论IPv6技术的研究现状

IPv6技术是随着互联网发展而迅速崛起的技术.本文描述了IPv6技术出现的原因,分析比较了IPv4技术与IPv6技术,指出了IPv4技术的不足之处及IPv6技术的特点,介绍了IPv6技术研究的现状,说明了IPv6技术的典型应用,最后,对IPv6技术未来发展前景进行了展望.     

浅谈蓝牙技术的发展现状和前景

蓝牙技术是通信技术的革命性变革。本文首先概括地介绍了蓝牙技术的概念及特点,在此基础上,阐述了蓝牙技术的系统构成,然后,分析了蓝牙技术的主要应用,提出了蓝牙技术的发展现状,最后,对蓝牙技术的发展前景进行了展望。     

浅析计算机通信与网络发展的应用技术

随着信息技术的发展,计算机通信技术与网络技术取得了迅速发展。计算机通信技术与网络技术的应用范围也越来越广。这些技术的应用有效提升了计算机使用效率。通过描述计算机通信技术与网络技术,重点讲述了计算机移动技术、宽带技术以及多媒体技术,技术使用推动社会稳健发展。     

数据集成技术综述

从现行信息需求出发,介绍了数据集成技术发展的必要性,讨论了已有的数据集成技术,分析了这些技术的优缺点,介绍了网格技术、本体技术两个新的异构数据集成技术。在此基础上给出了本体技术和中间件相结合数据集成解决方案。最后,提出了数据集成方法的发展方向。     

Internet Push技术的分析与展望

Internet Push技术是第三代浏览器的核心技术,是近年出现的减少Internet上信息过载和高效获取信息资源的新技术,时下最热门的电子商务、网上营销等都应用了Push技术,在介绍Push技术产生背景,要领的基础上,分析了Push技术的实现方式,阐述了Push技术发展的技术基础,如频道技术、IP多播技术等,在分析了Push技术陷入困境的原因后,讨论了Push技术的发展趋势。     

民用航空器测试技术体系架构研究

分析了构建民用航空器测试技术体系的需求,提出了民用航空器测试技术体系架构,并分析了测试技术需求层、测试技术实现层、测试技术产品层、测试技术标准层、测试技术验证层和测试技术应用层等要素的实施途径,明确了民用航空器测试技术体系的构建方法,希望研究成果对于构建民用航空器测试技术体系有一定的指导作用。     

对典型分布式计算技术的分析和比较

本文对分布式计算技术的工作原理和几种典型的分布式计算技术,如中间件技术、网格技术、移动Agent技术、P2P技术以及最近推出的WebService技术进行了分析和比较,介绍了存储整合在分布式计算技术中的应用,指出了其存在的一些问题。     

论P2P技术的研究现状

P2P技术是随着互联网发展而迅速崛起的技术.该文描述了P2P技术出现的原因,分析比较了P2P技术与C/S技术,介绍了P2P技术的特点、P2P技术研究的现状,说明了P2P技术的典型应用,客观的交待了P2P技术存在的问题,最后,对P2P未来发展前景进行了展望.     

论P2P技术的研究现状

P2P技术是随着互联网发展而迅速崛起的技术。该文描述了P2P技术出现的原因,分析比较了P2P技术与C/S技术,介绍了P2P技术的特点、P2P技术研究的现状,说明了P2P技术的典型应用,客观的交待了P2P技术存在的问题,最后,对P2P未来发展前景进行了展望。     

LED调光控制技术在飞机导光板照明中的应用

描述了LED技术在飞机驾驶舱照明控制系统中的应用情况,针对目前民用飞机驾驶舱导光板照明普遍采用的LED电压调光技术和单纯PWM调光技术的不足,提出了改进的LED调光技术方案。新型方案利用组合调光技术和数字调光技术,弥补了传统LED调光技术的不足,并对不同的LED调光控制方案进行了分析,最后提出了LED调光技术的发展方向。     

隐含概念漂移的不确定数据流集成分类算法

近年来,数据流分类问题已经逐渐成为数据挖掘领域的一个研究热点,然而传统的数据流分类算法大多只能处理数据项已知并且为精确值的数据流,无法有效地应用于现实应用中普遍存在的不确定数据流。为建立适应数据不确定性的分类模型,提高不确定数据流分类准确率,提出一种针对不确定数据流的集成分类算法,该算法将不确定数据用区间及其概率分布函数表示,用C4.5决策树分类方法和朴素贝叶斯分类方法训练基分类器,在合理处理数据流中不确定性的同时,还能有效解决数据流中隐含的概念漂移问题。实验结果表明,所提算法在处理不确定数据流的分类时具有较好的鲁棒性,并且具有较高的分类准确率。     

基于属性重要性的定性数据聚类分析及应用

传统的聚类方法大多是基于距离或者是样品间相似度的,这就要求所分析的数据必须是定量的。但是在数据挖掘中,存在着大量的定性数据,传统的聚类分析方法已不再是一个可行的方法,这就需要寻找一个可以有效处理定性数据的聚类方法。粗糙集是处理定性数据的有效方法,在详细阐述粗糙集的相关概念后,利用属性重要性的概念,提出了一种能有效处理定性数据的聚类分析方法,并利用了数据对该方法进行了实证分析,取得了良好的结果。     

数据治理技术

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.     

基于属性重要性的定性数据聚类分析及应用

传统的聚类方法大多是基于距离或者是样品间相似度的，这就要求所分析的数据必须是定量的。但是在数据挖掘中，存在着大量的定性数据，传统的聚类分析方法已不再是一个可行的方法，这就需要寻找一个可以有效处理定性数据的聚类方法。粗糙集是处理定性数据的有效方法，在详细阐述粗糙集的相关概念后，利用属性重要性的概念，提出了一种能有效处理定性数据的聚类分析方法，并利用了数据对该方法进行了实证分析，取得了良好的结果。     

基于共享数据中心的一卡通数据同步的研究

数字校园建设以后,要求对应用数据进行整合。校园一卡通系统作为数字校园的重要组成部分,其数据来源于数字校园的相关应用系统,如何保持一卡通数据与相关应用系统数据的同步是系统建设要解决的重要问题。本文分析了一卡通数据采集模式,提出了基于SOA架构的共享数据中心来实现一卡通数据同步的方案,详细描述了数据同步的实现步骤,结果证明了该方案的有效性。     

一种有效的受损数据隔离方法

数据库可生存性要求在发现受损数据时采用受损限制技术,以尽快隔离受损数据从而防止由于数据共享造成受损范围进一步扩大带来的危害。在DBMS内部设计并实现了一种受损数据隔离策略语言,并提出了一种有效的受损数据隔离算法。该算法使用SQL语句动态替换技术最大限度保证隔离阶段用户请求数据的完整性,并通过子查询动态视图替换法保证数据隔离的有效性。基于TPC-W基准的吞吐率测试证明,提出的数据隔离算法具有较高的运行时效率。     

缺失数据的维数增量式特征选择

现如今生活当中的数据大多都是动态变化的，并且在数据动态增加的过程中，许多特征中包含有缺失数据。如何处理动态变化的含有缺失数据的数据集的特征选择成为一个亟需解决的问题。为此，基于粗糙集理论，通过更新互补信息熵在含有缺失数据的数据集维数增加时的更新机制，进而提出一种缺失数据维数增量式特征选择算法，并通过实验进一步验证了算法的可行性与高效性。     

基于模式匹配的大规模数据分析软件设计与实现

在分析模式匹配算法的基础上,提出了一种改进的模式匹配算法,并将该算法应用于大规模数据分析软件设计之中。在数据分析的初始阶段,通过该模式匹配算法建立一张数据索引表,随后分析软件借助于索引表和帧结构分布表,对原始数据进行分析和处理。该算法的应用,有效的解决了大规模数据处理过程中的难题,提高了大规模数据处理软件的效率。     

On Bandwidth-Efficient Data Broadcast

In this paper, we leverage network coding to reduce the bandwidth consumption for data broadcast. We use the concept of mixing in a different way from the traditional network coding. Traditional network coding mixes all data items together. However, we mix each data item from only some data items according to the queried and stored data of receivers. Therefore, each receiver in our approach is required to receive fewer coded data to decode the required information, and the sender thereby is able to broadcast fewer data items. We formulate an optimization problem with integer-linear programming to minimize the bandwidth consumption in data broadcast. We prove that the problem is NP-hard and design an approximation algorithm that can be implemented in the data server. In addition, we show that different mixings of data items lead to different decoding costs for receivers. We design an algorithm to optimally code the data items with the minimum decoding cost.     

Nonparametric density estimation of streaming data using orthogonal series

Streaming data represent a serious challenge because implicit in the nature of streaming data, data are not exchangeable and are not storable. This means data must be processed on the fly. Density estimation is an essential tool used to make sense of data collected by large scale systems. In this paper, we present a recursive method for constructing and updating an estimate of the nonstationary probability density function. Our approach is shown to work well with simulated data as well as with real data.