聚集经济性——对《企业群居之谜：集群经济学研究》的点评

从本质上说,互联网一定是生态的,或者说,一定要成为生态的,那么阿里巴巴就必须探索将关系和信任构成的社会网络全球化的有效途径。     

聚集诱导发光分子在双光束超分辨光存储中的潜在应用

聚集诱导发光分子因其高效的发光性质而被广泛应用于生物成像、光波导和电致发光等领域,但在光信息存储领域还鲜有研究。与其他光存储材料相比,聚集诱导发光分子的局域密度变化会引发荧光强度的变化,这在光存储领域是一个显著优点。该文针对聚集诱导发光分子的特性,讨论了该类分子在超分辨光存储领域的可能应用方式,以及需要解决的关键问题。     

烷基链长对四苯基乙烯衍生物聚集行为和光学性质的影响

制备了带有不同烷基链长的四苯基乙烯衍生物1,1,2,2-四(4-正己氧基苯基)乙烯(THPE)和1,1,2,2-四(4-正癸氧基苯基)乙烯(TDPE),并采用紫外吸收光谱、荧光光谱研究THPE和TDPE在四氢呋喃(THF)/H_2O混合溶剂中的光物理性质,通过扫描电镜观察THPE和TDPE在THF/H_2O中形成的聚集体的形态结构。结果表明,THPE和TDPE在THF/H_2O中的紫外吸收光谱都出现拖尾现象,然而开始出现拖尾时溶剂中的水含量不同,THPE和TDPE分别在水含量为50%和40%的THF/H_2O中开始出现拖尾现象;THPE和TDPE都具有聚集诱导发光(AIE)性能,它们的荧光量子产率随着水含量的增加而增大,但是荧光量子产率快速增长的起始点不同,THPE和TDPE的荧光量子产率分别在水含量达到40%和30%后开始快速增长;THPE和TDPE在THF/H_2O中都能形成形状规则的聚集体,不同的是THPE在水含量为70%时才形成有序的纳米棒,而TDPE则在水含量为50%时即能形成纳米棒和微米片。这表明,带有长烷基链的TDPE更容易聚集,通过调节烷基链长度,有望制备出发光效率高、聚集体结构可控的AIE材料。     

用于实现(k,e)-匿名模型的MDAV算法

MDAV算法是一种高效的微聚集算法,但它未考虑等价类中敏感属性多样性问题,生成的匿名表不能抵制同质性攻击和背景知识攻击。针对该问题,提出一种能够实现(k,e)-匿名模型的MDAV算法,简称(k,e)-MDAV算法。该算法将距离类中心最近的至少k个不同敏感值的元组聚为一类,并要求每个类内敏感属性值最大差异至少为e。实验结果表明,该算法能够生成满足(k,e)-匿名模型的匿名表。     

采用任意播方式的机会数据聚集算法

数据收集是无线传感网络研究的关键问题,是诸多无线传感网络应用的基础.降低数据聚集的延迟是数据聚集研究中的重点问题.现有的面向延迟的数据聚集算法,多是通过在树型网络结构上设计无冲突的节点调度算法,来降低数据聚集的延迟,没有考虑到无线网络数据易丢失的特性,不能达到期望的延迟效果.本文针对上述问题,提出一种采用任意播(anycast)方式的机会数据收集算法(OA算法).该算法利用机会传输(opportunistic transmission)的思想,用任意播方式传输数据,通过减少数据聚集中重传数据包的数目,来降低数据聚集的延迟.实验表明,与SPT(Shortest path tree)上的数据聚集延迟相比,该方法的发包数目减少了15%,延迟降低了10%.     

基于形态分析识别设计模式中的集中管理式聚集

针对常见的利用指针或引用的聚集实现方式,提出一种基于形态分析的一对多聚集关系的自动识别方法。首先,扩充Sagiv的三值逻辑结构中的谓词以描述链表上聚集管理操作的语义特征。然后,给出基于控制流上链表形态结构的变化识别聚集管理行为的方法。最后,通过开源软件JEdit中的实例分析展示了该方法的有效性。     

聚集系数在对等网路由搜索算法中的应用

针对对等网搜索技术结构化拓扑中不支持复杂查询以及非结构化拓扑中搜索的可扩展性差等问题,该文提出一种新的搜索算法,将现有的对等网拓扑结构进行改良,让结点以flood方式与DHT方式结合起来进行信息搜索。该算法以域为基础,域内根据聚集度来提高对普通结点进行搜索的命中率,域间使用Chord协议来完成搜索。通过这样的结合提高搜索的效率以及响应的速度。实验结果验证了搜索算法的有效性。为进一步的研究提供了有力的理论分析基础。     

路网数据流的预测聚集查询新方法研究

时空数据流的聚集查询技术已经成为数据库领域的研究热点。到目前为止,还没有一种有效的全时态聚集索引适用于非欧氏空间的路网数据流聚集查询。实现路网数据流的全时态聚集查询,必须解决:(1)路网的非欧氏空间特性问题;(2)路网上移动对象的重复计数、非均匀分布以及预测聚集问题。Sketch RR-tree解决了非欧氏空间特性和重复计数问题;为解决非均匀分布问题,借鉴草图划分思想,提出动态草图索引结构DynSketch:采用AMH智能划分Sketch RR-tree,使每个划分区域内车辆均匀分布,以提高聚集查询质量;同时,基于DynSketch,结合ES预测模型,提出了路网数据流的预测聚集查询算法。     

一种基于最小生成树的多目标进化算法

怎样保证朝Pareto最优解的方向搜索和如何获得均匀分布且范围广泛的非支配解是多目标进化算法(MOEA)设计时的两个关键问题,它们很大程度上取决于适应度赋值和外部种群维护这两个重要部分.提出了一种基于最小生成树的多目标进化算法(MST_MOEA).在考虑了个体间支配关系的基础上,利用个体与非支配集的距离和不同等级个体的树聚集密度来对适应度赋值;在外部种群的非支配解个数超过规定的种群规模时,用树的度数和树聚集密度对其进行修剪.将其应用于不同维数下9个测试函数,并与NSGA-II,SPEA2进行对比,结果证实了算法良好的收敛性和分布性.     

三值光计算机运算器网的拓扑性质

研究了三值光计算机运算器网。除了具有其他现实复杂网络所具有的性质如"小世界效应","无标度性质"外,该网络聚类系数C=0。为了更好地描述该网络所具有的性质,提出了一个新的概念——稠密度。结果表明该网络的稠密度比其度分布能更好地服从幂律分布。对采用不同基元构成的网络的性质进行了对比,从而在一定程度上为三值光计算机基元个数的选择提供理论依据。