聂清彬 作品数:19 被引量:67 H指数:5 供职机构: 重庆邮电大学移通学院 更多>> 发文基金: 重庆市教育委员会科学技术研究项目 重庆市教育科学“十二五”规划 重庆市教委科研基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 哲学宗教 电子电信 更多>>
关于教学计划在教学过程中的研究 2016年 如何执行一个详细的教学计划,让学生的课堂学习能按照一定的步骤循序渐进的掌握好知识是研究的重点,在强调课堂改革的要求下,改变传统的教学模式,通过利用教学目标的制定,实施和评估,掌握好学生的学习进度,通过加强理论知识和实践知识的结合,加强师生之前的交流提高学生的学习积极性,激发学生的学习兴趣,形成生动,形象,轻松的课堂环境,提高教学质量。 聂清彬 黎平华关键词:课堂教学 教学计划 课堂效率 信息技术教育在高校教学中的运用 2016年 信息技术教育是当前最流行的教学模式,改变了传统的教学手段,丰富了课程内容的展示,极大提高了学生的学习兴趣,加强了学生的学习自觉性和积极性,有利于教学进度的开展,加深了学生对所讲授知识的理解。 聂清彬 黎平华关键词:信息技术 传统教学 大学教育中课前预习培养的研究 2016年 如何提高学生的学习效率一直是教学工作的难点,为了提高学生的学生兴趣,加强学生的学习动力,本文提出要求学生提前预习,把预习中的问题在课堂中加以解决,激发学生学习的动力,形成良好的学习氛围,提高教学水平。 聂清彬 黎平华关键词:课前预习 教学改革 关于云资源负载均衡的任务调度优化管理 被引量:13 2017年 针对云计算资源调度中出现虚拟资源节点负载不均衡、时间成本耗费大的问题,为更加有效合理地进行云计算任务分配,提出一种提高虚拟机负载均衡度的改进蚁群算法(LBIACO)。通过改进传统云计算资源调度算法的不足,对虚拟机的负载不均等情况进行改善,对传统的信息素更新易陷入局部最优的缺陷进行改进。仿真实验测试结果验证了LBIACO算法在任务执行成本和执行时间方面的优势明显,虚拟机的资源得到有效利用,整个云计算系统的效率得到提升,有效保持了云计算中虚拟机的负载均衡。 聂清彬关键词:蚁群算法 任务调度 负载均衡 云计算 虚拟机 学习兴趣在课堂教学过程中的培养 2016年 如何培养学生的学习兴趣始终是教学工作的重点,在强调课堂改革的要求下,改变传统的教学模式,通过利用各种教学手段和师生交流模式,提高学生的学习积极性,激发学生的学习兴趣,形成生动,形象,轻松的课堂环境,提高教学质量。 聂清彬 聂清彬关键词:课堂教学 课堂效率 基于TCBSA-ACO算法在云计算任务分配中的研究 2016年 针对云计算中的任务分配问题,提出一种基于建立时间成本负载约束函数的模拟退火蚁群算法(a restraint Function of Time Cost Load based on the Simulated Annealing ant colony Algorithm,TCBSA-ACO),该算法结合云计算中任务分配的特点,创新地通过建立时间成本约束函数和负载标准差函数分别改进信息素的更新和启发信息,并用模拟退火算法对求出的解进行全局寻优.利用CloudSim工具进行仿真测试,与标准的蚁群算法BACO和最新的改进蚁群算法DSFACO做仿真对比,实验结果表明TCBSA-ACO算法在云任务的执行时间,成本,系统负载均衡率方面均优于这两种算法,提高了系统资源利用率. 聂清彬 霍敏霞 曹耀钦关键词:云计算 蚁群算法 负载均衡 任务调度 模拟退火 浅谈高等院校Java程序设计课程教学 2011年 通过对Java程序设计教学中存在的问题的分析,总结几点提高课堂教学实效的措施。 聂清彬 谭斌 徐力关键词:JAVA程序设计 教学实践 教学方法 一种面向成本驱动的云资源调度策略研究 被引量:2 2016年 为解决云环境下的资源调度问题,提出一种通过任务执行成本函数来提高虚拟机负载均衡度的改进蚁群算法(CLBACO).该算法在综合参考各种最新蚁群算法的基础上,创新地通过任务的执行成本函数来改进信息素中的启发信息和期望信息,重新定义信息素更新规则,进而影响到任务对虚拟机的选择,同时使虚拟机通过多次算法迭代以后能够处于一种负载均衡的状态.利用CloudSim工具进行仿真测试,与标准的蚁群算法、最新的DSFACO算法做仿真对比,结果表明CLBACO算法在任务的执行成本以及系统负载均衡方面均优于DSFACO算法. 聂清彬 蔡婷 张莉萍 曹耀钦关键词:云计算 蚁群算法 任务调度 负载均衡 改进的蚁群算法在云计算资源调度中的应用 被引量:12 2016年 为提高云计算环境下资源调度的效率,提出一种基于时间成本负载加强型的蚁群算法TCLB-EACO(time,cost and load balance-enhanced ant colony optimization),在综合参考各种最新蚁群算法的基础上,创新地改进信息素和启发信息。利用CloudSim工具进行仿真测试,与标准ACO算法、最新LBACO算法做仿真对比,实验结果表明,TCLB-EACO算法在任务的执行时间、成本以及系统负载均衡方面均优于这两种算法,提高了系统资源利用率。 聂清彬 蔡婷 王宁关键词:云计算 蚁群算法 负载均衡 任务调度 云仿真 一种面向多域云系统的扩展RBAC模型 被引量:4 2017年 提出一种扩展的基于角色的访问控制ERBAC模型,以解决RBAC在多域云系统的资源使用约束、策略管理和互操作安全性等方面存在的不足。首先,通过引入容器元素和两类角色基数约束,构建了基于容器元素+动态角色基数约束的资源使用策略;其次,深入研究了多域角色继承管理,提出基于先检测后建立角色关系的域间策略管理函数,并给出各类安全策略冲突检测算法。分析表明,ERBAC模型实现了资源使用约束、支持高效的安全策略管理,提高了跨域互操作的安全性,且性能测试说明了该模型在多域云系统中具有适应性和可行性。 蔡婷 聂清彬 欧阳凯 周敬利关键词:ERBAC 安全互操作 资源使用 策略管理