导读:本文包含了并发应用模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:模型,死锁,构件,线程,容器,末梢神经,服务器。
并发应用模型论文文献综述写法
周敏,周颖,许小进,朱颖,陈敏[1]（2019）在《疾病预测模型在慢性肾脏病并发造影剂肾病中的应用》一文中研究指出目的构建慢性肾脏病(CKD)并发造影剂肾病(contrast-induced nephropathy,CIN)的疾病预测模型,并检验该模型在临床的应用价值。方法选择2012年2月至2018年5月在南京医科大学附属淮安第一医院肾内科住院的CKD并发心血管疾病(cardiovascular disease,CVD)并行造影剂检查的患者作为研究对象。采用回顾性分析研究,记录所有患者在应用造影剂前后的临床资料,包括性别、年龄、CKD病因、左室射血分数(LVEF)、空腹血糖、血压、24 h尿量、血红蛋白(Hb)、血清肌酐(Scr)、肾小球滤过率(eGFR)和造影剂剂量,研究终点为CIN的发生。从中筛选出和CIN发生有明确关联的指标,并将这些指标作为变量,按照一定数值进行打分,统计每个患者的具体分值总和,然后根据总和观察患者发生CIN的风险并构建疾病预测模型。结果共有311例患者纳入本次研究,对照设定的CIN标准,我们发现其中80例在原有CKD基础上并发了CIN,并且年龄≥65岁、高血糖、低LVEF和高Scr的患者罹患CIN的风险更高。我们进一步将年龄、Scr、LVEF和血糖4个指标进行分值量化处理,将总分划分为3个级别,构建疾病预测模型。研究发现总分越高,发生CIN的风险也越大。结论利用4种变量构建疾病预测模型对CKD并发CIN有较好的预测作用,能指导临床进行早期防范和干预。(本文来源于《临床肾脏病杂志》期刊2019年10期）
李长平,职心乐,刘晓红,崔壮,魏风江[2]（2010）在《AIC结合最优子集法构建logistic回归模型在预测2型糖尿病并发末梢神经病变中的应用》一文中研究指出目的研究如何快速有效地进行变量的筛选,建立起准确可靠的logistic回归预测模型;针对小样本的特性,如何对模型的泛化能力(即预测性能)进行可靠的评价;并在数据集来源于分离抽样时,对模型进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性。方法以2型糖尿病并发末梢神经病变数据为例,采用最优子集法与AIC信息准则相结合对变量进行快速方便的筛选,并采用MonteCarlo模拟抽样的方法(具体为10～100次的3～10折分层交叉验证法)对模型的泛化能力作出评价和比较。结果采用最优子集法与AIC信息准则相结合建立的logistic回归模型,准确率为79.6%,ROC面积为0.8802,经分层交叉验证法验证,泛化能力优于用一般筛选变量方法建立的模型;用先验概率对后验概率进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性。结论建立logistic回归预测模型时,应根据实际情况,尽量尝试多种筛选变量的建模策略,在小样本情况下,若欲对模型的泛化能力做出可靠的评价,可采用分层交叉验证的方法;当样本来源方式为分离抽样时,若研究目的为建立预测模型,则应采用先验概率对后验概率进行调整。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2010年06期）
高鹏飞,沈云付[3]（2008）在《程序切片技术在并发程序模型检查中的应用》一文中研究指出模型检查技术在硬件和协议设计方面已经取得很大成功,但在软件验证方面仍存在很多困难。其主要问题是如何从源代码中自动抽取验证所要模型并精简其状态空间。文中通过对程序切片技术的研究,来解决并发程序验证的建模问题,包括把验证公式映射到切片准则,并把得到的程序切片转化为验证所需的模型。经程序切片处理后,软件模型检查效率得到提高。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2008年11期）
唐旭[4]（2008）在《大量并发环境下的缓冲异步处理模型研究与应用》一文中研究指出当前,互联网技术的快速发展及其应用的极大普及,标志着信息时代的到来。信息系统逐渐融入了人们的生活,帮助人们完成各种日常业务。越来越多的人加入信息化的大潮中来,信息系统所承担的工作也越来越繁重。随着用户数量的迅速增加,对信息系统在大规模并发环境下的性能提出了新的挑战,如何应对和解决这一问题,成为各个应用领域所关注的焦点。在不同的应用领域,为了解决大量并发环境下的性能瓶颈,采用了不同的方法,其中很大一部分都运用了数据缓冲的核心思想。这种方法最早起源于对操作系统的研究,引入数据缓冲技术最初的目的是缓和改善CPU和I/O设备之间设备不匹配的矛盾。随着各种缓冲技术的成熟和发展,Web缓存,流媒体缓存以及数据库缓存等都较好的解决了特定领域的性能瓶颈问题。在大量并发环境中,往往也伴随着用户大量的数据处理请求,在传统的处理模式中,面对大量并发的环境,数据处理请求直接提交到数据库,数据库系统根据先进先出的原则每次单独的处理一个事务。在大量并发的情况下,繁重的数据库处理事务消耗了系统大部分的时间和资源,这就导致了大量并发情况下系统性能的快速下降。针对这种情况,本文作者提出并实现了基于数据缓冲思想的缓冲异步处理模型(BAPM)。此模型内部借助事件机制来进行数据通信,综合考虑了内存和硬盘两种缓存介质各自的优缺点,并以批处理的方式集中完成原有的数据处理请求,大大提高了运行效率。整个系统以线程的方式启动,异步的完成对原有数据处理请求的代理。用户只需在特定的节点调用模型的入口函数即可启动缓冲功能,最大限度的减少了对原系统的影响和改动。文章的最后,将此模型应用到实际的项目中,通过大量的功能测试和性能测试有效的验证了BAP模型的可靠性和优越性,对系统的性能指标给出了一个定量的分析。(本文来源于《重庆大学》期刊2008-10-01）
刘霞,杜学东,张晓晖[5]（2008）在《多并发谈判事务管理模型应用研究》一文中研究指出自动谈判是近年来人们致力研究的一个热点问题。在对买方多并发谈判研究的基础上,提出了一个多并发谈判事务管理模型,模型能够管理一个买方同时进行的多个双边谈判事务。模拟分析表明该模型具有一定的可行性和有效性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2008年06期）
张力,赵宗涛,慕晓冬,赵鹏[6]（2007）在《基于Petri网的作战指挥并发信息流模型研究与应用》一文中研究指出在军事指挥系统中往往存在多维并发信息流,由此引发因争夺资源而产生的系统死锁,这将严重影响系统的指挥效能。基于Petri网建立了系统的数学模型,进而分析在并发信息流中产生死锁的关节所在,为从理论上研究指挥系统的效能,例如,发现和排解死锁等,提供了可靠根据,有效地保证了系统的正常运行。经部队仿真演习试用,效果良好,对于提高部队应急反应能力具有重要的价值。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2007年07期）
姜军平,刘伟[7]（2006）在《Java并发模型框架的构建及应用》一文中研究指出介绍了框架的基本概念,详细说明了依据实例构建框架的基本思想。构造了一个实用并发模型框架,利用该框架解决了Client/Server模型的XML文档数据的一致性和有效性问题。(本文来源于《西北医学教育》期刊2006年03期）
池莹[8]（2006）在《应用Select模型实现TCP并发服务器》一文中研究指出Winsock网络通信系统一般采用客户/服务器模式,本文讨论了实现服务器应用的常用模型(Select模型)和几种并发服务器的实现方法,并用Select模型实现了一个并发服务器。(本文来源于《科技广场》期刊2006年04期）
肖和平,黄杰,吴泉源,韩伟红,王克波[9]（2005）在《基于CORBA构件模型的应用服务器中容器并发的研究与实现》一文中研究指出容器支持高并发访问对于显着减少处理器的闲置时间、增加应用服务器的吞吐量、提高应用服务器的性能具有十分重要的意义。本文从分析StarCCM应用服务器中容器与构件、ORB以及POA的关系入手,从四个方面阐述了容器并发的设计及其实现方法。文中提出了一种高效可适配的线程池模型用于派发构件请求。测试结果表明,我们提出的这种线程池模型能够灵活地适应更大范围的突发请求数目,同时通过限制线程池中线程数目的上限来减少线程无限增长对系统性能带来的负面影响。(本文来源于《计算机科学》期刊2005年04期）
肖和平[10]（2004）在《基于CORBA构件模型的应用服务器中容器并发的研究与实现》一文中研究指出随着分布计算技术的发展,CORBA(Common Object Request Broker Architecture,公用对象请求代理体系)作为一种成熟的中间件技术,虽然具有跨操作系统、跨平台、跨语言等强大的互操作性,但其使用的复杂性成为它在企业应用中的主要障碍。因此,为了降低中间件平台的复杂性、支持分布式企业应用和代码的二进制重用,简化服务器端应用程序的开发和支持应用的组装,OMG(Object Management Group,对象管理组)组织提出了CORBA构件模型(CORBA Component Model, CCM)。我们基于自主产权的StarBus3.0分布计算平台,独立开发了符合CCM3.0规范的StarCCM2.0应用服务器。 基于应用服务器开发的应用都是大型的企业应用,它们对服务器的性能提出了很高的要求。StarCCM2.0应用服务器需要通过提供高并发的请求处理策略和机制来支持这些高性能的企业应用。因此,对高并发访问的设计和实现是StarCCM2.0应用服务器的关键技术之一。本文基于CORBA构件模型,以高性能、灵活性和可伸缩性为目标,研究了StarCCM2.0应用服务器中容器对并发管理和同步的支持策略及机制,提出并实现了一种高效可适配的线程池模型。通过测试表明,本文的设计能够高效地派发多个并发的请求,明显改善了应用服务器处理高并发请求时的性能。同时通过灵活的策略使得仅仅通过配置就可以满足大多应用的性能要求和同步要求,通过零编程来高效、简便地使用容器的基础设施。 本文的主要工作包括: ■ 在深入分析StarCCM2.0应用服务器现有体系结构的基础上,阐述了分布构件系统中构件、容器、ORB和POA之间的关系。 ■ 从四个方面深刻论述了StarCCM2.0应用服务器中容器并发设计的内容:POA线程策略的选择、ORB并发模型的分析及策略选择、serialize构件请求的串行化方法、并发环境下应用服务器代码的同步互斥控制。 ■ 建立了一个线程池的抽象排队模型,对线程池技术的特点进行了理论分析,剖析了ORB中线程池的主要缺陷,设计并实现了一个高性能线程池模型,用于定制应用服务器中ORB的请求派发策略,以派发构件请求。 ■ 从两个方面将容器中定制的线程池模型与ORB线程池模型进行了对比测试。测试结果表明,在处理高并发请求时,容器中可定制策略的线程池模型具有更好的性能和可伸缩性,它能够灵活地适应更大范围的并发请求数。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2004-11-01）
并发应用模型论文开题报告范文
（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：
目的研究如何快速有效地进行变量的筛选,建立起准确可靠的logistic回归预测模型;针对小样本的特性,如何对模型的泛化能力(即预测性能)进行可靠的评价;并在数据集来源于分离抽样时,对模型进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性。方法以2型糖尿病并发末梢神经病变数据为例,采用最优子集法与AIC信息准则相结合对变量进行快速方便的筛选,并采用MonteCarlo模拟抽样的方法(具体为10～100次的3～10折分层交叉验证法)对模型的泛化能力作出评价和比较。结果采用最优子集法与AIC信息准则相结合建立的logistic回归模型,准确率为79.6%,ROC面积为0.8802,经分层交叉验证法验证,泛化能力优于用一般筛选变量方法建立的模型;用先验概率对后验概率进行过抽样的调整,使调整后的结果适用于人群预测疾病发生的可能性。结论建立logistic回归预测模型时,应根据实际情况,尽量尝试多种筛选变量的建模策略,在小样本情况下,若欲对模型的泛化能力做出可靠的评价,可采用分层交叉验证的方法;当样本来源方式为分离抽样时,若研究目的为建立预测模型,则应采用先验概率对后验概率进行调整。
（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。
并发应用模型论文参考文献
[1].周敏,周颖,许小进,朱颖,陈敏.疾病预测模型在慢性肾脏病并发造影剂肾病中的应用[J].临床肾脏病杂志.2019
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[4].唐旭.大量并发环境下的缓冲异步处理模型研究与应用[D].重庆大学.2008
[5].刘霞,杜学东,张晓晖.多并发谈判事务管理模型应用研究[J].计算机工程与应用.2008
[6].张力,赵宗涛,慕晓冬,赵鹏.基于Petri网的作战指挥并发信息流模型研究与应用[J].计算机应用与软件.2007
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