基于Chu空间的云数据管理服务建模和验证研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61170061
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    15.0万
  • 负责人：
    邢春晓
  • 依托单位：
    清华大学
  • 学科分类：
    F0202.系统软件、数据库与工业软件
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2012-12-31

项目摘要

对云计算中海量的数据资源进行管理是云计算领域研究的一项重要基础性工作。在考虑到云计算的虚拟化、多粒度、不确定性和软计算这四个重要特征的条件下，本项目针对云数据管理和服务中海量、分布、动态、异构的特点，基于Chu空间理论，研究云数据管理和服务的一致性、可扩展性、可靠性、正确性的形式化建模和特性验证，通过设计和建立基于开放源的云数据管理服务CDMS原型平台，对研究成果和形式化模型进行验证。同时，本项目提出了形式化模型将成为构建大规模高可靠安全可信的云数据管理服务平台奠定理论和实践基础。

结项摘要

对云计算中海量的数据资源进行管理是云计算领域研究的一项重要基础性工作。在考虑到云计算的虚拟化、多粒度、不确定性和软计算这四个重要特征的条件下，本项目针对云数据管理和服务中海量、分布、动态、异构的特点，基于Chu 空间理论，研究云数据管理和服务的一致性、可扩展性、可靠性、正确性的形式化建模和特性验证。本项目做了如下研究：（１）提出了Web服务接口控制流自动机，对Web服务组合中最基本的与伙伴Web服务的交互逻辑进行建模。（２）提出了一种Chu 空间进程代数CSPAB。（３）基于Chu 空间及其进程代数给出了WS-BPEL 的Chu 空间指称语义。（４）设计和构建了一个基于开放源的云数据管理服务 CDMS 原型平台。.在项目的执行过程中，培养了多名博硕士学生，并与国际上多家单位的知名科研人员形成了富有成效的协作关系。项目成果具有广阔的应用前景，作为指导性理论和参考技术体系可以应用于许多相关软件的研制工作。

项目成果

期刊论文数量（3）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（8）
专利数量（0）
MapReduce++ - Efficient processing of MapReduce jobs in the cloud
MapReduce - 在云中高效处理 MapReduce 作业
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang, Guigang1;Li, Chao1;Zhang, Yong1;Xing, Chunxiao1;Yang, Jijiang1
  • 通讯作者：
    Yang, Jijiang1
Actively learning to infer social ties
积极学习推断社会关系
  • DOI：
    10.1007/s10618-012-0274-x
  • 发表时间：
    2012-09
  • 期刊：
    Data Mining and Knowledge Discovery
  • 影响因子：
    4.8
  • 作者：
    Zhuang, Honglei;Tang, Jie;Tang, Wenbin;Lou, Tiancheng;Chin, Alvin;Wang, Xia
  • 通讯作者：
    Wang, Xia
Massive data query optimization on large clusters
大型集群上的海量数据查询优化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Journal of Computational Information Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang, Guigang1;Li, Chao1;Zhang, Yong1;Xing, Chunxiao1
  • 通讯作者：
    Xing, Chunxiao1

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其他文献

基于医在回路的医疗健康知识图谱系统架构的研究
  • DOI：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    邢春晓
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    图书情报工作
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朝乐门;张勇;邢春晓
  • 通讯作者：
    邢春晓
一种面向医疗健康领域知识图谱的可扩展系统架构的研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    邢春晓
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 作者：
    李越;钱德沛;邢春晓
  • 通讯作者：
    邢春晓
面向开放关联数据的知识地图研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    图书情报工作
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    朝乐门;张勇;邢春晓
  • 通讯作者：
    邢春晓

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面向全流程智慧健康管理决策的多源异构大数据融合方法研究
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相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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