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Web服务 被引量：2 2003年 服务 及其技术规范的构建块 ,通过构建一个简单的Web服务 ,示例了客户端经Internet调用Web服务 的实现 ,讨论了Web服务 存在的一些问题和Web服务 发展前景。关键词：WEB服务 INTERNET 组件编程 XML 智能通风远程控制WEB 服务 平台技术研究 2024年 web service技术深度融合了各类智能通风装备的接口协议,通过针对性地分类配置各个接口的专属信息,实现了数据快速采集与远程控制。通过现场实践验证了WEB 服务 平台的可靠性、实时性。研究成果能够为构建WEB 版和移动APP版智能通风系统提供WEB 服务 ,能够实时了解智能通风系统运行情况和远程调控。关键词：WEBSERVICE 远程控制 PLC OPC MODBUS 一种Web服务 器的安全防御方法和系统 服务 器的安全防御方法和系统。本发明提供的一种Web服务 器的安全防御方法，包括：基于流量日志获取用户历史请求；根据用户历史请求的请求地址和元数据获取请求元信息；根据请求元信息中请求...一种基于网络偏置的Web服务 质量预测方法 服务 质量预测方法，其特点式该方法包括以下步骤：A.收集用户调用服务 的QoS历史数据、用户所属网络区域、服务 所属网络区域；B.对QoS历史数据进行分组；C.计算每两个网络区域间用户调用服...基于框架的Web服务 软件自动化测试技术 2024年 服务 软件测试周期长、效率低等缺点,设计一种基于框架的Web服务 软件自动化测试技术。介绍测评体系结构,设计Web服务 自动化测试框架;基于该框架进行综合安全监管系统软件的自动化测试技术应用研究,在软件需求分析的基础上进行测试数据设计,并自动生成测试用例;利用自动化测试框架实现数据驱动脚本自动测试,列出测试用例执行结果并分析软件问题。结果表明,该技术能缩短软件测试周期、提高测试效率和测试覆盖率。关键词：软件测试 WEB服务 自动化测试框架 一种基于领域本体的RESTful Web服务 发现方法 服务 发现方法属于计算机与服务 发现技术领域。第一步，由服务 提供者使用领域本体中的概念对服务 建立描述，之后将服务 描述送入服务 存储库中注册；第二步，由服务 请求者使用与服务 提供者共...基于图卷积的多任务Web服务 QoS预测 2024年 服务 的高质量要求,提出一种基于图卷积的Web服务 QoS预测算法,结合多任务学习使算法可以在一次预测中得到两种属性的QoS值。挖掘用户和服务 之间隐藏的图结构信息,将用户和服务 的编号信息转换成嵌入向量,得到初始特征,经过图卷积与特征融合处理操作获得更深层的特征信息,经过降噪自编码器对特征进行重构,提高算法的鲁棒性。在公开的QoS调用数据集上进行实验,并与3种方法对比,实验结果表明,该算法在各项评价指标上总体表现更好,为图神经网络在QoS预测方向的研究提供了思路。关键词：网络服务 服务质量 多任务学习 一种面向水利勘测的Web服务 组合发现方法 服务 组合发现方法，包括如下步骤：S101、构建服务 本体，并对Web服务 进行语义标注，消除Web服务 描述的二义性；S102、构建Web服务 逻辑Petri网模型，进而构建Web服务 集合的逻...面向地表覆盖Web服务 组合的知识建模及推理 2024年 服务 的深入应用,地表覆盖Web服务 组合成为地表覆盖领域的关键挑战之一。近年来,知识建模在解决Web服务 组合方面取得了重要的研究进展,但尚缺少面向地表覆盖服务 组合领域的知识模型,进而对地表覆盖服务 组合的准确性和智能性造成一定影响。为此,本文提出了一个面向地表覆盖服务 组合的知识建模与推理方法,构建了地表覆盖服务 本体(land cover service ontology,LCSOnt),并实现了基于数据预处理规则和服务 链组合规则的前向链接服务 组合推理机制。以地表覆盖变化检测为例,使用LCSOnt对变化检测任务、数据以及服务 进行实例化,构建了变化检测服务 组合知识规则。最后通过规则推理实现了变化检测服务 链的生成,证明了该方法的有效性和可行性。关键词：本体 知识建模 基于云技术和大数据的Web服务 优化策略 2024年 服务 优化策略,通过综合利用云计算和大数据技术,优化Web服务 的性能、安全性和资源管理策略。首先,介绍了云技术和大数据的基本概念,分析了大数据对Web服务 优化的重要作用。然后,阐述了研究方法,包括数据收集和分析方法、实验设计和研究方法,并阐明了文章的理论框架和概念模型。其次,分析了云技术整合大数据驱动的Web服务 优化面临的现实困境,包括数据隐私与安全、效率与性能、成本与资源管理等。最后,提出了针对上述问题的一系列策略,包括数据隐私保护与安全策略、效率优化与性能提升策略、成本管理与资源优化策略。通过该研究,可为基于云技术和大数据驱动的Web服务 优化提供重要的理论和实践指导。关键词：大数据 成本管理 资源优化
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