程、人工智能、两者融合3个方面探讨了这一趋势。
关键词 机械电子工程;人工智能;信息处理
0 引言
传统的机械工程一般分为两大类，包括动力和制造。制造类工程包括机械加工、毛坯制造和装配等生产过程，而动力类工程包括各式发电机。电子工程与传统的机械工程相比来言是较新的学科，两者于上世纪逐渐结合在一起。最初，电子工程与机械工程是以块与块的分离模式或功能替代的模式相结合，随着科学技术的不断向前推动，传统的机械工程与现代的电子工程通过信息技术有机的结合起来，形成了现在的机械电子工程学科。随着人工智能技术的不断发展，机械电子工程由传统的能量连接、动能连接逐步发展为信息连接，使得机械电子工程具有了一定的人工智能。传统的机械电子工程通过现代的科学技术进入到一个新的发展领域，同时，人工智能技术伴随着机械电子工程的日益复杂，也得到了长足的发展。
1 机械电子工程
机械电子工程的发展史
20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。
机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。
机械电子工程的特点
机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：
1)设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计;2)产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。
机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。
2 人工智能
人工智能的定义
人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。
人工智能的发展史
萌芽阶段
17世纪的法国科学家发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。
第一个发展阶段
在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。
挫折阶段
60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。
第二个发展阶段
以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。
平稳发展阶段
由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。
3 人工智能在机械电子工程中的应用
物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息最理想的途径，最近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。
由于机械电子系统与生俱来的不稳定性，描述机械电子系统的输入与输出关系就变得困难重重，传统上的描述方法有以下几种：1)推导数学方程的方法;2)建设规则库的方法;3)学习并生成知识的方法。传统的解析数学的方法严密、精确，但是只能适用于相对简单的系统，如线性定常系统，对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式，就只能通过操作来完成。现代社会所需求的系统日益复杂，经常会同时处理几种不同类型的信息，如传感器所传递的数字信息和专家的语言信息。由于人工智能处理信息时的不确定性、复杂性，以知识为基础的人工智能信息处理方式成为解析数学方式的替代手段。
通过人工智能建立的系统一般使用两类方法：神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑的结构，分析数字信号并给出参考数值;而模糊推理系统是通过模拟人脑的功能来分析语言信号。两者在处理输入输出的关系上有相同之处也有不同之处，相同之处是：两者都通过网络结构的形式以任意精度逼近一个连续函数;不同之处是：神经网络系统物理意义不明确，而模糊推理系统有明确的物理意义;神经网络系统运用点到点的映射方式，而模糊推理系统运用域到域的映射方式;神经网络系统以分布式的方式储存信息，而模糊推理系统则以规则的方式储存信息;神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系，计算量大，而模糊推理系统由于连接不固定，计算量较小;神经网络系统输入输出时精度较高，呈光滑曲面，而模糊推理系统精度较低，呈台阶状。
随着社会的不断发展，单纯的一种人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需要，许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合性的人工智能系统采用神经网络系统与模糊推理系统相结合的方法，取长补短，以获得更全面的描述方式，模糊神经网络系统便是一成功范例。模糊神经网络系统做到了两者功能的最大融合，使信息在网络各层当中找到一个最适合的完全表达空间。逻辑推理规则能够对增强节点函数，为神经网络系统提供函数连结，使两者的功能达到最大化。
4 结论
科学的不断发展带来的不仅是学科的高度细化、深化，而且是学科间的高度融合。人工智能就是各学科交叉与综合之后的结果，秉承这一天性，人工智能与机械电子工程自然的进行了完美融合，这一全新领域的发展必将引领世界潮流，促进生产力的飞速发展。
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