第1章 大数据智慧计算原理与方法 1
1.1 大数据的特性 1
1.2 大数据对智慧计算的需求 2
1.3 大数据智慧计算原理方法 5
第2章 跳板大数据智慧计算原理与方法 9
2.1 绿色能源 9
2.1.1 现有绿色能源技术的不足 9
2.1.2 通过云计算调配绿色能源的原理 10
2.1.3 通过云计算调配绿色能源的方法 11
2.2 虚拟建模 17
2.2.1 现有虚拟建模技术的不足 17
2.2.2 虚拟建模物联云的原理 17
2.2.3 虚拟建模物联云的方法 19
2.3 超级计算机访问 22
2.3.1 现有超级计算机访问技术的不足 22
2.3.2 通过移动终端访问超级计算机的原理 22
2.3.3 通过移动终端访问超级计算机的方法 23
第3章 耦合大数据智慧计算原理与方法 30
3.1 智能电网的调度 30
3.1.1 现有智能电网调度技术的不足 30
3.1.2 智能电网分布式耦合调度的原理 30
3.1.3 智能电网分布式耦合调度的方法 32
3.2 云计算服务的调度 41
3.2.1 现有云服务调度技术的不足 41
3.2.2 多云服务调度的原理 42
3.2.3 多云服务调度的方法 43
3.3 结构化与非结构化数据库 50
3.3.1 现有数据库技术的不足 50
3.3.2 结构化与非结构化数据库融合的原理 50
3.3.3 结构化与非结构化数据库融合的方法 52
第4章 先验大数据智慧计算原理与方法 56
4.1 实时仿真 56
4.1.1 现有实时仿真技术的不足 56
4.1.2 仿真知识库下实时仿真的原理 60
4.1.3 仿真知识库下实时仿真的方法 60
4.2 文学作品作者鉴别 69
4.2.1 现有作者鉴别技术的不足 69
4.2.2 文学作品作者自动鉴别的原理 69
4.2.3 文学作品作者自动鉴别的方法 71
第5章 自适应大数据智慧计算原理与方法 80
5.1 云计算 80
5.1.1 现有云计算技术的不足 80
5.1.2 自适应云计算的原理 80
5.1.3 自适应云计算的方法 81
5.2 超级计算机的调度 83
5.2.1 现有超级计算机调度技术的不足 84
5.2.2 超级计算机自适应调度的原理 84
5.2.3 超级计算机自适应调度的方法 85
5.3 网页广告的插入 91
5.3.1 现有网页广告插入技术的不足 91
5.3.2 网页广告自适应插入的原理 91
5.3.3 网页广告自适应插入的方法 92
第6章 增量大数据智慧计算原理与方法 96
6.1 数字城市的更新 96
6.1.1 现有数字城市更新技术的不足 96
6.1.2 数字城市增量更新的原理 98
6.1.3 数字城市增量更新的方法 100
6.2 知识库的更新 107
6.2.1 现有知识库更新技术的不足 107
6.2.2 知识库增量式更新的原理 108
6.2.3 知识库增量式更新的方法 109
6.3 视频比对 113
6.3.1 现有视频比对技术的不足 113
6.3.2 多粒度视频比对的原理 113
6.3.3 多粒度视频比对的方法 115
第7章 自动大数据智慧计算原理与方法 121
7.1 数字城市的生成 121
7.1.1 现有数字城市生成技术的不足 121
7.1.2 数字城市全自动生成的原理 122
7.1.3 数字城市全自动生成的方法 123
7.2 多媒体的并行处理 128
7.2.1 现有多媒体并行技术的不足 128
7.2.2 多媒体自动切分并行的原理 128
7.2.3 多媒体自动切分并行的方法 131
7.3 多机器人巡逻 137
7.3.1 现有多机器人巡逻技术的不足 137
7.3.2 可扩展多机器人巡逻的原理 137
7.3.3 可扩展多机器人巡逻的方法 139
第8章 分治大数据智慧计算原理与方法 145
8.1 视频转码 145
8.1.1 现有视频转码技术的不足 145
8.1.2 视频分片并行转码的原理 145
8.1.3 视频分片并行转码的方法 146
8.2 多机器人系统 148
8.2.1 现有多机器人系统技术的不足 148
8.2.2 多机器人云系统的原理 149
8.2.3 多机器人云系统的方法 151
8.3 云安全 157
8.3.1 现有云安全技术的不足 157
8.3.2 以云数据分布特征为密码的原理 158
8.3.3 以云数据分布特征为密码的方法 159
第9章 冗余大数据智慧计算原理与方法 166
9.1 并行处理 166
9.1.1 现有并行处理技术的不足 166
9.1.2 重叠边界并行处理的原理 166
9.1.3 重叠边界并行处理的方法 167
9.2 云服务的升级 170
9.2.1 现有云服务升级技术的不足 170
9.2.2 云服务无缝升级的原理 170
9.2.3 云服务无缝升级的方法 171
9.3 视频点播数据处理 173
9.3.1 现有视频点播数据处理技术的不足 173
9.3.2 视频点播数据多级云处理的原理 174
9.3.3 视频点播数据多级云处理的方法 175
参考文献 179
后记 180