数说

近日IDC预测，到2016年，商业分析软件市场规模将迟到507亿美元，复合年增长率（CAGR）达到9．8％。推动这一轮增长的直接原因是媒体对大数据的广泛关注，这让更多的企业开始关注商业分析软件。     

罗克韦尔自动化推出基于Web网页的人机界面

FactoryTalk ViewPoint软件是商业应用的、制造业的瘦客户端应用软件之一，使用了最新的微软Silverlight技术来构建，强化了可视化和实时决策能力，从FactoryTaIk View终端用户拓展到了基于浏览器的远程用户。     

CRM与知识管理

IDC知识管理项目高级研究分析员Greg Dyer说：“今天，企业启动知识管理项目最普遍的原因是想增加收益和利润，维持企业的关键能力和专家知识，改善客户服务。”根据IDC的预测报告“知识管理过程：实践方法”的研究结果表明，企业正在通过实施KM(Knowledge Management知识管理)项目来实现他们的商业目标。这类知识管理项目都强调知识共享、最佳实践     

基于R语言的LDA算法在房租预测中的应用

LDA算法是数据挖掘科学中用于判断样品所属类型的统计分析算法,广泛应用于商业、医学、情报学等领域.描述了使用R语言MASS软件包的LDA算法对真实的房租数据进行分析建模和模型评估的过程,所建立的模型可用于房租预测.对房租数据处理和建模的思路可应用于房产租赁业务,也可借鉴应用于其他情景的样品分类预测.     

企业邮件系统好管家

本文从笔者实际的邮件系统管理经验出发，探讨了针对Exchange服务器和用户邮箱进行日常流量分析的重要性和实施方法。并以Quest软件的MessageStats软件为例。说明了如何通过这些流量分析和使用报告来提高邮件系统运营的可靠性、安全性。降低总体拥有成本。以及对系统未来增长趋势做出准确的预测。[编者按]     

商业分析软件市场增长

正对大数据的大力推广和研发投入增加的双重因素带动2011年全球商业分析软件市场增长率达14.1%2011年的商业分析软件市场延续了2009年后的复苏态势并再一次取得耀眼业绩,全球总收入年增长率达到14.1%。IDC(国际数据公司)预测,到2016年,其市场规模将达到507亿美元,复合年增长率(CA-GR)达到9.8%。推动这一轮增长的直接原因是媒体对大数据的广泛关注,这让更多的企业高管开始关注商业分析软件。此外,以非关系型数据管理技术为基础的新型商业分析软件产品的出现使所有厂商加速新工具和应用软件的研发和收购,以及新旧技术的整     

针对声屏障的轨道交通的降噪研究

该文针对目前轨道交通中普遍使用的声屏障的降噪方案，提出了在轻轨轨道间增加双面吸声声屏障的新方案，以此来达到进一步降噪的目的。运用边界元方法，建立轨道声屏障降噪的边界元分析模型，利用边界元仿真软件SYSNOISE得到仿真结果，在此基础上预测声屏障的降噪效果。并研究分析了声屏障高度对降噪性能的影响，通过对比不同高度的降噪性能，得到最佳声屏障高度。最终通过对两种方案的降噪结果的对比，说明新的方案具有更好的降噪效果。     

挺直腰杆用开源

软件的安全从某种意义上就是软件使用的正确性。软件使用的正确性指的就是对于合法的输入会做出相应的正确结果，而对于非法的输入会做出相应的提示和正确指导。在这一点上，相关领域的开源软件一点都不逊色于同类的商业软件产品。     

风电功率预测预报系统的设计与实现

风电功率的准确预测对风电的合理调配利用、电网稳定、商业运营、决策服务等方面有着重要的作用。本文借鉴国内外风电功率预测软件优点,研究风电场功率预测业务流程,设计一套集数据采集、功率预测、精度分析等功能为一体的风电功率预测预报系统(WINd Power Prediciton,WINPOP)。本文介绍系统的设计思路,重点分析系统的技术架构和功能模块设计,阐明系统实现的关键技术,展示系统建成后的主要功能,并给出在风电场安装使用情况,结果表明,功率预测准确率达到85%以上。系统接入后能够减少旋转备用容量,提高风电利用率,保证电力系统的安全稳定运行。     

Tina软件解电路——求解直流和交流电路

Tina软件是一款优秀的电路仿真分析软件，使用它可以进行各种电路的分析和设计。同时使用Tina软件来求解各种实际电路问题也很方便，具有快捷方便并且不易出错的优点。本文介绍使用该软件求解电路问题的方法和特色，所用版本为Tina5．5汉化演示版。     

基于机器学习的软件缺陷倾向性预测研究

为了能尽早发现软件中存在的缺陷,使用传统的机器学习方法来预测软件模块的缺陷倾向性,选取了NASA公开数据集中的部分数据集,针对软件缺陷预测中类不平衡的问题,分别采取了随机欠采样和随机过采样的方案,再使用逻辑回归算法和随机森林算法分别对数据集进行训练和预测,使用了查准率(Precision)、查全率(Recall)、RO...     

自组织经验进化预测软件的设计与开发

针对所建立的具有仿人智能和机器学徒特征的自组织经验进化预测模型，运用软件工程方法学系统分析了预测软件的性能要求与模块组成，设计和开发了相应的软件。使用面向对象设计方法开发的预测软件结构合理、界面友好，具有联机帮助功能。以高妒铁水硅含量预测为案例对预测软件进行了测试。在线测试结果表明：设计的软件运行稳定，在具有一定预测经验的前提下，软件系统的预测效果优于对应条件下的人工预测结果。     

基于具有加权模糊隶属函数的神经网络的混沌时间序列预测

本文提出了以时间延迟坐标嵌入方法为基础的周期性波动预测模型。此模型使用一种叫作具有加权模糊隶属函数的神经网络的神经模糊网络(NEWFM)。在主要综合指标的预处理时间序列中使用了时间延迟坐标嵌入方法,并将此序列用作此神经模糊网络的输入数据来预测商业周期。以小波变换为基础使用其他方法进行了对比性研究,并对性能比较进行了主成分分析。使用线性回归分析来测试预测结果,以比较输入数据与目标类别,国内生产总值的近似值。另外两个模型忽略了基于混沌的模型捕捉非线性动态模型和系统中的相互作用。检验结果表明基于混沌的方法能够有效地增强预测能力,因此表明此方法比其他方法具有更优越的性能。     

非线性混沌时序预测研究及应用

混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为，针对混沌时间序列的难以预测和控制的问题，提出了基于趋势的混沌预测模型，利用混沌系统的初值、参数敏感性来微调和控制系统扰动。并用改进的最优化方法来估计模型的参数，在其相空间中对时序的未来值进行预测，算例表明。选取最佳的模型阶数能增加预测的准确程度，它不仅克服了仅用延迟嵌入技术的弊端，也降低了直接使用预测误差决定输入模式的盲目性．预测效果比其它时序方法要好．     

一种基于MM & MBPNN的软件衰退预测方法研究

由于系统环境的恶化,运行中的软件系统不可避免地会出现衰退现象。针对该现象,提出了一种用基于放大误差信号的改进的BP神经网络(MBPNN)来表示软件状态的马尔科夫模型(MM),并通过此方法来预测软件衰退。此方法弥补了单纯使用马尔科夫方法时对软件衰退状态预测不够准确的缺点,为软件抗衰的实施提供了依据。仿真实验表明,这是一种有效可行的预测方法。     

汉神商业信件功能简介

二十一世纪的钟声已临近，我们国家的改革开放也已加快了步伐，中国正在走向世界，给世界的发展带来了新的活力。在信息时代，信息的交流与沟通是企业生存与发展的必要条件。在高科技广泛应用的今天，商业信件的往来依然是企业间信息交流的主要手段。最佳秘书助理中英文商业信件的写作是企业经理和经理秘书的日常工作之一。对于商业需求问题的清晰表达以及准确的商用术语的使用，尤其是使用中英双语写出便于国际间交往的中文和英文两种信件，是一个商务人员必备的能力。汉神商业信件（HansLetter5．0），将是书写商务往来信件的最佳秘书助…     

硬件优化工具之显卡篇——RivaTuner全面认识

大部分玩家在买到各种PC配件后,总想让这些配件发挥出最佳性能、运行在最佳状态,但怎样才能挖掘出它们的全部实力呢?这就需要使用一些硬件优化工具来帮忙了,如板卡的驱动程序、显卡的超频调节软件、内存的优化软件及一些综合管理软件,正确使用好这些硬件优化软件,将充分发挥出硬件的所有能量。因此,有必要来认识和了解这些硬件优化工具。从本期开始,我们将为你介绍一些常用的硬件优化工具,让我们首先从显卡优化工具RivaTuner讲起。     

基于神经网络的系统建模研究

从基本的神经网络结构出发,构建了一个多输入单输出的神经网络系统,使用这个模型对电容柜各组数据的最大值进行预测,取得了良好的效果。继而改进上述神经网络模型,加入循环迭代操作,得到了动态的预测效果。从Matlab仿真结果中看到,对最大温度和将来温度的预测都有良好的效果,为进一步做故障诊断、预测控制打下了基础,使用Matlab编程来实现软件的仿真为将来进一步做软件的移植和通用做好了准备。     

计算机辅助气相色谱分析方法建立

描述了计算机辅助气相色谱分析方法的建立，已设计的软件不但可对样品能否使用气相色谱法进行判断，对气相色谱柱系统进行推荐，而且可进一步给出最佳的温度程序。用空气中毒物烃／卤代烃样品进行实验，预测结果与实验结果能很好吻合，保留时间误差在３％以内。     

一种EJB体系结构性能的研究

EEJBM体系结构采用服务器路由和构件调用预测算法来提高EJB应用系统的效率，把优化的重点放在使用Register-Provid来提供高效服务器地址和使用EJBPOOL来缓冲EJB构件的连接过程。文中分析了3种EJBPOOL中的构件预测替换策略，并且讨论每个算法特性及其不同应用场景。实验结果表明，这种新的EJB体系结构有效地提高了分布式系统的性能。