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J-GLOBAL ID：201402279367846158   整理番号：14A0025071

コンピューティングエリアネットワークに基づくスマートラーニング

A smart learning basing on computing area network

著者 (4件)： Guo Benjun (Software Engineering Coll., Chengdu Univ. of Information Technol., Chengdu) ,  Wang Yan (Software Engineering Coll., Chengdu Univ. of Information Technol., Chengdu) ,  Wen Liyu (Software Engineering Coll., Chengdu Univ. of Information Technol., Chengdu) ,  Lu Jun (Software Engineering Coll., Chengdu Univ. of Information Technol., Chengdu)
資料名： Sichuan Daxue Xuebao. Zirankexueban  (Sichuan Daxue Xuebao. Zirankexueban)
巻： 50  号： 4  ページ： 765-769  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2595A  ISSN： 0490-6756  CODEN： SCTHAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 事物のインターネットの出現と急速開発によって,現在,対象物はネットワークで普遍的に連結して,それはユビキタスコンピューティング環境上でサービス移動の要求条件に対するより一般的適応性を増大させた。また事物のユービキタスコンピューティングのインターネットは高機能なサービスの分野に移った。また,高機能なサービスの拡大として,モバイルラーニングは一種のスマートラーニングである。本論文はスマートラーニングモデルを提唱して,それは「小型」計算エリアネットワークの動的仮想再編成に基づいた。即ち,(1)スマートラーニング空間(SLS),それはサービス発見,評価実用化およびサービスプッシュの領域でのユービキタスコンピューティングを効果的に支えることができる。(2)ラーニングサービス移動モデル(SMCAN)はDCS(データ,符号,状態)の動的コンピューティングサービス移動を達成した。本論文の主な寄与は以下の通りであった。(1)事物のインターネットは,サービス予測,サービス実行可能性評価およびサービス整合を達成するために微粒化,ホットスワップ可能なサービスおよび動的再編成仮想システムを採用した。(2)SLSとSMCAN移動モデルはコアーポイントと指揮ポイントとしてコンピューティングエリアネットワークを用いて,事物のインターネットのユービキタスコンピューティングの高機能サービスに関する研究にとっての新規アイデアを提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *計算 ,  ユビキタスコンピューティング ,  eラーニング ,  インターネット ,  発見 ,  実現可能性 ,  システムモデル ,  物 ,  脂肪族アルコール ,  無機酸エステル
準シソーラス用語： *コンピューティング ,  サービス発見 ,  モバイルラーニング ,  移動モデル ,  実行可能性 ,  対象物

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

物質索引 (1件)： SLS