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本发明公开了一种云计算服务器集群网络保障方法，包括：虚 拟机资源分配管理模块对管理员提供的服务器集群网络拓扑、服务器 集群计算和存储资源进行初始化，请求调度管理模块接收租户提交的 创建服务请求，根据虚拟机资源分配管理模块中的服务器集群网络拓 扑以及服务器集群计算和存储资源进行服务请求放置分析，以确定创 建服务请求对应的虚拟机所要放置的服务器，虚拟机资源分配管理模 块根据请求调度管理模块中虚拟机放置的分析结果在虚拟机集

本发明公开了一种基于云服务器的大规模移动通信网络的构建方法，本发明首先由云服务器来管理 所有移动节点的永久地址和外部地址，然后在整个网络中采用集中索引的方式由云服务器向需要与移动 节点通信的实体提供该节点的选路服务，最后网络中的各个移动节点可以自由的选择加入和离开网络， 或者通过变换位置来改变自己的外部地址。本发明为无线通信网络的规划、铺设和网络优化提供了一种 新的思考方式。 

本发明公开提供了一种网络感知的虚拟机镜像存储系统，该存 储系统包括私有缓存管理模块、公有缓存管理模块、网络监控模块、 决策模块和动态寻址模块；其中，私有缓存管理模块、公有缓存管理 模块、网络监控模块和动态寻址模块位于计算节点，决策模块位于管 理节点；还公开了一种基于以上存储系统的读写请求处理方法，使得 网络负载较轻的节点处理更多的镜像访问请求，而网络负载较重的节 点处理较少的镜像访问请求，从而避免产生 I/O 热点，

本发明公开了一种基于动态规划算法的网络数据传输能耗优化 方法，具体步骤为：①统计当前网络传输任务列表及截止时间列表， 挑选出最大截止时间，作为所有任务的结束时间；②若当前有新任务 加入，则根据任务列表、截止时间列表、网络带宽状态，通过本发明 中改进的动态规划算法计算出传输决策方案，以此控制网络传输，时 间推进并执行步骤①；③若当前无新任务到达且任务未完成，则按照 最近一次的传输决策序列控制网络传输，时间推进并执行步骤

本发明公开了一种基于动态预测的网络驱动层数据包接收方法， 包括：建立空白链表和循环队列，并创建内核线程和内核定时器，接 收网络设备中断，执行中断处理程序，并在进入中断处理程序后立即 停止接收网络设备中断，判断网络设备中断指令的类型是接收指令还 是错误指令，如果是接收指令，则判断接收指令的接收描述符中数据 到达位是否为 0，如果不是则判断空白链表中数据包缓存的数量是否 低于阈值，如果不是则从空白链表中获取一个新数据包缓

北京师范大学环境学院梁赛教授课题组研究成果在《自然》子刊《自然·食品》（Nature Food）以研究论文形式在线发表（Network resilience of phosphorus cycling in China has shifted by natural flows, fertilizer use and dietary transitions between 1600 and 2012）。该研究分析了1600-2012年间中国磷循环网络的韧性，研究结果表明，受自然流动、化肥使用和饮食转变的影响，近几十年中国磷循环网络的韧性呈下降趋势。 磷元素是人类生存和生态系统运转所需要的一种必要营养元素。对人类和生态系统而言，磷循环网络在遭受外部冲击时仍能持续保障磷供给的能力（即韧性）至关重要。已有研究主要通过磷元素代谢路径分析来研究磷资源使用和磷排放问题，较少关注磷循环网络的韧性。本研究首次综合运用生态网络分析等方法，对1600-2012年间中国磷循环网络的韧性进行了测度研究与影响因素分析。 结果表明：为满足中国不断增长的食品消费总量和结构的需求，中国磷循环网络从由土壤自然磷流主导转变为由化肥生产的工业磷流主导，并不断强化。这种变化降低了网络中的冗余路径，从而导致近几十年来磷循环网络的韧性呈下降趋势。城市化进程加剧了磷的单向流动，进一步降低了磷循环网络的韧性。特别是在2000-2012年间，由于人群饮食结构中动物性食物比重不断提高，磷循环网络的韧性下降了11%。如果按这种趋势继续发展，在社会环境的冲击和干扰下，磷供应会逐渐成为影响中国粮食安全的重要因素。 为提高磷循环网络的韧性，本研究提出减少食物损失和浪费、提高“农田到餐桌”食物供应链效率、减少化肥使用、提升磷循环率等措施，并进一步量化这些措施对磷循环网络韧性的提升程度。此外，本研究的框架和指标也适用于分析其他地区和资源的网络韧性，可以为全球可持续发展目标的实现提供科学依据。 本研究由北京师范大学和华东理工大学领衔，国际应用系统分析研究所、意大利欧洲-地中海气候变化中心和意大利威尼斯大学、美国陶森大学、捷克共和国马萨里克大学、美国密歇根大学、中山大学、清华大学、英国伦敦大学学院、广东工业大学等单位组成团队共同完成。北京师范大学梁赛教授和华东理工大学余亚东副教授为论文共同第一作者，北京师范大学梁赛教授、华东理工大学余亚东副教授和英国伦敦大学学院米志付研究员为论文的共同通讯作者。合作作者杨志峰院士对论文完成给予了重要指导。该研究得到国家自然科学基金等项目的资助。

本发明公开了一种基于神经网络的反演大气可降水量的MODIS模型改进方法，包括以下步骤：S1：利用MODIS三通道比值法反演大气可降水量PWV，记为PWVMODIS；S2：利用BP神经网络建立测站处的纬度φ、测站处的高程h、年积日doy、PWVMODIS与测站GPS/MODIS反演的PWV残差RES之间的非线性关系；S3：对BP神经网络模型进行训练；S4：将φ、h、doy以及PWVMODIS作为输入参数代入BP神经网络模型，并计算出GPS测站处PWV残差RESBP；S5：利用RESBP补偿PWVMODIS，获得大气可降水量PWV＝PWVMODIS+RESBP。本发明有效提高了建模精度。

项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.