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云计算的简要概念范文1
关键词：逆向工程;三点离散数据的获取;点云数据的处理;曲面的划分与重构;Alias
中图分类号：TP391.72 文献标识码：A 文章编号：1005-5312（2015）09-0207-01
逆向工程就是通过对某种产品的结构、功能、运作进行分析、分解、研究后，制作出功能相近，但又不完全一样的产品过程。随着计算机硬件和软件的发展，逆向工程（Reverse Engineering），就是在现代产品设计制造理念的引导下，以现代设计理论、方法、技术为基础，运用专业人员的工程设计经验、知识和创新思想，根据已存在的产品或零件原型构造产品或零件的工程设计模型通过：计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助工程（CAE）或其他软件，构筑3D虚拟模型的重新设计方法。其主要任务是将原始物理模型转化为工程设计概念或产品数字化模型。
一、数字化技术和建模技术需要应用的逆向工程软件
在逆向工程实施的过程中，包含了两项关键的技术：数据采集与处理（数字化技术）和曲面构造（建模技术）。
数字化技术和建模技术需要应用逆向工程软件，逆向工程软件品牌包括Surface（Imageware）、ICEM、CopyCAD、Alias等，这里主要介绍Alias。
Alias是一个同时具备Nurbs曲面和Bezier曲面建模功能的软件。Nurbs曲面用于快速建模，而Bezier曲面主要用于高质量精准的曲面建模，它是A级曲面的基础，其通过点逼近的方法，获得B样条插值的曲面数学表达式。Alias的造型原理就是根据这种数学表达式来描述空间曲面。
基于上述曲面造型原理，Alias具备丰富的曲面造型方法，如路径扫描、旋转成型、四边面成型、填充成型、网格成型等。其中，有3个重要的造型方法使它能将曲面精确性和造型自由灵活度有效地结合在一起。面造型方法，如路径扫描、旋转成型、四边面成型、填充成型、网格成型等。其中，有3个重要的造型方法使它能将曲面精确性和造型自由灵活度有效地结合在一起。
二、Alias软件的逆向造型流程与点云处理
Alias逆向造型过程实际上是使用软件所提供的各项工具，按照逆向建模的一般流程，即扫描数据-线-曲面进行的。同时，Alias又是一个A级曲面建模工具，因此，建模策略、曲面结构分析和逆向流程是紧密联系在一起的。下文将结合儿童汽车安全座椅的局部复杂曲面造型实例，阐述Alias逆向造型具体流程和方法。
逆向造型前处理工作主要包括点云的输入和处理，如点云数据网格化、网格缺陷和漏洞的修补。在实际的逆向造型设计过程中，有下列2个重要的问题要经常面对。
（一）逆向数据的失真
数据的失真除了因扫描仪器精度的差异外，还会受模型本身的影响。如油泥模型数据常会因模型在手工制作过程中精度难以保证而出现失真。更常见的问题是，在制作对称类型的产品时，手工难以精确对称。Alias的点云前处理包括了丰富的网格修改、融合、裁剪、对称的工具，可以很好地解决这一问题。
（二）逆向造型设计的过程中，设计师和工程师会对现有逆向数据做出修改以形成新的设计方案
由于受产品开发时间和周期的影响，不太可能重新制作模型以获得逆向数据。为解决这一问题，Alias提供hybridmodeling（混合建模）功能，用户以网格曲面为基础，去掉需要修改的部分，构建修改后的曲面，然后将曲面转化为网格，并和已有的网格数据融合，就可以获得新的网格数据，这种方法使得单纯的逆向复制和创新设计结合起来，极大地提高了设计效率。
三、结语
以上结合逆向工程工作流程：数据的获取、数据的处理、曲面的划分与重构、重建CAD模型的检验与修正，简要论述了逆向工程技术的基本概念及要点，列举了部分的逆向工程设备和软件的应用。鉴于逆向工程是一门较新的高技术，无论是测量设备，还是应用软件都还存在一些不很完善的方面，能够熟练掌握、应用这门技术的技术人员还不是很多，希望本文的论述对逆向工程技术的普及有所帮助。可以预见到逆向工程技术在我国将会有巨大的发展前景。
参考文献：
云计算的简要概念范文2
【关键词】云计算技术 医疗卫生信息化 应用研究
1 前言
中国新一轮医疗体制改革以来，医疗卫生信息化作为医疗行业经营成本降低，工作效率提升的有效抓手，已经在国内医疗卫生行业中普遍开展。根据《医疗卫生第十二个五年计划规划》的要求，“十二五”期间国内医疗卫生行业围绕建设国家、省级、地市级等三级信息平台，建设电子健康档案和电子病历两个数据库，构建一个医疗卫生专用网络，健全医疗卫生信息标准体系为目标，加快推进国内医疗卫生信息化进程。经过“十二五”的五年建设，80%以上医院部署应用了医疗信息系统（HIS），健康档案、电子病历等120余项信息标准得到修订与增补，我国医疗卫生信息化建设取得了显著进步。但是，也存在顶层设计缺乏统筹，建设格局条块分割，重复建设现象严重等问题，医疗卫生信息资源整合优化趋势更加明显，智慧医疗、移动医疗、家庭医疗等发展理念开始深入人心。因此，开展云计算技术在医疗卫生行业的应用，用好用实虚拟化技术，是立足现有建设成果，提升医疗卫生的体系保障能力的有力抓手。
2 云计算技术概述
云计算技术是一种网络信息资源虚拟化技术的集中体现。自2006年美国亚马逊推出世界首个云计算系统――亚马逊云服务（Amazon Web Services，简称AWS），云计算开始在全球范围的快速的推广应用，据Gartner公司统计，2015年全球云服务市场规模达到2450亿美元，已经成为全球信息化建设的主要经费组成部分。同样，国内互联网企业也对云计算技术基础架构的灵活性、可扩展性的作用高度关注，经过近几年发展，腾讯、百度、阿里巴巴等企业已经完成云计算架构的发展，并在市场运营领域进行了广泛的应用。云计算技术作为一个发展的理念，其理论研究者与技术实现者从不同视角对云计算技术概念进行多样化描述，现阶段较为权威的概念描述是美国NIST给出的定义：云计算是一种按使用量付费的服务模式，已以形成网络、存储、应用、服务等资源池为目标，实现对网络资源的虚拟化的整合优化，增强可靠性、通用性和可扩展性，实现网络信息资源的利用率最大化。通过云计算定义可以看出，云计算技术以形成基于网络环境的计算资源池为核心目标，强化对网络资源的灵活调配、削峰填谷，主要具备以下特点：
（1）强调对网络资源的统一管理；
（2）强调对网络资源的均衡负载；
（3）强调对网络资源的动态调控；
（4）强调对网络资源的智能重组；
（5）强调对网络资源的成本压缩。
3 云计算技术对医疗卫生信息化建设的影响分析
简单而言，“智慧医疗”是云计算技术域与医疗卫生业务域相结合的产物，包含医疗资源整合、医疗远程协同、医疗信息安全等方面，它以构建以患者为中心的医疗全生命周期服务体系为核心目标，坚持整合医疗信息资源，增强业务互联互通，加强机构远程联动，逐渐实现业务应用、基础平台、硬件设备等层级的信息共享。当前，云计算技术包含Iaas（基础设施即服务）、Paas（平台及服务）、Saas（软件即服务）等三个维度，对医疗卫生信息化建设中的影响主要表现为：
3.1 在Iaas应用层次上
云计算技术要求医疗卫生领域的服务器计算资源与光纤通道存储设备资源进行虚拟化，实现物理上分布的计算、存储硬件资源的集中管理与统一调配。强化以虚拟机（VM）的形式，对各医院、医疗点、卫生主管部门提供硬件环节支撑。初步估算，云计算技术在医疗卫生行业的推广应用，可以使国内医疗行业减少50%以上硬件设备采购投资及60%以上的设备运维成本，应用经济效益显著。
3.2 在Paas应用层次上
云计算技术要求以医疗行业公共云与医院私有云相结合的方式，构建形成全国医疗卫生公共服务平台，实现医疗管理、医疗业务信息的融合共享，实现面向公共与医疗卫生行业服务，包含公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等功能。
3.3 在Saas应用层次上
云计算技术要求基于安全保密的前提，实现跨单位、跨部门、跨系统、跨领域中医疗数据的服务共享，形成患者为中心的医疗服务信息的生命周期管理模式，实施对患者的电子病历的增量管理，满足患者危急转院、异地就医的医疗信息动态支援保障。
4 云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略
云计算技术在医疗卫生行业的应用，涵盖要素多，集成难度高的庞大信息工程，国内相关专家已经开始着手考虑智慧医疗在《医疗卫生第十三个五年计划规划》的应用方式，因此抓好云计算技术域与医疗卫生业务域的融会，落实好国务院工业化与信息化“两化”融合发展的指导意见，是医疗卫生信息化建设“大处着眼，小处入手”的必由之路，经研究，云计算技术对医疗卫生信息化建设的应用策略包含以下几个方面：
4.1 以全国医疗公共云平台建设为着力点
持续推动面向社会公共服务与医疗卫生行业服务的信息化进程，提升公共卫生、医疗保障、药物配备、医疗协作等服务保障能力。针对目前医疗资源分布不均衡，大型医院看病难等问题，开展自助服务机、医院门户网站、微信公众号等多种方式的医疗卫生服务，推动“初诊在社区，看病在医院，康复回社会”的新型医疗保障模式，提供医疗服务效率，加快患者、药品、医疗设备的流转速度，减少优势医疗资源的闲置浪费。
4.2 以面向个人的智能医疗可穿戴设备为切入点
持续推动医疗服务由医院集中式向家庭分散式的延伸保障。依托智能手表（手环）与智能内衣等技术，实现对家庭危重病人与遗传病史的人员的生命体征实时监控，给出重大疾病威胁报警。同时，借助远程视频看诊可视化技术，实现对异地、分布的病人的病状判断，以及所服药物品种、剂量的在线指导。
4.3 以医疗卫生信息标准体系的修改完善为立足点
持续加强医疗信息标准对医疗卫生信息化全民参与、自我发展的促进作用。按照“统一系统架构、统一数据编码、统一服务接口”等方式，修改完善医疗标准体系中基础类、数据类、标准类与管理类等标准，推动云计算技术在医疗卫生行业的应用深度与广度，提供系统拓展性与适应性，降低系统建设风险。
5 结束语
云计算技术作为当前主流的网络信息虚拟化技术，在国内外电子政务、企业指导、航空物流、金融证券等领域得到了广泛的应用，现阶段，国内专家学者不断推出“智慧医疗”的研究专著，可以看出，今后一段时间，智慧医疗将是医疗信息化发展的重要方向，应持之以恒的加强关注研究，结合自身工作实际开展云计算技术的应用实践。
参考文献
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[3]王波鑫.云计算技术的应用综述[J].计算机工程与设计，2015，31（6）：172-176.
[4]刘至家.云计算技术对国内物流信息化建设的应用研究[J].计算机工程与设计，2015，12（4）：125-129.
云计算的简要概念范文3
首先，简要介绍云计算的几个值得SOA借鉴的优点：
(1)服务设计
一些通过云部署服务的供应商比如亚马逊、TheWebService、等，在服务设计方面做得相当好。你会情不自禁地被他们提供的服务所吸引，因为精心的设计，再加上确实能够满足你的需要，让你无法抗拒。许多SOA项目要么太粗糙，要么就过于繁琐，一句话概括就是没有很好地进行服务设计。
(2)服务扩展性
云计算服务的设计宗旨就是能够在需要的任何时候都能进行扩展，云服务用户确实能够做到这一点，因为其能够在任何时候按需定制所需的服务。而在SOA中扩展服务通常是一个痛苦和昂贵的过程。
接下来，我们看一看SOA值得云计算借鉴的几个地方：
(1)服务治理
就目前而言，云计算技术几乎没有任何治理的概念，因此，现在几乎没有任何云计算控制和执行策略。因此，许多企业选择继续观望的态度，而不急于采用云计算技术。反观SOA，它的治理技术已经相当成熟了。虽然，SOA治理的实施并不总是效果非常好，不过它已经成为了SOA生命周期的一个基本组成部分。
(2)架构驱动
如果你的SOA部署方法得当，那么你肯定是按照从架构再到技术这种驱动方法来完成的。而在云计算领域，资源需求才是真正的起点。云计算同样需要一个深思熟虑的架构，实际上，架构对于云计算更加重要，因为用户需要将架构扩展到防火墙之外。
云计算和SOA的界限正在迅速模糊。
新一代管理软件中的商业智能功能主要有以下几种：
(1)智能化业务过滤和处理功能。管理系统自动识别什么是普通业务，什么是特例业务。对普通业务能够按事先设定好的程序进行处理，过滤出的特例留给人来处理。还能够通过用户的设置不断更新普通业务特征及其处理方法。
(2)智能化计划优化功能。管理工作实际上就是在不断寻找各项工作的平衡点。企业的计划工作就是依照各种平衡点来制定工作的指导方针。随着企业外部环境的复杂化，企业各种平衡点的约束条件日益增多，企业的计划工作就变得日趋困难。以往的管理系统中制作的计划往往都是单约束条件的，新型的管理系统在制作计划时必须考虑多维约束条件和多种目标任务的同时并存，实现智能化的计划优化功能。
(3)智能化数据功能。所谓智能化数据分析就是指管理系统能够自动对大量数据信息的分析结果作出判断，对于超出正常值范围的异常状况(包括好坏两方面)给出解释说明，并给出其建议的应对措施。
(4)智能化决策支持功能。即利用数据仓库技术来提供各级决策需要的系统环境。
云计算的简要概念范文4
[关键词]“大数据”；计算机；信息处理技术
中图分类号：S512 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）29-0153-01
1 大数据与计算机处理技术的基本概念
1.1 大数据概念
近几年，对于大数据的分析已经成为社会发展的必然趋势，结合网络技术和信息化数据结构，建立信息处理模型，不仅能实现信息的有效存储，也能保证传输结构的有效性。在数据信息处理的过程中大数据具有非常明显的项目优势。
大数据整体内部数据存储量较大，能将TB直接转化为ZB，且整体占用存储空间较大，需要结合实际项目需求和管理层级结构建构数据分析模型，在高速运行的基础上，实时性较强，且整体系统的处理机制和运行维度更加广阔，能在对数据进行并发处理的过程中，确保复查性贴合实际需求，信息处理技术也能符合标准化数据量，要对文字信息、图片信息和视频信息进行集中处理。特别要注意的是，在大数据背景下，主要借助云平台对虚拟化资源和技术进行集中处理，保证计算机行业的变革程度贴合实际运行维度[1]。
大数据时代在发展进程中，结合了云计算技术和物联网项目，能为计算机分析框架提供有价值的数据支撑，是计算机行业中一次跨越式发展，不仅能提升人们对数据和信息的分辨能力，也能提升相关项目的发展水平，从根本上升级整体管控结构的运维效果。
1.2 计算机信息处理技术概念
计算机信息处理技术主要针对的是信息和数据，对其进行综合分析和集中处理，借助相应的算法技术进行系统化数据分析。另外，在计算机信息处理技术中，针对相应问题利用有效算法处理数字、字符以及运算符号等。数值以及数据在运算过程中，主要应用数字符号进行系统化表示。而对于非数值数据，例如文字、语言以及图像等，需要用相应的字母代替。计算机中信息的单位是Bit，主要表示的是一位二进制；字节用Byte表示，一个字节由8位二进制数字组成，也就是说1Byte=8Bit、1KB=1024B、1MB=1024KB、1GB=1024MB、1TB=1024GB等。
1.3 大数据计算机信息处理技术的作用
正是基于大数据处理机制和相关运行维度，因此，需要计算机运行模型也得到有效升级，从而保证相关问题和相关运行机制之间建立有效的平衡态模式。传统计算机硬件和软件不能满足测试需求。更多的人将数据和信息上传到云端，若是云端受到破坏或者是病毒侵蚀，都会导致整体运行机制受到严重的破坏，这就需要借助更加有效的信息处理和管控技术对大数据进行综合分析和整合。正是基于此，计算机信息处理技术应运而生，在实际管理框架内，能实现数据和信息的有效融合，确保信息得到更好的容纳和收集，也为了进一步提升互联网运维效果提供数据和对策支撑。
2 大数据时代计算机信息处理技术分析
在实际数据处理过程中，能对相关数据进行集中分析和整合。
第一，能而借助相关软件对系统中的数据进行集中获取，实现传输和信息加工。技术人员利用合理的措施对信息数据进行系统化整合，确保管控结构和监督机制实时有效，然后借助软件中的计算结构对相关信息进行集中整合，确保软件整体效率得到有效的发挥[2]。另外，在对信息进行综合处理的过程中，也需要满足用户的实际需求，提升信息处理和数据分析能力，利用性质结构和功能分类对信息进行集中处理，从而实现客户查询流程的完整度。
第二，主要是应用信息储存技术。在数据处理和应用的过程中，能对智能数据信息和存储结构进行集中整合，由于数量在不断增多，信息实时更新的速度也在不断加快，需要相关技术人员结合实际存储空间和项目需求，提升网络信息的处理效果，也充分结合分类原则，保证数据存储模式贴合实际需求，一定程度上实现了数据留存的完整度和安全性，进一步提升整体信息收集和应用的综合水平[3]。
第三，利用DeepWeb技术，有效感知数据的同时，确保获取技术贴合实际需求，只有借助相应的软件结构对信息进行集中的抽区和分析，才能建构动态化运维机制，实现对数据的高度融合和综合处理。另外，也要保证信息安全，借助安全产品的研发机制，能有效构建完整的信息安全体系，优化计算准确性和稳定性。
3 大数据时代计算机信息处理技术发展方向
大数据时代是建立在计算机信息处理技术之上的运行模式，针对现阶段问题要建构更加有效的技术模型，才能保证计算机处理系统的完整度和安全性。一方面，要对信息进行截取加工，针对不同信息建立分类处理机制。另一方面，针对信息建立安全存储技术，根据客户不同的需求建立相应的安全运维模型。也在技术不断发展的进程中，建构更加稳定的信息安全处理机制，能更好的适应大数据的防护需求[4]。
结束语
总而言之，在对大数据和计算机信息化处理机制进行深度分析的过程中，要将计算机硬件和网络数据分开，确保能建立针对性的管控机制，优化建构云计算网络运行模型，为网络信息技术的可持续发展奠定坚实基础。
参考文献
[1] 徐锐光，杨书程，乔森等.浅谈计算机信息处理技术提高人工假w的吻合度[J].中国医疗器械信息，2015，15（09）：38-41.
[2] 徐锐光，杨书程，乔森等.浅谈如何利用计算机信息处理技术提高人工假体的吻合度[J].山西科技，2014，22（05）：110-112.
云计算的简要概念范文5
关键词：云计算 数字城市 问题
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）06-0244-02
0 引言
当前，数字城市，社交网络，电子商务作为新一代大规模互联网应用飞速发展起来，其中数字城市的发展更是突飞猛进。对于数字城市而言，想要建立更真实的虚拟空间，就要不断加入真实城市的复杂相关数据，模拟表达形式越精细，越庞大的数据量需要计算运行处理，占用系统的资源越多，导致系统运行速度严重减缓。“云计算”的到来为数字城市的进一步发展提供了莫大的技术支撑。
1 数字城市简述
1.1 数字城市的概念
从技术上讲，“数字城市”的概念，广义的“数字城市”概念，即城市信息化，是指通过建设多媒体网络信息、地理信息系统等基础设施平台，整合城市信息资源，实现城市经济信息化，建立城市电子政府、电子商务企业、、远程教育、网上医疗，建立信息化社区。
1.2 我国数字城市发展现状
2 探讨我国数字城市建设中普遍存在的主要问题
许多发达国家数字城市建设正在向成熟期、智能化过渡。我国数字城市建设虽然已经取得了一定成效，但在建设过程中普遍存在以下几方面问题，导致与国外成效程度相对比较仍存在一定的差距。
（1）缺乏科学、统一、规范的数字城市建设总体框架、标准体系和运行模式；（2）地理信息公共服务平台建设缓慢，缺乏通用性、实用性、应用性未能满足现实公众需求；（3）基础地理信息数据库的内容参差不齐，在基础地理信息管理、更新、挖掘、共享和服务等方面尚存在一系列技术难题；（4）大多城市的数字城市建设缺乏足够的资金和补偿机制；（5）高层次的技术和专业型人才严重缺乏等问题的存在。
3 云计算的认识
3.1 云计算的概念
中国网格计算、云计算专家刘鹏给出如下定义：云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务”[2]。通俗地理解，云计算可比喻为储存在电脑里的所有资料上传到网络上，用户只要有移动的通信设备（如手机），到任何一个地方或角落，能够连接互联网，通过身份验证，用户的资料或者用户想要的资料随时都可以搜索到。好比钱存到银行里，到任何地区的ATM机上都能取出来一样！这也意味着计算能力被当做一种流通商品，类比水电和煤气资源，用之便捷，费之低廉。最本质的区别在于，它是通过互联网进行传输的。
3.2 云计算的服务类型
当前云提供者提供对相关云服务可以分为三大类，即SaaS提供商、PaaS提供商和IaaS提供商[3]。
（1）IaaS（基础设施即服务）
IaaS是指企业或个人可以使用云计算技术来远程访问计算资源，这包括计算、存储以及应用虚拟化技术所提供的相关功能。
（2）PaaS（平台即服务）
PaaS是指把开发环境作为一种服务来提供的云计算，包括应用设计、应用开发、应用测试和应用托管，都作为一种服务提供给客户。
（3）SaaS（软件即服务）
SaaS是指用户获取软件服务的一种新形式。它不需要用户将软件产品安装在自己的电脑上，而是按某种服务水平协议（ SLA）直接通过网络向专门的提供商获取自己所需要的、带有相应软件功能的服务。
3.4 云计算的核心技术
云计算系统运用了许多技术，主要包括海量数据管理技术、海量数据存储技术、云计算平台管理技术、虚拟化技术等最为关键[3]。
（1）海量数据分布存储技术
云计算系统由大量服务器组成，同时为海量用户服务，因此，云计算系统采用分布式存储的方式存储数据，其数据的可靠性采用冗余存储的方式保证。
（2）海量数据管理技术
云计算需要对分布的、海量的数据进行处理、分析、能够高效的管理海量的数据源。
（3）云计算平台管理技术
云计算系统的平台管理技术能够协同大量的服务器工作，系统故障能够及时地快速发现和恢复，通过自动化、智能化的方式实现庞大规模系统的可靠运营。
（4）虚拟化技术
通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，可以将单个资源划分成多个虚拟资源的分裂模式，也可将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。
4 云计算解决我国数字城市中存在若干问题的策略
“云计算”作为新一代计算观念和技术，可以解决以下几方面问题，为我国数字城市建设带来新的生机。
4.1 云计算突破信息获取、更新、管理等一系列瓶颈
基于云计算平台对基础数据进行管理，主要利用其海量数据分布存储技术和海量数据管理技术。云计算平台采用分布式方式存储数据，采用冗余存储的方式保证数据的可靠性。因此，基于云计算的核心技术的应用，海量信息（数据）的难题将迎刃而解。
4.2 云计算消除“信息孤岛”与“数字鸿沟”现象
“信息孤岛”是指在社会信息化过程中，由于不同数据库之间关联性差，难于实现信息互联、互通和互操作，造成数据共享性差，，无法实现业务协作，导致系统效率低，而无法真正实现信息化的现象[4]。 “数字鸿沟”是指在全球数字化进程中，不同国家、地区、人群之间关于对信息、网络技术发展、应用程度的差异以及创新能力的差别造成“信息落差”、“知识分隔”和“贫富分化”现状[5]。
“信息孤岛”和“数字鸿沟”都是数字城市建设面临的两大难题，涉及到不同应用程序处理的数据结果的互通和信息共享问题，云计算可以很好的解决这类问题。云计算是一个大的资源池，集成计算机资源，可以实现对数据资源的合理统一灵活调配。基于云计算的廉价服务可以为各个阶层的用户使用，特别是降低了农民利用网络的技术门槛。这将不仅大大缩小城乡数字鸿沟中“使用沟”；实现信息资料共享的同时，也有利于缩小城乡数字鸿沟中“知识沟”。不论是物理意义上的计算机资源还是数字信息资源，云计算能够实现资源整合后再重新配置，这样就可以让新的整合信息发挥其更大的经济效益和社会效益，这就是对原有资源配置的优化，使得边际效益最大化。所以基于云计算技术可以日渐地缓和和消除 “信息孤岛”和“数字鸿沟”现象。
4.3 云计算完善和统一总体规划设计与信息规范标准化
由于缺乏总体规划、基本的技术标准和考核体系。导致目前数字城市的建设模式是千差万别的，在管理组织体系上也是各行其是。目前己经启动了全球范围内的云计算标准化工作，在我国CCSA、中国电子学会云计算专委会、SOA标准工作组等组织也已开展了云计算标准的研究工作。这一措施进一步说明，应城市发展的要求，专委会将做好总体规划。基于云计算技术标准化，可以使我国数字城市建设和应用能真正发挥规范、约束和指导作用。这也将意味着引入云计算标准化更加进一步完善我国数字城市建设的的总体规划和信息规范标准化体系。
4.4 云计算加速“天地图”建设的步伐
“天地图”是我国区域内基础地理信息数据资源最全的互联网地图服务网站，也是我国“数字中国”建设的主要组成部分。目前，我国自主的互联网地图服务网站“天地图”正式版于2011年1月18日已经上线。“天地图”由于刚刚起步，在访问速度、各类专题信息共享等方面仍需要进一步提高和丰富。云计算作为一个新型的服务模式平台，若将其技术运用到天地图技术架构升级、云搜索和云服务技术研发等工作中。可以有效的推动“天地图”在地理空间信息海量数据管理、分布式资源共享等方面的应用，同时也能加速建立健全地理信息资源共享机制，全面提高“天地图”数据的现势性和准确性；扩大了“天地图”的服务能力，加大“天地图”推广应用力度。同时，也可以早日完成“数字城市”与“天地图”省市节点的连接工作。“天地图”作为“数字中国”的一部分，基于云计算的天地图服务平台的应用将为 “数字中国”的建设提供有力平台支撑和技术保障，其的迅速发展最终也将加速我国数字化事业发展的步伐。
5 结语
云计算是当前一个热门的研究领域，基于云计算的数字城市建设也受到了越来越多研究者的关注。目前，云计算还处于起步阶段，它的突出优点会对整个互联网和城市建设都将产生巨大的影响。通过强大的“云计算”服务平台，促使数字城市的发展迈上了新的台阶，解决了我国在数字城市建设过程中所遇见的若干难题。随着云时代的到来，数字城市已经向着“动态建设”的目标前进，希望在可见的未来，基于“云计算+物联网=智慧城市”蓝景图早日呈现。
参考文献
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云计算的简要概念范文6
[关键词] 云计算；数据挖掘；人工智能
doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 24. 053
[中图分类号] G203 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2012）24- 0088- 03
1 提出背景
在Humanoids 2010 会议上，卡耐基梅隆大学的James Kuffner教授提出了“云机器人”的概念，引起了广泛的讨论。Humanoids 2010 会议上很多专家对云机器人比较看好，或许云机器人就是机器人学的下一个跨越式发展。
要更详细地了解云机器人，首先要了解云计算。根据互动百科的介绍，云计算的概念有狭义云计算和广义云计算之分：
狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源（硬件、平台、软件）。 提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。
广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。
云计算的“云”，可理解为“多”“大规模”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常为一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将所有的计算资源集中起来，并由软件实现自动管理，无需人为参与。例如Google云计算有上百万台服务器。
从此可以看出，云机器人并不是指某一个机器人，也不是某一类机器人，而是指机器人信息存储和获取方式的一个学术概念。这种信息存取的方式的好处是显而易见的。比如，机器人通过摄像头可以获取一些周围环境的照片，上传到服务器端，服务器端可以检索出类似的照片，可以计算出机器人的行进路径来避开障碍物，还可以将这些信息储存起来，方便其它机器人检索。所有机器人可以共享数据库，减少开发人员的开发时间。
2 云计算的体系结构
2002年亚马逊（Amazon）提供一组包括存储空间、计算能力甚至人力智能等资源服务的Web Service；2005年亚马逊又提出了弹性计算云（Elastic Compute Cloud），也称亚马逊EC2的Web Service，允许小企业和私人租用亚马逊的计算机来运行他们自己的应用。到2008年，几乎所有的主流IT厂商开始谈论云计算，这里既包括硬件厂商（IBM、HP、Intel、思科、SUN等）、软件厂商（微软、Oracle、VMware等），也包括互联网服务提供商（Google、亚马逊、Salesforce等）和电信运营商（中国移动、中国电信、AT&T等），当然还有一些小的IT企业也将云计算作为自己的主战场。这些企业覆盖了整个IT产业链，也构成了一个完整的云计算生态系统。
按需部署是云计算的核心。要解决按需部署，必须解决资源的动态可重构，监控和自动化部署等，而这些又需要以虚拟化、高性能存储、处理器、高速互联网等技术为基础。
为了有效支持云计算，其体系结构必须支持几个关键特征。①系统必须是自治的，即需要内嵌有自动化技术，以减轻或消除人工部署和管理任务，而允许平台智能地响应应用的要求；②云计算的架构必须是敏捷的，能够对需求信号或变化做出迅速的反应。内嵌的虚拟化技术和集群化技术，能应付增长或服务级要求的快速变化。
综上所述，云计算服务的实现，需要依托的2大基石：①硬件基础设施具有相当的规模，即数据中心集群、规模化的服务器及存储和互联互通的高速网络；②以虚拟化和自动化为代表的成熟技术。
3 人工智能与云计算的结合
云计算与人工智能技术发展到今天，已经不再神秘，完全可以进入我们的生活，承载它的历史使命，下面笔者将根据本人的认识，分3个阶段介绍如何将人工智能与云计算完美结合。
3.1 机器人操控阶段
第一阶段笔者称之为机器人操控阶段。该阶段主要依托于云技术实现，我们暂且把它分为云和端两部分，云主要由大型服务器群组成，而端主要是可操控的机器人组成，这些机器人除了有计算机芯片以外还需要有监控，机械臂和行走部件。说到这里大家可能已经明白了在这一阶段我们要完成什么任务了，就是实现如计算机远程协助一样简单的功能。
在云上我们首先可以构建完善的供求平台，而拥有端的用户可在平台上各种端力所能及的任务，如清洁、维修、甚至是教学等。另一方面有完成任务能力的人可以通过供求平台承接任务，通过远程操控端来帮助任务者工作，当然这里存在的问题是费用的支付和端用户的安全，所以平台使用者必须实名注册而且一定要承担法律责任。在强大的服务器群和高速网络的基础上，我相信实现机器人的远程操控并不是一件难事，而这一阶段的实现也可以大大增加人们对时间的利用率，和全球生产力的一个平衡。
3.2 数据挖掘阶段
第二阶段笔者称之为数据挖掘阶段，我们第一阶段所完成的主要是云平台的搭建，而第二阶段我们所要完成的是人工智能的一个基础建设。在我们的用户端上有着数据采集系统，随时收集用户利用端所完成的各项任务，通过云平台中心的计算分析，可以提供给用户云中存储的最佳解决方案。数据挖掘的实现和云平台的分析如图所示：
第二阶段所实现的是人工远程协助与智能分析同步。
3.3 具备遗传基因的专家系统阶段
第三阶段笔者称之为具备遗传基因的专家系统阶段，近10年来，由于一些专家系统在实用化方面取得了一些进展，展示出广阔的发展前景，开始受到愈来愈多的计算机科学家的关注。然而，与此同时，现有的专家系统也暴露出了自身严重的缺陷，使不少计算机界的知名学者对专家系统产生了怀疑。专家系统存在的问题可归纳为以下几点：
（1）专家系统中的知识多限于经验知识，极少有原理性的知识，系统没有应用它们的能力。
（2）知识获取功能非常弱，为了建造专家系统，必须依赖于专家获取知识，不仅费时，而且很难获取完备性和一致性的知识；
（3）求解问题的方法比较单一，以推理机为核心的对间题的求解尚不能反映专家从认识问题到解决问题的创造性过程；
（4）解释功能不强，这一点相对比较次要。
John McDermott认为，专家系统有时所以彻底失败的原因主耍有两条： ①知识不足；②解决问题的方法不妥，即不能运用它有的或没有的知识来解题。
针对传统专家系统的不足我们设计了遗传基因系统，其实遗传算法我们并不陌生，这是人工智能的基础学科，如下面的C++代码就是一个实例：
typedef char ALLELE； //基因类型
typedef struct{
ALLELE *chrom；
float fitness； // fitness of Chromosome
}INDIVIDUAL；// 个体定义
class TPopulation{ //群体类定义
public：
int size； // Size of population：n
int lchrom； // Length of chromosome：l
float sumfitness，average；
// 由于GA是一个概率过程，所以每次迭代的情况是不一样的；系统参数不同，迭代情况也不同。
// 在实验中参数一般选取如下：个体数n=50-200，变异概率Pm=0.03，交叉概率Pc=0.6。
// 变异概率太大，会导致不稳定。
INDIVIDUAL *fmin，*fmax；
INDIVIDUAL*pop；
TPopulation（int popsize，int strlength）；
TPopulation（）；
inline INDIVIDUAL &Individual（int i）{return pop[i]；}；
void FillFitness（）； // 评价函数
virtual void Statistics（）； // 统计函数
}；
class TSGA：public TPopulation{ // TSGA类派生于群体类
public：
float pcross； // Probability of Crossover
float pmutation； // Probability of Mutation
int gen； // Counter of generation
TSGA（int size，int strlength，float pm=0.03，float pc=0.6）：
TPopulation（size，strlength）
{gen=0；pcross=pc；pmutation=pm；}；
virtual INDIVIDUAL& Select（）；
virtual void Crossover（INDIVIDUAL &parent1，INDIVIDUAL &parent2，
INDIVIDUAL &child1，INDIVIDUAL &child2）；
virtual ALLELE Mutation（ALLELE alleleval）；
virtual void Generate（）； // 产生新的一代
}；
// 用户GA类定义如下：
class TSGAfit：public TSGA{
public：
TSGAfit（int size，float pm=0.0333，float pc=0.6）
：TSGA（size，24，pm，pc）{}；
void print（）；
}；
有了遗传算法加上我们第二阶段完成的长时间的数据挖掘阶段，我们可以解决传统专家系统的不足。对于知识匮乏，经过长时间的积累我们云平台中存储的是全球性的知识，不是任何一个图书馆可以媲美的，而且都是通过人们的经验进行实践的知识，可用性极高。而数据挖掘也会帮助我们找到最佳的解决问题的方法。而每次用最完美的方法解决了问题又可以由下一代算法继承，这样一来，我们便可以真正实现人工智能了。
4 结 语
人工智能的目的是要将人类从繁重的劳动中解放出来，我们看到机器在不断的进步，越来越多的智能机器在我们身边出现，但是真正意义上的人工智能和我们还有很大的距离，将来机器不仅仅是人类认识世界和改变世界的工具，而且可以和人类做朋友，可以交流、谈心甚至相互学习。在我看来要想实现人工智能时代，并不能只是依靠少数天才科学家，和实验室，必须要大范围的，甚至各个国家、政府、全球人类都要参与进来，因为人工智能不但代表了一个学科、一种技术，他是人类工具的一次革新，人类生存方式的一次革新，就如同青铜器取代石器一样，智能机器人也必将取代计算机和网络。让我们为了这一天的到来而尽情畅想吧！
主要参考文献
[1]雷万云. 云计算企业信息化建设策略与实践[M].北京：清华大学出版社，2010.12.
[2]Michael Negnevitsky.人工智能：智能系统指南[M].北京：机械工业出版社，2007.4.