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基于环境/上下文感知的P2P网络的几个关键技术研究

第一章 绪论第1-15页
   ·研究背景与意义第11页
   ·论文的创新第11-13页
   ·论文的组织结构第13-15页
第二章 基于环境/上下文感知的P2P计算第15-35页
   ·一般的P2P网络第15-18页
   ·客户机/服务器(C/S)网络架构的终结第18-19页
   ·什么是基于环境/上下文感知P2P网络第19-21页
     ·什么是环境/上下文感知第19-20页
     ·基于环境/上下文感知会带来的特点及所需的技术第20-21页
   ·使P2P能进行交互操作:JXTA的故事第21-35页
     ·JXTA:名称中包含什么意义第21-22页
     ·JXTA设计目标及层次结构第22-31页
     ·互操作性的基础:JXTA协议第31-34页
     ·JXTA的启示第34-35页
第三章 基于环境/上下文感知的P2P网络与语义网络的结合第35-50页
   ·什么是语义网络第35-38页
   ·元数据和本体论第38-41页
     ·元数据第38-39页
     ·元数据携带工具RDF第39-40页
     ·本体论第40-41页
   ·基于本体论的资源匹配第41-45页
     ·资源匹配器(Ontology-based Matchmaker)框架第42-44页
     ·匹配过程框架第44-45页
   ·基于本体论的RDF/XML建模第45-47页
   ·基于本体论的匹配算法讨论第47-50页
第四章 动态地虚拟组织基于环境/上下文感知P2P网络第50-54页
   ·怎样实现网络的环境/上下文感知第50-51页
   ·基于环境/上下文感知P2P网络的高级协作形式第51-54页
第五章 基于静态图像处理的应用处理单元APU实现第54-76页
   ·应用可行性第54页
   ·软件环境第54页
   ·应用处理单元APU协议(Protocol)第54-55页
   ·APU中的静态图像处理第55-67页
     ·图像特征第55-57页
     ·图像分割第57-59页
     ·图像压缩与存储第59-67页
   ·图像数据堆中寻宝第67-72页
     ·图像挖掘的主要技术第67-69页
     ·基于小波神经网络的图像数据挖掘算法第69-72页
   ·事件服务体系第72-76页
第六章 总结与展望第76-78页
附录第78-87页
参考文献第87-90页
后记第90-91页
攻读学位期间发表的学术论文目录第91页

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