商业POS机软件设计刍议

第1代和第2代商业POS机基本是软硬件合为一体的专用机,这类商业POS机软件是全封闭的,对于系统集成商或使用POS机商家不论购买哪一厂家生产的机器,均不可能在使用功能上加以扩充或改造,所能做的只能是使自己的销售过程去适应这类收款机所提供的功能。随着第3代商业POS机近年来进入商业自动化领域,这种局面被打破了。第3代商业POS机(也称为PC-BASE型POS机)是以PC机为基础配以各种商业专用外设而构成的,这就使得大量能在PC机上运行的软件(操作系统、网络通信软件、程序设计语言等)也可能在第3代商业POS机上运行,从而给系统集成商、软件开发商、乃至最终商家用户提供了一个可对其进行二次开发的广阔空间。这里讨论是第3代商业POS机软件设计方面问题。     

金融与奥运同行

要为众多的商户、POS机、ATM机等提供金融服务,少不了这些看似简单设备背后的金融机构IT系统的支持。2008年,北京将迎来1.5亿人次的境内游客和440万的海外游客,而这些又可预期消费总额将分别达到1225亿元人民币和45亿美元。作为与奥运产业密切联系的服务环节,     

消费者研究从何下手

零售终端上出现缺货的原因,在于对消费者的需求把握不足。供应商和零售商可以通过对门店POS数据、销售数据和会员消费信息等数据的分析和对购物者的调查来了解目标消费者的消费需求和行为特征,以克服不利经营的因素。     

必须走品牌和创新的道路

我们公司做商业POS经营已有10年时间，也算是国内最早一批从事这一行业的公司之一。1999年，我们第一次看到了DIY POS机箱，听到了DIY POS的理念，如同看到了POS机的春天。我们公司及时调整战略，把POS机放到了产品推广的重点，而把ECR收款机只作为门市销售。     

一种双核安全芯片的设计实现

介绍了一种双核安全芯片的设计方法,并以已实现的双核POS机安全芯片为例,对其原理及功能实现进行阐述。目前,纯粹的安全芯片基本都是单核的实现方案,主要通过监测是否遇到攻击来清除机密数据;在此基础上,通过特殊的双核设计,使得机密数据运行在与实际应用完全隔离的密闭环境当中,杜绝了机密数据在应用开发终端被诱取的可能。     

基于校园卡消费数据的学生消费水平判别模型建立

校园卡系统是高校信息化建设的重要组成部分,使用校园卡可以在校内任意商户进行消费,通过对学生消费数据的分析研究可以得出学生的真实消费水平.通过对学生校园卡消费数据的分析,根据主成分分析确定学生消费中的决定性指标,并基于K-means聚类算法将学生消费水平分为四类,通过判别分析建立学生消费水平判别模型,可以判别出学生的消费水平情况,对学校决策及贫困生资助等工作提供了数据支持和决策辅助.     

银行POS收单业务的数据分析和研究

阐述了从银行卡POS收单业务系统、外部数据源提取数据,过滤和归一数据,建立多维模型的数据仓库,进行信息处理、OLAP分析和数据挖掘的过程。通过分析商户特征,有目标地发展特约商户,实现银行手续费收益最大化。     

易捷通POS机进驻北京奥运会场馆

从北京奥运会8月8日开幕当日起，深圳市易捷通公司生产的POS机进驻奥运场馆的百余台易捷通POS机将全速运行。     

基于蚁群聚类算法的贫困生评定模型分析与研究

高校学生校园卡消费数据的准确聚类对于贫困生评定工作具有重要参考价值.基于在校生校园卡月均消费金额、日均消费金额、学期平均消费金额、次均消费金额四个指标,在基于蚁群模型的聚类算法中,以消费记录间特征相似度值作为启发信息,以各子簇内相似度值最大化作为最优适应度值进行聚类.实验结果表明,该算法在聚类准确性上优于传统算法,可为贫困生评定提供更加准确的参考依据.     

超市信息化建设对POS机的要求——访华普超市信息部总监沈强

在POS机价格不断降低的同时,其功能却是日趋强大的,从单一的收银到现在的查询、改密、消费、退货、预授权、结算等,POS机联合其丰富的外设实现了众多功能。     

基于校园一卡通消费数据的几种聚类算法的分析比较

随着高校管理信息化的加速和高校管理部门对各类校园信息资源需求的不断加强, 校园一卡通被广泛应用于学生生活的各个领域, 并要求对其存储的海量数据进行挖掘分析为各个部门提供决策依据。聚类算法作为最常用的数据挖掘方法之一被广泛应用于一卡通数据挖掘, 但目前不清楚哪种方法更适用于一卡通数据。使用多种常用聚类算法对一卡通数据进行了实验, 得出了最适合挖掘该数据的聚类算法, 并分析了相关原因。     

教学数据可视分析方法研究与实践

随着互联网的发展,数据可视分析理论、技术和产品迅速普及,并渗透到各个行业。中国教育信息化经历了网络化和数字化阶段,正处于集成化和智慧化,进一步提升教学教育治理能力阶段。该文旨在研究数据可视化在教育行业的应用,在不影响学校原有信息系统运行的情况下集成可视分析数据门户。学校采集和存储了丰富校园数据,包括成绩、考勤和消费等各方面的数据。在这些数据的基础上,对学生成绩、教学状况等进行分析,并应用可视化技术展示分析成果。在敏捷开发理论指导下,应用云计算、数据仓库和商业智能等技术和产品,在云端集成校园数据,搭建可视分析数据门户。该成果是数据可视化技术在传统教育行业的一次有效实践,目的在于服务教学设计,优化学生管理,推动智慧校园建设。     

利用流控设备管理和优化校园网流量

由于P2P技术迅猛发展,中国药科大学校园网出口拥塞严重,迅雷和网络视频占用了大量带宽,导致校园网用户的正常应用无法保障。为了解决此问题,中国药科大学在校园网出口部署了流控设备,对出口流量进行优化和管理,有效的检测和防止非关键应用对网络带宽资源的大量消耗,保证关键应用的带宽使用,校园网出口流量得到了有效的管理和控制。     

时空属性关系标签的频繁轨迹模式挖掘

校园卡技术的广泛应用是高校信息化程度的重要标志，其中学生消费数据隐含了强大的潜在价值，对其进行挖掘具备重大的实用意义。由此，提出一种将校园消费流水数据转换为带有时空属性的消费轨迹树DP-DBSCAN算法和带有关系标签的频繁轨迹挖掘模式FP-TRtree。DP-DBSCAN算法采用时间分块、顺序查询和距离度量，能高效地将数据转换为FP-TRtree带有顺序的频繁一项集，同时无需考虑参数问题，也避免了查询每个数据点最近邻对象的巨大耗时。FP-TRtree模式按顺序添加关系值，支持度降序排序，并对相同轨迹节点间的关系标签不断迭代优化。可视化分析结果表明，该数据转换算法和挖掘模式不但可以发现频繁消费的学生关系轨迹网及孤立人群，而且能定量描述节点间学生的消费亲密程度，同时也减少了数据库扫描次数以及树分支的建立。实验结果不仅符合学生实际消费情况，还能从复杂的消费网络中发现隐含的信息，为院校管理、领导决策提供可参照的依据。     

基于Hadoop 的高效连接查询处理算法CHMJ

提出了一种并行连接查询处理算法CoLocationHashMapJoin(CHMJ).首先,设计了多副本一致性哈希算法,将具有连接关系的表根据其连接属性的哈希值在机群中进行分布,在提升了连接查询处理中数据本地性的同时,保证了数据的可用性;其次,基于多副本一致性哈希数据分布,提出了HashMapJoin并行连接查询处理算法,有效地提高了连接查询的处理效率.CHMJ算法在腾讯公司的数据仓库系统中进行了应用,结果表明,CHMJ连接查询的处理效率比Hive系统提高了近5倍.     

高校BBS舆情监测系统设计与实现

基于旁路模式实时分析还原出高校论坛的帖子内容作为论坛舆情监测的数据源,根据用户访问论坛的网络数据流分布符合幂率特征设计了一种高效的改进型LC（Lossy Counting）数据流频繁模式挖掘算法分析论坛的访问热点,采用增量层次聚类算法对还原出的主题内容进行聚类的舆情分析系统;同时提供管理模块可以限制敏感话题的访问范围。系统经过一段时间的运行,证明能够准确监视论坛的舆情动向。     

基于WirelessHART协议的适配器低功耗设计

针对WirelessHART适配器因功耗高造成回路压降大,导致工作不稳定以及过程数据回传周期长、实时性差的问题,提出一种基于WirelessHART协议的适配器低功耗设计。本设计分析了适配器能耗最高的搜索态与运行态特点,采用多态独立式节能策略。搜索态阶段,通过动态MCU睡眠机制,优化广告包搜索算法,提高搜索效率,使回路压降只有2.5 V,保证入网稳定性。运行态阶段,引入电能动态自适应算法与MCU睡眠机制,降低电能消耗,结合TDMA时隙调度算法,提升过程数据回传的实时性。实验表明,适配器以4~20 mA回路供电方式,在环境温度-40℃~85℃条件下,工作稳定,整体功耗降低40%,过程数据回传周期缩短4倍。     

无线传感器网络低功耗自适应分簇协议

低功耗自适应分簇(LEACH)协议随机循环地选择群首节点将网络能耗平均分配到每个传感器节点中,但并没有考虑每个节点的剩余能量。为了避免能量较少节点因为当选为群首较快消耗能量而过早死亡,提出了一种LEACH-New节能算法,根据能量概率选取剩余能量较多的节点作为群首并确定最佳群首个数,群首收集数据并融合后采用单跳和多跳相结合的方式将数据转发给基站。这样解决了LEACH协议能量较少节点当选为群首和群首负载过重的问题,从而延长网络生存时间。仿真结果表明,改进后算法有效地减少了网络能量消耗,保证了网络负载的平衡。     

园区网边界流量采样及其可视化研究

基于NetFlow流技术通过提取园区网边界数据流的地址、端口、协议和流量等特征属性在三维空间中建立流的几何可视化模型,简化了网络流量的显示,设计了基于地址段A的可变坐标几何建模算法,优化了模型的渲染,为网络管理人员提供了一种通过流的3D可视化图形来感知网络运行性能的手段。实验表明该模型有效反映了网络流量的相关特征。