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目录

1. 第一篇论文摘要：虚拟机在线迁移性能优化关键技术研究
2. 第二篇摘要范文：基于镜像的在线文件系统检查工具的研究与实现
3. 第三篇在线检查论文摘要：飞机发动机起动系统在线检查仪的研制
4. 第四篇在线检查论文摘要模板：钢坯表面缺陷在线自动检查和清理
5. 第五篇在线检查论文摘要怎么写：负荷管理系统用电在线检查功能的应用
6. 第六篇摘要范文：干熄焦炉斜道在线检查技术的应用
7. 第七篇在线检查论文摘要范文：基于田口检查设计的在线产品临界不合格率测度
8. 第八篇在线检查论文摘要格式：干熄炉斜道在线检查技术的应用
9. 第九篇在线检查论文摘要：容错实时嵌入式系统低功耗调度技术研究
10. 第十篇摘要范文：医学影像云服务平台基础架构研究与实践

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第一篇论文摘要：虚拟机在线迁移性能优化关键技术研究

虚拟机在线迁移可以无缝地把基于虚拟机运行的操作系统不中断地从一台物理机器上迁移到另一台物理机器上运行,该技术广泛应用于负载均衡、能耗管理、系统容错及软硬件的在线维护等场景下.虚拟机迁移作为虚拟化的核心关键技术之一对于建立可动态伸缩、资源集约的大型绿色数据中心具有重要意义.

目前,国内外针对虚拟机迁移技术的研究方心未艾,尚存在一些亟待深入探究的问题.首先,目前虚拟机的迁移缺乏模型化的性能预测与评价方法来指导迁移决策；其次,虚拟机检查点作为迁移的支撑技术,由于保存的是整个操作系统,因而粒度较大,开销较大,尚需要优化方法使其轻量化、透明化；再次,基于内存预拷贝的传统迁移算法不能适用于所有的应用场景,特别是内存密集型的应用很可能使预拷贝算法失效；最后,虚拟机迁移的性能主要取决于应用的特性和迁移算法的选择,目前尚缺乏一种综合的决策机制来自适应地匹配不同的迁移算法和不同的负载类型及应用场景.针对这些问题,以虚拟机在线迁移的性能优化为中心,从四个侧面对虚拟机迁移的关键技术和应用进行广泛深入的研究.

提出虚拟机在线迁移的性能和能耗预测模型.由于虚拟机中运行的应用程序及负载的多样性,导致迁移不同虚拟机的代价存在着巨大的差异性.当前对虚拟机迁移的放置策略的研究主要集中于迁移的触发条件和目的地的选择问题上,而缺乏对迁移本身代价的关注.在深入分析“预拷贝”算法中影响虚拟机迁移性能的关键参数的基础上,结合理论和实验,利用线性回归的学习方法可以建立虚拟机迁移性能和能耗的代价预测模型.该模型在虚拟机管理器层收集虚拟机负载的相关信息,并模拟“预拷贝”算法的执行,从而可以定量地预测虚拟机迁移的关键性能指标,为虚拟机的选择算法提供决策支撑.该模型可以作为迁移决策的评判标准之一,是优化设计虚拟机放置算法的基础,同时也可以指导对迁移算法本身的性能优化.

针对虚拟机检查点粒度大,开销大的问题,提出内存空洞排除技术、写时复制及增量机制三种关键技术来优化虚拟机检查点的性能,并实现轻量级的虚拟机在线检查点系统VMckpt.通过内存压缩及空洞排除技术可以避免保存虚拟机内存镜像中的无用信息,大大减小虚拟机检查点的大小,从而减小了检查点保存和恢复的时空开销；通过写时复制机制,在保存检查点时无须中断虚拟机的执行,可以大幅减小检查点停机时间；通过增量检查点保存机制,避免了频繁保存检查点造成的大量数据冗余,大幅减小保存检查点的时空开销.

提出基于在线检查点和全系统不确定性事件记录/回放技术的虚拟机迁移算法CR/TR-Motion.由于广泛采用的预拷贝算法在虚拟机迁移的同步过程中需要重复拷贝的数据粒度是内存脏页面,导致网络带宽消耗较大,迁移的总时间较长,对于内存密集型应用停机时间也较长.CR/TR-Motion算法在虚拟机迁移的过程中,记录源虚拟机中发生的所有不确定性事件,并利用这些日志信息在目的主机上进行回放,从而来同步迁移中的源虚拟机和目的虚拟机之间的运行时状态.山于日志的数据量远远小于内存预拷贝算法中需要拷贝的脏页面,该方法与内存预拷贝算法相比,能更大限度地减小虚拟机的停机时间、总的迁移时间和网络数据传输量.同时CR/TR-Motion算法由于同步过程中网络带宽消耗较小,非常适宜于广域网的虚拟机在线迁移.

提出应用特征感知的自适应迁移算法选择决策模型,使负载和迁移算法之间总能最佳适配.选取了三种典型的虚拟机迁移算法纳入到该决策框架下,分别是预拷贝(pre-copy)算法、后拷贝(post-copy)算法以及CR/TR-Motion算法.通过建立这三种虚拟机迁移算法的性能预测模型,并对负载的应用特征进行在线提取和分析,基于模糊综合评判方法来实现不同应用和迁移算法之间的最佳适配.通过典型的实例分析,验证了模糊综合决策理论应用于虚拟机迁移算法的选择总可以使迁移的性能达到最优.

综上所述,在不同层次对虚拟机在线迁移的算法和决策模型提出的优化策略,可以有效减小虚拟机在线迁移的代价,使得迁移性能得到大幅提升.

第二篇摘要范文：基于镜像的在线文件系统检查工具的研究与实现

设计和实现了一种全新的在线文件系统检查工具—OnlineFSCK(On-Line File System Checker).OnlineFSCK可以对在线的文件系统进行一致性检查.利用OnlineFSCK对文件系统进行检查时,文件系统可以继续正常提供服务.提出和实现了一种对在线文件系统生成镜像的算法,并将这个算法与现有的文件系统检查工具相结合,最终达到对在线文件系统进行检查的目的.针对ext3文件系统实现了OnlineFSCK的原型,实验结果表明,OnlineFSCK在满足对性能的要求的前提下,能够达到与传统文件系统检查工具相同的检查能力.OnlineFSCK的实现中没有修改文件系统的内核源码,可以扩展支持多种文件系统.

第三篇在线检查论文摘要：飞机发动机起动系统在线检查仪的研制

针对飞机发动机起动系统电气附件多,排故困难的特点,分析了研制在线检查仪的必要性、在线测试的基本原理,总结了检查仪的硬件组成和软件设计特点,研制了发动机起动系统在线检查仪,实现了对发动机起动系统在线检测各条电气线路的电压、电流、通断及转换时间以及起动箱等重要设备的性能检测等工作.经部队应用证明,该检查仪拓宽了部队的维护深度,提升了排故、检查和修理能力,进而提高了飞机发动机起动系统的可靠性,保障了飞机训练及作战任务的完成.

第四篇在线检查论文摘要模板：钢坯表面缺陷在线自动检查和清理

消除钢坯表面缺陷是提高产品质量的重要途径之一,传统的方法是采用湿磁粉法和肉眼检查,利用手动工具清理或用砂轮磨除.采用上述方法,不但劳动强度大,环境恶劣,需要较多劳动力,而且也难以保证产品不断提高的要求.为此60年代以来,国内外冶金工作者就开始研究如何实现钢坯在线自动检查和清理,70年代能源危机推动热装料和直接轧制技术的发展,对在线自动检查和清理问题提出了进一步要求.至80年代初期在线

第五篇在线检查论文摘要怎么写：负荷管理系统用电在线检查功能的应用

用电在线检查功能借助负荷管理系统先进的电子技术和通信技术,远距离监视现场表计的运行状况,用电检查人员可根据负荷管理系统提供的异常客户用电数据,有针对性地进行相关数据的分析,及时处理现场计量装置故障,追补损失电量,堵漏增收,为企业挽回不必要的电量损失.随着负荷管理系统建设工程投资的不断增加,采集范围不断扩大,用电在线检查模块能够及时、准确、有效地监测电能计量表回路异常的用电将成为用电检查管理工作的发展方向.展望未来,负荷管理系统的用电在线检查功能有望解决防窃电管理中存在的一些长期无法解决的问题.

第六篇摘要范文：干熄焦炉斜道在线检查技术的应用

介绍了一种对干熄炉斜道在线检查的首创方法,能直观检查斜道耐材的损坏情况,便于更好地掌握窑炉运行状况,有利于指导生产和延长年修周期.

第七篇在线检查论文摘要范文：基于田口检查设计的在线产品临界不合格率测度

工序质量保证产品质量.工序能力不足的情况下,产品(包括在产品和产成品)会出现较高的不合格率,对产品实施检查防止和消除不合格品,是必不可少的质量保证措施.目前,国内企业在检查方法的选择上尚无科学的理论支持,仅仅是通过定性判断检查是否具有破坏性、检查费用的高低、检查项目的重要性等等,在全数检查和抽样检查之间做出判断.若对产品的检查不具破坏性、单项检查费用较

第八篇在线检查论文摘要格式：干熄炉斜道在线检查技术的应用

介绍了一种干熄炉斜道在线检查的方法,能直观检查斜道耐材的损坏情况,便于更好地掌握干熄炉运行状况,有利于延长年修周期.

第九篇在线检查论文摘要：容错实时嵌入式系统低功耗调度技术研究

随着嵌入系统应用的不断扩展,实时嵌入式系统的功耗和可靠性已经成为学术界和产业界关注的重点.低功耗/能耗技术和容错技术在实时嵌入式系统中具有重要意义,长期以来它们都是被作为两个相互独立的领域进行研究.目前许多应用在国防、空间和消费产品等领域的嵌入式实时系统往往既有功耗限制又有容错需求,而最新的一些研究成果又表明,功耗限制和容错需求往往存在相互矛盾.因此,在实时嵌入系统中将容错技术与低功耗技术融合具有重要的现实意义和应用价值.近年来,国外的一些学者已经开始将二者结合起来进行考虑和研究,并且受到学术界越来越多的重视.

实时嵌入式系统容错与低功耗的融合可以在不同层次上实现,本文根据实时嵌入式系统资源往往受限,系统层的容错技术和低功耗技术具有开销小、灵活性强和效率高等特点,选择从任务调度来研究容错实时嵌入式系统的节能问题,本文的工作与成果主要有以下几点:

1.目前容错与节能相结合的任务调度主要基于检查点和DVS展开.许多研究只考虑了检查点的时间开销,本文从检查点实现过程、动态功耗组成及DVS原理等方面研究认为在某些情况下检查点的功耗开销必须要考虑.建立了检查点的功耗模型,并基于该模型改进了基于检查点的DVS容错节能算法.分析和讨论了检查点功耗开销对最优检查点个数和节能效率的影响.

2.针对目前DVS容错算法中离线算法实现简单、开销小,但对空闲时间的利用过于保守,在线算法空闲时间利用率高,但在线计算开销大、计算复杂等不足,本文提出了一种准静态的容错节能调度算法,它能以较低的在线时间开销达到近似在线算法的性能.此外,与目前大多数算法不同,我们考虑了DVS本身对暂时性故障率的影响,并且任务可以具有不同的可靠度,使得算法更接近现实应用.

3.嵌入式系统的能量供给往往是十分有限的,如何在能量受限的环境下,最大化能量的利用率或使系统性能最优是目前实时系统低功耗研究领域的热点之一.本文研究了能量约束时,基于非精确计算模型ICM的实时容错调度问题,提出一种使系统性能优化的调度算法.该算法在离线阶段根据能量密度的优先级来选择要执行的任务的可选部分,达到静态性能最优,运行阶段通过动态资源回收,利用节余的能量进一步提高系统性能.

第十篇摘要范文：医学影像云服务平台基础架构研究与实践

医学影像技术在近十多年来取得了突飞猛进的发展.新技术、新设备不断涌现.320排螺旋CT、超高场强磁共振、分子影像、功能影像、多模态融合成像等技术大大丰富了医生的诊断手段,提高了疾病的诊断效果,但是同时也带来了一定的问题：1)高端影像设备价格昂贵,动辄数百万到数千万元,很多医院简单地将设备档次作为体现医疗水平的标准,竞相引进高端设备,导致医疗成本居高不下；2)医学影像设备一次扫描能产生数百至数千幅图像,病人带走的胶片只包含其中极少一部分图像,且无法进行参数调节和三维、动态显示,诊断价值大打折扣.病人转院时,医生多会以此为由要求病人重新检查,不必要的重复检查进一步加重了居民的医疗负担；3)X线机、超声等影像设备在小医院已有很高的普及率,沿海发达地区部分乡镇医院甚至引进了64排CT以上的先进影像设备,但是却缺乏优秀的影像诊断医生,设备的利用率低；4)基层医疗机构严重缺乏资金、设备、技术和人才.人们有病都往大医院挤,导致了大医院“人满为患”、基层医院“门可罗雀”.这种医疗资源不均衡的现状是造成“看病难、看病贵”的重要原因.5)影像诊断难度大,需要诊断医生有雄厚的基础知识和丰富的阅片经验,不断涌现的新技术新设备对影像诊断教学提出了更高的要求.医学院校传统的教学手段和教学设备远远满足不了不断扩大的招生规模的需求；6)影像设备产生的海量图像资料需要长期保存,国内医院普遍缺乏远程容灾和备份的措施,一旦发生火灾、地震、海啸等自然灾害,可能导致资料完全丢失,造成不可弥补的损失.

通过网络技术实现区域内医疗资源的共享与医疗过程的协同,是均衡医疗资源、解决“看病难、看病贵”问题的重要手段.远程影像协作诊断具有临床价值高、诊断难度大、基层医院迫切需要、DICOM标准稳定成熟、通过共享与协作可大幅度降低医疗费用等特点,是区域医疗协作中最具临床价值的应用.因此,构建区域化的医学影像服务平台,开展医学影像远程会诊、影像转诊、虚拟影像专科、远程教学、远程灾备、影像代存、典型病例查询、图像内容检索等服务,实现区域内影像设备及影像诊断专家的充分共享和高效协作,对于均衡医疗资源、提高基层医院诊疗水平、提高影像设备的使用效率、提高医疗服务质量、降低医疗费用具有重要的意义.

构建区域医学影像服务平台,开展远程影像协作应用是一项庞大的系统工程,采用传统建设全院PACS的技术手段构建大规模的区域医学影像服务平台面临着巨大挑战：

1)建设费用高.PACS医学影像的数据量远远大于HIS、LIS等其它医疗系统的数据量,一个大型三甲医院每年PACS图片数据量高达数TB到数十TB.区域内的医学影像数据量将达到PB(1024TB)以上级别.区域医学影像服务平台需要提供远程灾备和影像代存等服务,因此需要考虑区域内的全部影像数据量.采用传统FC SAN(光纤存储区域网络)构建PB级容量的存储系统,建设费用极高,

2)性能和扩展能力不足.即便是性能和稳定性最好的FC SAN,其传输带宽和处理能力也难以满足PB级海量数据的处理和传输要求.同时,增加存储设备时,整个应用系统的目录结构一致性难以保证.目前市场上虽然已出现存储虚拟化产品,可以将多台存储设备虚拟化成一个统一的存储池,解决存储架构的一致性和动态扩展问题,但是出于市场考虑和技术限制,厂商一般都只支持自有存储产品的虚拟化,难以实现不同厂商设备的兼容,

3)可用性受限.全院PACS常用“在线—近线—离线”*存储模式.最近的在线图像数据存放在性能高的FC SAN中,稍久一点的近线图像存放在性能稍差的IP SAN或NAS存储设备中,超过一定时限的图像则离线存储到光盘库或磁带库中.这种方式的好处是可以节省成本,保证医疗诊断应用的性能,但是整个系统的可用性受到限制,离线图像数据难以实时获取,

4)缺乏一体化的应用软件.目前构建区域PACS系统在技术上大多是采用全院PACS系统的架构,但是这种架构只适合高速、稳定、安全的园区网络环境.在带宽受限、稳定性差、受防火墙阻断的公网环境下,难以满足应用需求.另外,区域医学影像协作中最重要的应用——医学影像远程会诊,目前还基本采用“点对点”的模式,缺乏一体化、跨平台、高可用的医学影像管理与协作应用软件.

随着云计算技术和应用模式的快速兴起,为构建低成本、高可用、高性能、易扩展的区域医学影像服务平台提供了一条有效的途径.我们承担的课题就是研究通过高速城域网、医保专网、电子政务外网、互联网等传输介质,采用云计算技术构建区域医学影像云服务平台,为区域内的各类医疗机构和人员提供SaaS模式的医学影像远程应用服务.而高性能、高可靠、易扩展的海量医学图像分布式存储架构和并行处理技术将是医学影像云服务平台的基础和关键,也是本论文的研究重点.

Google作为全球最大的搜索引擎和云计算服务商,率先遇到了PB级海量数据的处理问题.她没有采用传统的存储和高性能计算技术,而是独辟蹊径地创造了GFS分布式文件系统和MapReduce分布式计算技术,通过聚合数以万计普通服务器的存储和计算资源,实现了超大规模数据集的高效处理,取得了巨大的成功.Apache Hadoop项目则是GFS和MapReduce的开源实现,目前已成为世界上最有影响力的开源云计算平台,取得了广泛的应用.针对Hadoop平台的特点和医学影像云服务平台的需求,我们设计了一种HDFS和FC SAN相结合的“在线—归档”二级存储架构HMISA(Hybrid Medical Image Storage Architecture),取代区域PACS系统常见的“在线—近线—离线”*存储架构.并在其基础上开展了基于MapReduce框架的医学影像后处理等分布式计算应用.

HDFS分布式文件系统具有如下特点：1)专门针对PB级以上海量数据的快速存储和处理而设计,已在Yahoo、FaceBook、亚马逊、百度、淘宝等海量数据处理应用平台上得到了广泛验证；2)系统可扩展性高,只需简单添加服务器数量,即可实现存储容量、磁盘IO吞吐率、传输带宽和计算能力的线性增长,并保持一致的文件目录结构；3)数据冗余度高,缺省每份数据在3个不同的节点上保留副本；4)适合“流式”访问(Streaming access),即一次写入,多次读取,数据写入后极少修改,适合医学影像文件的访问特点；5)除了数据存储能力外,与HDFS共生的MapReduce分布式计算框架还可充分利用各服务器CPU的计算资源,便于后期开展基于海量医学影像数据的图像预处理、格式转换、图像融合、内容检索、三维重建等数据密集型应用.

但是,Hadoop在构建医学影像存储系统时还存在以下问题：1) Hadoop的设计理念是针对大文件进行优化的,其默认的数据块大小为64 MB,而医学影像资料中常见的CT、MRI的图像大小大多为512 KB左右,一次拍摄产生的图像数量大约为100～200幅,如果直接将大量的小文件存储在HDFS文件系统中,过多的元数据将导致HDFS主节点NameNode的内存消耗过大,降低集群的性能.2)HDFS的设计理念不适合需要低时延的实时应用,其写入性能大大低于读取性能,不太适合需要快速获取图像资料并撰写诊断报告的PACS实时应用.

针对Hadoop平台不适合存储医学影像小文件的问题,我们采用Hadoop的SequenceFile文件格式,设计了一种适合HDFS特点的S-DICOM序列化医学影像文件格式,通过Key/Value键值对的形式,将一个病人一次检查产生的所有图像合并成一个序列化文件.这样可以大大提高HDFS处理的性能,防止元数据服务器(NameNode)内存消耗过大的问题.同时,Key/Value形式的数据也是MapReduce分布式计算平台的最佳输入数据结构,便于后期开展基于医学影像文件的数据密集型应用.

单纯的HDFS分布式文件系统不适合实时应用,但是具备低成本、易扩展、高性能、高可靠的特点.传统的集中存储(FC SAN)则非常适合小文件的快速读写.因此,结合两者的优点我们设计了一套FC SAN和HDFS结合的混合式存储架构HMISA,将常见的PACS“在线—近线—离线”*存储简化为“在线—归档”两级存储架构.一年以内的医学影像资料以DICOM原始格式保存在FC SAN一级“在线库”中,可满足PACS阅片和撰写诊断报告等实时应用的低时延要求.超过一年的图像则转换成S-DICOM格式保存到HDFS二级“归档库”中,通过SDFO(S-DICOM File Operator)文件访问组件,屏蔽底层图像读写操作的细节,为上层的SaaS模式医学影像应用系统和DICOM应用组件提供统一的图像查询、读取和写入接口.

Hadoop内置的MapReduce分布式计算框架为开发人员屏蔽了任务调度、节点容错、节点通讯、负载均衡等并行计算中难以处理的细节,大大降低了分布式计算系统的开发难度.同时,MapReduce采用了“将计算移动到数据所在位置”的设计理念,特别适合海量医学影像的数据密集型分布式处理.我们在分布式存储架构的基础上编写了基于MapReduce框架的医学影像分布式处理程序,包括DICOM图像批量转换为JPEG格式、病人隐私信息批量清除、批量生成缩略图、网络访问日志的分布式导入和查询等.并在测试集群中验证了分布式计算的性能及部分参数对性能的影响.测试结果表明Hadoop集群可以有效利用各存储节点的计算能力,集群的性能远远高于单机处理的能力,并且通过水平扩展(Scale-out)的方式可以快速实现存储容量和处理速度的线性增长.

综上所述,本论文的特色和创新主要包括：

1)分析了区域医学影像共享与协作的需求、技术进展及面临的主要问题,设计了区域医学影像云服务平台的整体技术架构,包括逻辑架构、网络架构、存储架构和软件架构等.

2)设计了一种FC SAN和HDFS相结合的医学影像“在线—归档”二级存储架构HMISA(Hybrid Medical Image Storage Architecture),解决区域PACS常见的“在线—近线—离线”*存储架构的性能、可扩展性和可用性等问题.设计了S-DICOM医学影像归档文件格式,解决HDFS不适合存储和处理大量小文件的问题.开发了一套SDFO文件访问组件,屏蔽HMISA存储架构底层图像读写操作的细节,为上层的SaaS模式医学影像应用系统和DICOM应用组件提供统一的图像查询、读取和写入接口.

3)基于MapReduce框架设计开发了DICOM图像转换JPEG格式、病人隐私信息清楚(De-identification)、批量生成缩略图等医学影像分布式数据处理程序,并在Hadoop集群上作了相关的性能测试.测试结果表明Hadoop集群可以轻松突破单台服务器的性能极限,满足区域海量医学影像数据的快速存取和处理需求.

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