嘉道系统公司的电子商务解决方案

需求背景 某物流电子商务供应商的核心业务包括：综合物流服务、销售增值服务、以网上交易为手段，进行资源整合、提供物流支持．全面发展电子商务业务．利用先进的互联网技术帮助企业提高经营效率、降低经营成本、提高客户的满意度，使买卖双方获得更多的贸易机会．在提高市场运作效率的基础上发展销售增值服务。     

易利信携手Telstra启动全球首款以刀锋服务器技术为基础的移动网络电话软交换机

易利信提供澳洲电信系统商Telstra全球首款以刀锋技术为基础的移动网络电话软交换机(mobile softswitch),Telstra已经将易利信全新移动交换中     

负载均衡技术的三种实现方法

目前,网络应用正全面向纵深发展,企业上网和政府上网初见成效。随着网络技术的发展,教育信息网络和远程教学网络等也得到普及,各地都相继建起了教育信息网络,带动了网络应用的发展。     

改进的群搜索优化算法在结构优化中的应用

针对桁架结构优化设计问题,对群搜索优化算法(GSO)进行了算法修改和参数调整,并将修改后的算法应用到10杆、17杆和200杆共3个桁架结构截面优化设计算例中,同时与另一种GSO改进算法(IGSO)进行了对比分析。对于每个算例,该文改进算法和IGSO算法各运行了10次,从10次运行的统计结果可以看出,改进算法的优化效果和稳定性均好于IGSO算法。另外,改进算法也与目前结构优化中较好的其它几个算法进行了比较,总体来说,改进算法的最佳优化结果与这些算法的最佳结果相当。     

Clustering-driven watershed adaptive segmentation of bubble image

In order to extract froth morphological feature, a bubble image adaptive segmentation method was proposed. Considering the image’s low contrast and weak froth edges, froth image was coarsely segmented by using fuzzy c means (FCM) algorithm. Through the attributes of size and shape pattern spectrum, the optimal morphological structuring element was determined. According to the optimal parameters, some image noises were removed with an improved area opening and closing by reconstruction operation, which consist of image regional markers, and the bubbles were finely separated from each other by watershed transform. The experimental results show that the structural element can be determined adaptively by shape and size pattern spectrum, and the froth image is segmented accurately. Compared with other froth image segmentation method, the proposed method achieves much high accuracy, based on which, the bubble size and shape features are extracted effectively.     

基于双DNS的缓冲可伸缩网络设计与实现

通过对网络负载均衡技术的研究,采用DNS轮序、网络地址转换和网络负载均衡群集技术,设计并实现了一种具有外、内网双重调度机制和具有缓冲能力的可伸缩网络,解决了网络服务的负载均衡、响应时间、吞吐率和可靠性问题。测试结果表明,该方法具有较大的优越性。     

基于拟生灭过程的群集机器人任务分配宏观分析与预测

以预测由个体局部规则涌现的全局行为为目的,提出一种新的群集机器人任务分配宏观模型,提供了解系统性能与作为模型参数的群集规模之间关系的分析手段,尤其是该模型对于任务类型和群集规模都没有限制。通过拟生灭过程模型建立系统任务分配动态性的演化方程,首次引入矩阵分析法到群集机器人领域,求解了宏观模型的闭式稳态解,发现了系统任务分配在稳态服从的统计规律。进行了包含上百个机器人的仿真,其结果说明了模型预测与分析的正确性和可靠性。     

基于改进智能体模型的群集运动行为研究

为进一步探索多智能体复杂的群集运动行为,给出了两种改进的智能体模型,即改进的有限感知范围的Boid模型和改进的具有优先方向的Leader-Follower模型。以改进的有限感知范围的Boid模型为基础,研究了群集趋同和危险躲避行为。并以改进的具有优先方向的Leader-Follower模型为基础,进一步研究了群集趋同和危险躲避行为,与Boid模型不同的是,由于引进了具有对环境先验信息已知的智能体Leader,后者的行为具有更丰富的动力学行为和更高效的群集趋同和危险躲避效果。结果表明,基于领域知识或结合工程实际背景对智能体模型进行有目的的改进是进一步推动智能体群集运动行为研究的有效途径。     

基于动态学习策略的群集蜘蛛优化算法

为了提高群集蜘蛛优化(SSO) 算法的性能, 提出一种基于动态学习策略的群集蜘蛛优化(DSSO) 算法. 该算法通过群体协作过程中学习因子的动态选择, 平衡算法的搜索能力和勘探能力; 采用随机交叉策略和云模型改进协作过程个体更新方式, 在维持种群多样性的同时尽量提高收敛速度. 基于标准测试函数的仿真实验表明, DSSO 算法可有效避免早熟收敛, 在收敛速度和收敛精度上较标准SSO 算法和其余4 种较具代表性的优化算法均有显著提高.