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Asterix Category 033協(xié)議的分析與應(yīng)用

介紹了Asterix Category 033協(xié)議的數(shù)據(jù)項(xiàng)組成、編碼的內(nèi)容以及在監(jiān)視應(yīng)用中的關(guān)鍵作用，研究了該協(xié)議的CRC編碼方式以及報(bào)文的組裝方式，提出了每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的內(nèi)容在監(jiān)視終端和地面接收處理基站中的處理方法。所研究和分析成果為Asterix Category 033協(xié)議生成與解析報(bào)文提供了依據(jù)。

發(fā)表于：11/5/2015

基于VHDL的漢明碼編解碼器實(shí)現(xiàn)

介紹了漢明碼的原理，分析了漢明碼編碼、解碼電路設(shè)計(jì)思路。利用VHDL語(yǔ)言設(shè)計(jì)（7，4）漢明碼編解碼器并通過(guò)Quartus II仿真平臺(tái)進(jìn)行仿真驗(yàn)證，最后下載到FPGA芯片EP1K30QC208-2實(shí)現(xiàn)了漢明碼編解碼電路。仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該方法實(shí)現(xiàn)的漢明碼編解碼電路方案正確，并具有速度快、修改方便、可移植性好等優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：11/5/2015

一種混合的IWOPSO改進(jìn)入侵性雜草優(yōu)化算法

為了提高入侵性雜草優(yōu)化算法（IWO）在搜索深度上的不足，使算法在處理連續(xù)性問(wèn)題時(shí)具有更好的全局收斂性，根據(jù)雜草算法在搜索上的廣度和粒子群算法（PSO）在搜索上的深度，提出了一種改進(jìn)的IWOPSO混合算法。該算法在子代擴(kuò)散中以PSO算法中的位置、速度公式代替了雜草算法中的正態(tài)分布方式，引入一個(gè)隨機(jī)數(shù)對(duì)新的子代個(gè)體進(jìn)一步正態(tài)分布，提高了算法后期的局部搜索能力，使算法收斂到更好的全局最優(yōu)解。利用5個(gè)benchmark函數(shù)測(cè)試算法的尋優(yōu)能力，仿真結(jié)果表明，無(wú)論對(duì)于多峰還是單峰函數(shù)，低維還是高維函數(shù)，IWOPSO算法的收斂速度和最優(yōu)解都要優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)IWO和PSO算法。

發(fā)表于：11/5/2015

基于效用的虛擬網(wǎng)絡(luò)資源分配模型

在虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，提出了基于效用的鏈路資源分配模型，使鏈路資源在存在擁塞的情況下達(dá)到最優(yōu)分配。模型設(shè)計(jì)了單寡頭壟斷情況下虛擬業(yè)務(wù)提供用戶與壟斷者的效用函數(shù)，以及其達(dá)到均衡的條件，同時(shí)增加寡頭數(shù)來(lái)討論企業(yè)進(jìn)入條件以及資源最優(yōu)分配下的企業(yè)數(shù)量。由仿真分析可以得出，基于效用的資源分配模型能夠有效地促進(jìn)用戶與企業(yè)之間、企業(yè)與企業(yè)之間的博弈，在雙方利益最大化基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)資源最優(yōu)分配。

發(fā)表于：11/5/2015

未來(lái)網(wǎng)絡(luò)休眠機(jī)制的研究*

目前傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)顯得越來(lái)越臃腫，以致于產(chǎn)生很多的問(wèn)題，其中能耗問(wèn)題顯得越來(lái)越突出。為了解決這些問(wèn)題，不是對(duì)已有的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)做修補(bǔ)，而是革命性地更改網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)。國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有部分項(xiàng)目提出了未來(lái)網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，并且在一些新型的網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)下提出了休眠機(jī)制，旨在降低能耗。主要介紹了未來(lái)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的休眠方案，同時(shí)對(duì)節(jié)點(diǎn)級(jí)休眠方案進(jìn)行仿真和比較，為以后的研究做鋪墊。

發(fā)表于：11/5/2015

基于DSP/BIOS的視頻圖像復(fù)原系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于TI公司高性能Davinci系列TMS320DM6437芯片構(gòu)建了一個(gè)集視頻采集、退化仿真及復(fù)原的實(shí)時(shí)視頻圖像復(fù)原系統(tǒng)。首先，在VC平臺(tái)上模擬了圖像退化及復(fù)原算法；然后，在TMS320DM6437的平臺(tái)上對(duì)算法進(jìn)行了移植；最后，在DSP/BIOS實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)中對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化，并加入人機(jī)交互。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠有效實(shí)現(xiàn)視頻圖像的復(fù)原，并且具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)，人機(jī)交互良好的特點(diǎn)。

發(fā)表于：11/4/2015

改進(jìn)SURF算法的圖像拼接算法研究

針對(duì)目前圖像拼接算法存在對(duì)于圖像配準(zhǔn)過(guò)程中對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)對(duì)難以準(zhǔn)確匹配的問(wèn)題，提出了一個(gè)通過(guò)改進(jìn)的SURF算法提取圖像特征點(diǎn)，然后對(duì)得到的特征點(diǎn)進(jìn)行描述，利用快速RANSAC算法配準(zhǔn)圖像，最后采用像素加權(quán)的方法進(jìn)行圖像融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的改進(jìn)SURF方法有效地提高了特征點(diǎn)提取的準(zhǔn)確性，去除了錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)對(duì)，將整個(gè)拼接過(guò)程的效率從之前的13.03對(duì)/秒提升到15.20對(duì)/秒。

發(fā)表于：11/4/2015

基于Android的教學(xué)資源庫(kù)移動(dòng)客戶端的研究與實(shí)現(xiàn)

提出了一種基于Android平臺(tái)的教學(xué)資源庫(kù)移動(dòng)客戶端的解決方法，分析了該系統(tǒng)的架構(gòu)和主要模塊，并以本校的教學(xué)資源庫(kù)為例，具體實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)，其對(duì)移動(dòng)校園應(yīng)用以及移動(dòng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研究具有一定的參考價(jià)值。

發(fā)表于：11/2/2015

DWARF格式調(diào)試信息中的數(shù)據(jù)壓縮方法淺析

DWARF格式是一種常用的調(diào)試信息格式。DWARF格式使用多種方法壓縮存儲(chǔ)調(diào)試信息，以減少對(duì)可執(zhí)行文件存儲(chǔ)空間的占用。DWARF使用變長(zhǎng)數(shù)據(jù)LEB128存儲(chǔ)整型數(shù)。DWARF使用相鄰行調(diào)試信息的變化存儲(chǔ)行號(hào)調(diào)試信息，并利用該信息的特點(diǎn)將其進(jìn)一步壓縮至1 B。DWARF把相同的內(nèi)部格式定義數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在單獨(dú)的節(jié)區(qū)。DWARF格式定義的這些數(shù)據(jù)壓縮方式值得數(shù)據(jù)壓縮相關(guān)領(lǐng)域?qū)W習(xí)和借鑒。

發(fā)表于：11/2/2015

五大網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)挑戰(zhàn)企業(yè)未來(lái)發(fā)展

隨著云計(jì)算與大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的加快部署，網(wǎng)絡(luò)管理人員必須不斷重新調(diào)整并進(jìn)一步發(fā)展網(wǎng)絡(luò)。在這一挑戰(zhàn)的推動(dòng)下，各種新技術(shù)與新標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)運(yùn)而生，不僅可用于提高和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)容量、安全性與靈活性，同時(shí)還能夠控制成本。下面讓我們來(lái)看看2015年的五大網(wǎng)絡(luò)趨勢(shì)及其對(duì)廣大用戶的意義。

發(fā)表于：11/1/2015

TE Connectivity成為云達(dá)科技戰(zhàn)略聯(lián)盟合作伙伴之一

中國(guó)上海 - 2015年10月29日 - 全球連接領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)TE Connectivity (TE) 近日正式成為云達(dá)科技戰(zhàn)略生態(tài)聯(lián)盟合作伙伴之一。雙方將進(jìn)一步發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，拓展未來(lái)發(fā)展，推動(dòng)更豐富、更深層次的業(yè)務(wù)合作，實(shí)現(xiàn)在云計(jì)算領(lǐng)域的共贏發(fā)展。

發(fā)表于：10/31/2015

云計(jì)算時(shí)代 IBM為何始終缺席

“過(guò)去的20年，我們一直在于IBM和SAP展開競(jìng)爭(zhēng)，但今天我們?cè)僖膊魂P(guān)注這兩家公司了。”這句話是甲骨文掌門人在美國(guó)舊金山當(dāng)?shù)貢r(shí)間10月25日舉辦的Oracle OpenWorld大會(huì)上所說(shuō)的，同時(shí)他還認(rèn)為甲骨文在云計(jì)算領(lǐng)域的最大競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是微軟。

發(fā)表于：10/30/2015

ARM推新數(shù)據(jù)連接器準(zhǔn)備迎接新處理器架構(gòu)

繼先前將CoreLink CCI-500連結(jié)器應(yīng)用在Cortex-A72核心架構(gòu)設(shè)計(jì)，ARM稍早宣布推出全新CoreLink CCI-550連結(jié)器，并且加入多核心多叢集配置功能，預(yù)期下一波處理器核心架構(gòu)可能同樣導(dǎo)入多叢集 (Cluster)運(yùn)作模式，亦即將如同聯(lián)發(fā)科Helio系列處理器所主推“多檔”運(yùn)作模式。

發(fā)表于：10/30/2015

基于MapReduce框架下的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法

隨著社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的增加，社團(tuán)發(fā)現(xiàn)獲得來(lái)自學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的大量關(guān)注，是因?yàn)樗诂F(xiàn)實(shí)世界中有許多的實(shí)際應(yīng)用。格文-紐曼（Girvan-Newman，GN）是現(xiàn)今最流行的算法之一，但在大型網(wǎng)絡(luò)上由于需要計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中每對(duì)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑而產(chǎn)生了相應(yīng)的局限性。為此，利用MapReduce模型，提出了一種并行版本的GN算法來(lái)支持大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)的新方法，稱之為最短路徑之間的MapReduce算法（Shortest Path Betweenness MapReduce Algorithm，SPB-MRA）。此外，還提出了一個(gè)近似技術(shù)，進(jìn)一步加快社區(qū)檢測(cè)過(guò)程。在Hadoop上利用開源平臺(tái)MapReduce框架實(shí)現(xiàn)了SPB-MRA算法。結(jié)果表明，隨著reducer數(shù)量的增加時(shí)間呈線性減小，并且引入了一種近似技術(shù)可以忽略誤差。

發(fā)表于：10/29/2015

基于Torque的新型作業(yè)調(diào)度策略的研究

在高性能計(jì)算集群中，優(yōu)秀的作業(yè)調(diào)度軟件和作業(yè)調(diào)度策略對(duì)系統(tǒng)的高效運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用，目前針對(duì)作業(yè)調(diào)度策略的研究多集中在單個(gè)策略的深入挖掘，少有整合多個(gè)策略考慮的文章。針對(duì)集群作業(yè)的運(yùn)行特點(diǎn)，提出了一種基于節(jié)點(diǎn)負(fù)載情況自定義優(yōu)先級(jí)回填的調(diào)度策略，可以有效提高性能和計(jì)算集群的運(yùn)行效率。

發(fā)表于：10/29/2015