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  This is an Open Access Journal Open Access journal
   ISSN (Print) 0363-3640
   Published by National Taiwan Normal University Homepage  [1 journal]

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    • Authors: 林承翰 Lin; Cheng Han , 陳奕光 Yi-Kuang, Chen
      Abstract: 本研究應用雲端分散式的架構來建置一處理大量使用者交易需求的高頻交易投資策略服務平台,此平台有以下特色:一、 系統後端採用SOA架構,將龐大的交易系統切割佈署到雲端叢集之上,並提供單一的Façade介面供外部使用者呼叫。二、 不斷接收外部的即時報價訊息,並產生海量的即時市場狀態資訊,包含多種技術分析指標、買賣規則…等,以供高頻交易的策略作為買賣的依據。三、 利用Java Message Service將大量的即時市場狀態資訊快速、非同步的派送給分佈在雲端叢集各節點的系統模組,並採取Publisher-Subscriber的模式來維持分散後各系統模組之間的鬆散關係。四、 多樣化的統計演算法模型可供使用者作為產生個人化投資策略之依據。產生的新策略可馬上投入即時的模擬交易環境下監控與評估其策略績效。
      PubDate: 2017-02-24
      Issue No: Vol. 42 (2017)
       
  • 分散式計算系統及巨量資料處理架構設計-基於
           YARN,Storm 及 Spark

    • Authors: 曾柏崴 Po-Wei Tseng , 劉文卿 Wen-Ching Liou
      Abstract: 近年來,隨著大數據時代的來臨,即時資料運算面臨許多挑戰。例如在期貨交易預測方面,為了精準的預測市場狀態,我們需要在海量資料中建立預測模型,且耗時在數十毫秒之內。在本研究中,我們將介紹一套即時巨量資料運算架構,這套架構將解決在實務上需要解決的三大需求:高速處理需求、巨量資料處理以及儲存需求。同時,在整個平行運算系統之下,我們也實作了數種人工智慧演算法,例如 SVM(Support Vector Machine)和 LR(Logistic Regression)等,做為策略模擬的子系統。本架構包含下列三種主要的雲端運算技術:1.使用 Apache YARN 以整合整體系統資源,使叢集資源運用更具效率。2.為滿足高速處理需求,本架構使用 Apache Storm 以便處理海量且即時之資料流。同時,借助該框架,可在數十毫秒之內,運算上千種市場狀態數值供模型建模之用。3.運用 Apache Spark,本研究建立了一套分散式運算架構用於模型建模。藉由使用 Spark RDD (Resilient Distributed Datasets),本架構可將 SVM 和 LR 之模型建模時間縮短至數百毫秒之內。為解決上述需求,本研究設計了一套 n 層分散式架構且整合上列數種技術。另外,在該架構中,我們使用 Apache Kafka 作為整體系統之訊息中介層,並支持系統內各子系統間之非同步訊息溝通。 
      PubDate: 2017-02-24
      Issue No: Vol. 42 (2017)
       
  • Distributed Framework of Artificial Neural Network for Big Data Analysis

    • Authors: 何善豪 Shan Hao Ho , 張景堯 Jiing-Yao Chang , 劉文卿 Wen-Ching Liou
      Abstract: In this research, we introduce a distributed framework of artificial neural network (ANN) to deal  with  the  big  data  real‐time  analysis  and  return  proper  outcomes  in  very  short  delay.  The  result of our experiment shows that training the distributed ANN model could be converged in 17 seconds  on  24‐core  clustering  platform  and  learns  that  multi‐model  with  stratification  strategy  would obtain most true positive predictions with nearly 70% precision at voting threshold value equal to 0.7.In our system, ANNs are used in the data mining process for identifying patterns in financial time series. We implement a framework for training ANNs on a distributed computing platform. We  adopt  Apache  Spark  to  build  the  base  computing  cluster  because it is capable of high  performance  in‐memory  computing.  We  investigate  a  number  of  distributed  back  propagation algorithms and techniques, especially ones for time series prediction, and incorporate them into our framework with some modifications. With various options for the details, we provide the user with flexibility in neural network modeling.
      PubDate: 2017-02-24
      Issue No: Vol. 42 (2017)
       
  • 數位藝術史研究系統功能需求之環境掃描

    • Authors: 陳淑君 Shu-Jiun Chen , 江婉綾 Wang-Ling Chiang
      Abstract: 「數位藝術史」一詞,用以指涉數位科技對藝術學門研究慣例所造成的改變,視為數位人文學的一部分,並在國際間逐漸形成一項重要研究議題。本研究選定八個具有代表性的數位藝術史系統案例,採用內容分析法歸納個案的系統發展策略,以及系統功能需求。研究結果提出常見的數位藝術史功能需求包括五個功能構面、十三個類目及三十四個屬性,以及藝術史數位研究環境的四大趨勢與特點。
      PubDate: 2017-02-24
      Issue No: Vol. 42 (2017)
       
  • 雲門舞集觀眾舞蹈欣賞之默會知識研究

    • Authors: 廖嘉河 Jia He Liau , 賴鼎銘   Ting-Ming Lai , 葉乃靜 Nei-Chang Yeh
      Abstract: 就像大多數的藝術欣賞能力,我們並非天生就具有欣賞舞蹈的能力,而是多少需要靠後天的培養。一般未接受過舞蹈教育或訓練的民眾對於舞蹈的認識除了實際的觀賞經驗外,還來自於生活中所接觸的各式各樣資訊,包含文字、影音或是人際間的交流。Polanyi 將人類的知識分成兩種:可以用文字記錄的稱為外顯知識,而無法靠文字記錄,並且存在於實踐行動中的知識,則稱為隱性知識。坊間有關舞蹈欣賞的書籍大多從外顯知識的面向去教導民眾認識舞蹈;相對來說,較少從內隱的隱性知識來說明舞蹈欣賞的歷程。因此,本研究想要探討一般未受過舞蹈相關教育的雲門舞集觀眾,在欣賞過程中如何理解舞蹈,並且如何培養這些相關的隱性知識。本研究採用質化方式,針對 15 位未受過舞蹈教育或訓練的雲門舞集觀眾進行訪談後,歸納出舞蹈欣賞歷程的架構,將欣賞歷程分成看演出之前、看演出的當下、和看完演出之後等三個階段。研究發現雲門觀眾在理解舞蹈時所展現出的隱性知識分別是:「(意義的)解讀」、「情感(的共鳴)」、「(經驗的)串連」和「(個人的)衍申」。事實上觀眾在看演出之前就已經在從事許多與培養舞蹈欣賞能力相關的活動,這些相關活動會累積在個人經驗中,等到真正看演出時就有助於解讀、情感、串連等三種隱性知識的展現。看完演出之後,觀眾或是從事與舞蹈相關的活動或是展現衍生的隱性知識,最後這些經驗再回饋到個人身上,關於舞蹈欣賞的隱性知識於是又再加深一層。
      PubDate: 2017-02-24
      Issue No: Vol. 42 (2017)
       
  • 「CALA 圖書館傑出領袖張鼎鍾教授紀念獎」(CALA
           Outstanding Library Leadership Award in Memory of Dr. Margaret Chang
           Fung)獎項簡介

    • Authors: 圖書館學與資訊科學編輯委員會
      Abstract: 「CALA 圖書館傑出領袖張鼎鍾教授紀念獎」(CALA Outstanding Library Leadership Award in Memory of Dr. Margaret Chang Fung)獎項簡介
      PubDate: 2017-02-24
      Issue No: Vol. 42 (2017)
       
  • 第三屆「CALA 圖書館傑出領袖張鼎鍾教授紀念獎」(CALA
           Outstanding Library Leadership Award in Memory of Dr. Margaret Chang
           Fung)得獎人陳昭珍教授得獎感言

    • Authors: 陳昭珍 Chao-chen Chen
      Abstract: 第三屆「CALA 圖書館傑出領袖張鼎鍾教授紀念獎」(CALA Outstanding Library Leadership Award in Memory of   Dr. Margaret Chang Fung)得獎人陳昭珍教授得獎感言
      PubDate: 2017-02-24
      Issue No: Vol. 42 (2017)
       
 
 
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