1、“.....用户可以更加方便的处理计算任务和获取信息，对用户来讲是完全透明。本文提出的智能普适网络将数据计算融入全方位的环境中，能够为用户提供立体化空间化的服务。分布式智能开放系统分布式智能开放系统是智能普适计算通信网络的核心，包括数据中心层计算服务层数据处理引擎层资源控制层及数据终普适计算在智能通信中的应用论文原稿络以普适泛在网络与高速光纤宽带网为基础，应用普适计算技术与成熟的云计算方法建立信息管理服务体系，从数据的处理存储应用挖掘，到达终端的推送服务。通信网使用户在使用移动设备或者基于物联网的电器设备时，就可享受到时时处处无处不在的通信体验，成熟的普适通信服务网络结构。普适计算在智能通信中的应用论文原稿。运营是转型发展的方向之，这就需要信息服务生态系统中，不但要提高网络服务质量，还要提供更加丰富的用户体验。在实际应用中，促使普适计算技术与云计算进步融合，产生智能化普适计算化协同处理的新型通信网络，从而在智能普适计算架构网络中，使用户可以享受时时处处更加便捷的优质通信服务。智能普适计算网现在通信网主要采用的是端到端的源的配置优化同步及异步操作数据的镜像等......”。

2、“.....上下文感知计算分布式智能系统中，上下文感知计算是上下文感知引擎的关键模块，在系统中进行高效的信息交换，通过智能化计算提高服务的针对性，主要有以下模块上下文感知信息采集技术上下文感知存储查询管理等技术上下文感知推理与挖掘技术。通过此技术了分布式的结构，动态管理云资源及各种引擎服务层，可通过智能计算分析用户需求，平衡网络通信负载，智能分配通信资源于服务对象，以普适计算的方式使终端互联协同运行。为解决通信中大数据大带宽的需求，实际应用中以泛在网络技术为基础，运用云计算的理论，用普适计算处理实时通信数据，增强设备的数据交换与协同能力。智能化高可靠计算预足发展。通信技术与数据交换业务的最终目的就是面向智能计算与应用。云计算便是充分融合了通信服务与计算技术，有效的整合网络资源与通信业务，向用户提供新型的服务应用。通信计算网络以普适泛在网络与高速光纤宽带网为基础，应用普适计算技术与成熟的云计算方法建立信息管理服务体系，从数据的处理存储应用挖掘，到达终端的推送服务。端层等部分。为解决通信中大数据大带宽的需求，实际应用中以泛在网络技术为基础，运用云计算的理论......”。

3、“.....增强设备的数据交换与协同能力。智能化高可靠计算预测运营是转型发展的方向之，这就需要信息服务生态系统中，不但要提高网络服务质量，还要提供更加丰富的用户体验。在实际应用中，促使普适计算技术与云计算进用户使用通信终端行为轨迹进行分析，从智能网络分布的各种感知设备获取大量有用的信息，运用数据挖掘与分析，对海量信息进行有效管理，作量化计算，为用户提供更优质的信息服务。云计算中最核心的就是数据资源，其虚拟化技术用以支撑通信业务数据传输及硬件资源，对它们进行合理的组织并应用，能很好的对资源进行有效肃省武威市。虚拟化技术分布式智能系统中虚拟化是实现的根本，不但涉及数据存储的虚拟化，还有服务器硬件的虚拟化和通信网络的虚拟化。虚拟化中有虚拟机迁移存储整合服务器虚拟化控制化的管理，以期实现时时处处无所不能的智能普适通信服务。参考文献李伯虎，张霖，王时龙等云制造面向服务的网络化制造新模式计算机集成制造系统普适计算在智能通信中的应用论文原稿的处理通常用谷歌公司的编程模型，在开源的云计算技术中有广泛的应用。模型将大数据挖掘任务化分为多个小的粒子度子任务，并行计算数据集，且计算模型很易于使用......”。

4、“.....结束语文中对分布式智能通信系统的相关技术进行了讨论与研究，在普适计算技术与云计算技术的理论基础轨迹进行分析，从智能网络分布的各种感知设备获取大量有用的信息，运用数据挖掘与分析，对海量信息进行有效管理，作量化计算，为用户提供更优质的信息服务。虚拟化技术分布式智能系统中虚拟化是实现的根本，不但涉及数据存储的虚拟化，还有服务器硬件的虚拟化和通信网络的虚拟化。虚拟化中有虚拟机迁移存储整合服务器虚拟化控制系统设备在异构网络中自动连接，即具有通信环境的自适应性，提供便捷的无处不在的通信服务。在系统中，云计算云存储是最关键的技术，其决定系统的效用性。云计算技术通过调度虚拟机的管理，可将虚拟服务器所管理的资源进行调度和合理配置通过云存储管理，将系统中的异构存储资源进行优化与整合，实现远程系统控制资源的配置优化同步及异云计算中最核心的就是数据资源，其虚拟化技术用以支撑通信业务数据传输及硬件资源，对它们进行合理的组织并应用，能很好的对资源进行有效管理。利用云计算和普适计算将大数据的处理能力传输到通信网的任地方，用户可以更加方便的处理计算任务和获取信息，对用户来讲是完全透明......”。

5、“.....能够为体系，随着电信网和互联网络的相互渗透，再加上化在通信网的普及，应运而生的服务计算技术效用计算适用计算等模式，促使面向对象服务的计算技术取得了长足发展。通信技术与数据交换业务的最终目的就是面向智能计算与应用。云计算便是充分融合了通信服务与计算技术，有效的整合网络资源与通信业务，向用户提供新型的服务应用。通信计算网通信网使用户在使用移动设备或者基于物联网的电器设备时，就可享受到时时处处无处不在的通信体验，成熟的普适通信服务网络结构。普适计算在智能通信中的应用论文原稿。数据处理引擎主要由数据分析业务处理事务处理和上下文感知协同等个引擎组成，使通信数据网络的资源开放，使网络处理数据的能力达到开放与共享。资源控制层采用融合，产生智能化普适计算化协同处理的新型通信网络，从而在智能普适计算架构网络中，使用户可以享受时时处处更加便捷的优质通信服务。智能普适计算网现在通信网主要采用的是端到端的体系，随着电信网和互联网络的相互渗透，再加上化在通信网的普及，应运而生的服务计算技术效用计算适用计算等模式......”。

6、“.....对于需要多次迭代使用的数据保存在分布式内存中，省去大量的磁盘读写操作，缩短访问延迟。同时，提供了更为通用和灵活的操作接口，降低了编程难度。因此对于有较多迭代运算的机器学习算法，平台明显比有着显而易见的优势。国内外学者对此进行了相关研究并取得了相关的结论。文献实验结果表明对于机器学习中的聚类算和维护困难，并且硬件费用和运行成本高昂，因此直局限于国家大型机构或实验室应用，很难推广。以为代表的大规模数据分布式并行计算模型能改善这状况。是个基于集群的高性能并行计算平台，最早由谷歌公司研究提出，后基于设计开发的开源实现后，已经成为事实上的大数据处理的工业标准。目前己在数据挖掘机器学习图大数据背景下机器学习并行算法研究论文原稿级，这对传统机器学习带来了挑战和机遇。机器学习算法本身含有大量的迭代计算，非常适用于并行化。目前，对大数据机器学习并行化研究己成为应对大数据应用需求的热点研究方向。本文首先介绍了大数据的内涵和机器学习算法的主要问题然后重点分析总结了目前处理大数据机器学习的并行方法最后阐述了大数据时代机器学习并行算法发展趋势。大数据背景下机器学习并行算法研究论文原稿......”。

7、“.....大数据背景下机器学习并行算法研究论文原稿。传统的机器学习主要包括个方面人类的学习过程的理解和模拟研究计算机系统与人类用户之间的自然语言接口问题的推理能力，自动规划设计能力设计可发现新事物的程序。针对大数据的特性，机器学习算法的大数据算法优化电力信息与通信技术，黄海洋，面向大数据的计算平台研究成都电子科技大学，徐顺苟计算在大数据处理中的应用兰州大学，侯景德，陈庆奎等，基于的集群并行通信系统实现计算机应用与软件，滕人达，刘青昆和级混合并行模型的研究微计算机应用，。大数据并行算法为适应大数据处理的特征要求，学术界析是将大数据转换成有用知识的关键技术，并且有研究表明，在很多情况下，处理的数据规模越大，机器学习模型的效果会越好。因此，机器学习是大数据智能化分析处理应用中的重要手段。在大数据背景下，计算数据量级己升至级或级，这对传统机器学习带来了挑战和机遇。机器学习算法本身含有大量的迭代计算，非常适用于并行化。目前......”。

8、“.....改进后的基于的并行加速比要优于平台，并且数据量增大时，并行计算效果更好。大数据与机器学习大数据内涵大数据的含义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，它被相关部门企业按照种意图收集的多源异构动态多变的数据。过去只有公司或科研机构才拥有数据而现在，我们每个人都是数据的生产者，同时也是数据的消费者。根据美国互联网数据中心的数据显示互联网上的数据每年将增长，形图像处理等众多领域实现应用。提供了抽象的操作和并行编程接口，执行阶段由和两个函数编程实现，降低了并行编程难度，方便完成大规模数据的理能力传输到通信网的任地方，用户可以更加方便的处理计算任务和获取信息，对用户来讲是完全透明。本文提出的智能普适网络将数据计算融入全方位的环境中，能够为用户提供立体化空间化的服务。分布式智能开放系统分布式智能开放系统是智能普适计算通信网络的核心，包括数据中心层计算服务层数据处理引擎层资源控制层及数据终普适计算在智能通信中的应用论文原稿络以普适泛在网络与高速光纤宽带网为基础，应用普适计算技术与成熟的云计算方法建立信息管理服务体系，从数据的处理存储应用挖掘，到达终端的推送服务......”。

9、“.....就可享受到时时处处无处不在的通信体验，成熟的普适通信服务网络结构。普适计算在智能通信中的应用论文原稿。运营是转型发展的方向之，这就需要信息服务生态系统中，不但要提高网络服务质量，还要提供更加丰富的用户体验。在实际应用中，促使普适计算技术与云计算进步融合，产生智能化普适计算化协同处理的新型通信网络，从而在智能普适计算架构网络中，使用户可以享受时时处处更加便捷的优质通信服务。智能普适计算网现在通信网主要采用的是端到端的源的配置优化同步及异步操作数据的镜像等，还可支持和应用软件的自动化安装与配置。上下文感知计算分布式智能系统中，上下文感知计算是上下文感知引擎的关键模块，在系统中进行高效的信息交换，通过智能化计算提高服务的针对性，主要有以下模块上下文感知信息采集技术上下文感知存储查询管理等技术上下文感知推理与挖掘技术。通过此技术了分布式的结构，动态管理云资源及各种引擎服务层，可通过智能计算分析用户需求，平衡网络通信负载，智能分配通信资源于服务对象，以普适计算的方式使终端互联协同运行。为解决通信中大数据大带宽的需求，实际应用中以泛在网络技术为基础......”。