研究課題
(私たちが首尾よくプロジェクトにおける提案された研究課題を完成した、途中で、ウェブサービスのスケーラビリティを改良するためにウェブキャッシュとプロキシプレースメントを調整しました。私たちが物のコピーを格納するために位置を計算するという問題に集中した、途中、いくつかの指定された目的が達成されるように、キャッシュします。私たちは、トリーネットワークのためにこのその問題を訴えて、最大化問題としてそれを定式化します。私たちは、両方のためのこの問題が自由であると考えて、ケースを抑制しました。制約つきケースは置かれるという1ノードあたりの費用利得の上と、そして、物のコピーの数における規制を含んでいます。私たちは、異なったケースのためのこの問題の動的計画法べースの解決を提示して、解決策が最適解に最適であるか、または集中的であることを理論的に示します。私たちはこれらの解決策を作成する効率的なアルゴリズムを引き出しました。私たちはプロキシプレースメントの問題を解決するこの解決策を広げました。途中で、トリーネットワークのためにキャッシュしながら、ウェブを調整しました。私たちは、異なった性能測定基準で大規模なシミュレーション実験で私たちのアルゴリズムを与えて、方法を評価しました。実現結果は、私たちの方法が既存の方法より優れているのを示します。私たちは、以下の通りまとめられた光学切り換えネットワーク、ネットワーク形態発見、イメージコード化、およびネットワークセキュリティで、また、関連した話題を集中して研究して、重要な結果を開発しました:私たちは光学切り換えネットワークと新しい計画が垂直に積み重ねられた光学MINsで無漏話の順列がわかる性能を分析することへの目新しいアプローチを提案しました。私たちはネットワークがコミュニケーションが発見を型に基づいて作る(トポロジー)水平な拡大の組み合わせとnetworks.Weが効果的なアルゴリズムを開発したバニヤンの垂直な積み重ねのときにインターネットを造ったフォトニック再配列可能の無漏話の順列を研究しました。前の方法と私たちの提案された新しい方法での何らかの重要な分析と比較が完了しました。私たちは基づきました、また、提案されて、可動のエージェントがネットワーク形態発見のためのモデルを基礎づけました。私たちは統合枠組みで非常にスケーラブルなさざ波ベースのイメージ符号化器、S-SPECK、およびROI retrievabilityを首尾よく設計しました。(S-SPECKはひずみスケーラビリティ、解決スケーラビリティを達成します)。私たちは、透かしを幾何学上攻撃に傷つけられなくするように目新しい強健な盲目のさざ波ベースのイメージ透かしのアルゴリズムを提案しました。私たちがOnline SVMからそれぞれ考えに基づくホストベースの押しつけ検出のための従来のSVM、Robust SVM、およびOne-クラスSVMのテクニックを変更して、彼らの性能はオリジナルのもののものと比較されました。理論解析と実験の両方が、オンラインで私たちの方法を訓練することができるのを示して、減少している検出精度のない、より少ないSVsと、より少ないトレーニング・タイムがあるオリジナルのものより優れています。
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