高性能计算机管理软件基本原理研究

通过论述高性能计算机的特点、管理软件的工作原理、系统结构以及基于Java的管理软件的实现方案,论述高性能计算机的接口界面的设计与实现,高性能计算机管理软件利用智能平台管理接口(IPMI)协议,并通过BMC卡和网络启动来实现对电源和网络参数的设置.以迭到对计算机的管理.     

浅谈coreldraw教学以中学生为中心的具体体现

Coreldraw的教学比较注重实际操作能力,与传统科目的教学不同,它更应该以学生为教学的中心。所以在教学过程中要注意教学方式的改变。本文就coreldraw教学中如何做到以学生为中心做简单论述。     

基于单片机的小气候信息采集系统便携机设计

农业生产技术的快速发展,迫切需要一种适用于普及的、可靠、有效的针对农田小气候信息参数的实时采集系统,提高人们对作物生长与小气候之间关系的认识,为农业生产服务。本文介绍了基于PIC单片机的小气候信息采集系统便携机部分设计,文中详细描述了小气候信息采集方法和系统软硬件结构。便携机系统实现了包括温湿度、光照度、降雨量、蒸发量、大气压等15种小气候参数的自动、实时监测。通过实践证明该便携机设计合理、性能可靠,作为小气候信息采集系统的主体部分,是适合目前农田小气候信息自动监测的普及型设备。     

论计算机网络安全

随着计算机技术以及网络技术的飞速发展,计算机网络安全问题越来越受到人们的关注。本文主要介绍了计算机网络安全的含义,计算机网络中所存在的威胁以及加强计算机网络系统安全的相关技术措施。     

浅谈政府公文交换系统的发展

在社会信息化的不断推进过程中,各级政府的办公自动化需求也在不断升级,公文交换系统多样化且技术更新加速,随着改革的深入和我国加入WTO,公文交换系统的建设已经成为当前我国信息化建设的首要任务.     

数字水印的高斯低通滤波鲁棒性测试

随着网络技术和数字技术的发展,数字水印在版权保护、数据鉴别、数字产品认证领域有着广泛的应用前景。本文介绍了数字水印的基本原理和实现数字水印嵌入和提取的DCT算法,并在matlab环境下,对高斯低通滤波后的图像实现了水印的提取,测试了它的鲁棒性。     

数字水印技术研究及其matlab仿真

随着网络技术和数字技术的发展,数字水印在版权保护、数据鉴别、数字产品认证领域有着广泛的应用前景。本文介绍了数字水印的基本原理,并选取了离散余弦变换（DCT）算法在MATLAB环境下实现了数字水印的嵌入和提取。     

基于IMS移动终端的即时通信联系人列表管理器

本文主要介绍基于IMS移动终端的即时通信联系人管理器,该管理器主要由XML搜索器、XML解析器、XML管理模块、XCAP通信模块构成。分析联系人列表中联系人的XML片段的定长特性,设计了XML搜索器,实现了节点的快速查找。在XML管理器模块中,以节点路径和消息片段的方式提交联系人修改,减少XML消息传输的字节数,从而提高了消息的传输速率。     

Supervised classification of share price trends

Share price trends can be recognized by using data clustering methods. However, the accuracy of these methods may be rather low. This paper presents a novel supervised classification scheme for the recognition and prediction of share price trends. We first produce a smooth time series using zero-phase filtering and singular spectrum analysis from the original share price data. We train pattern classifiers using the classification results of both original and filtered time series and then use these classifiers to predict the future share price trends. Experiment results obtained from both synthetic data and real share prices show that the proposed method is effective and outperforms the well-known K-means clustering algorithm.     

1D correlation filter based class-dependence feature analysis for face recognition

In this paper, a novel one-dimensional correlation filter based class-dependence feature analysis (1D-CFA) method is presented for robust face recognition. Compared with original CFA that works in the two dimensional (2D) image space, 1D-CFA encodes the image data as vectors. In 1D-CFA, a new correlation filter called optimal extra-class origin output tradeoff filter (OEOTF), which is designed in the low-dimensional principal component analysis (PCA) subspace, is proposed for effective feature extraction. Experimental results on benchmark face databases, such as FERET, AR, and FRGC, show that OEOTF based 1D-CFA consistently outperforms other state-of-the-art face recognition methods. This demonstrates the effectiveness and robustness of the novel method.