基于ASP.NET的课目考试平台的设计与实现

由于传统的改卷模式效率低下,重复性工作较多。为解决这一问题,提出一种基于ASP.NET的课目考试平台,该平台采用SQL server数据库存储试题库,运用ASP.NET和C#搭建平台结构,以B/S的形式展示考试界面,界面操作简单,零安装,方便学生和教师操作。目前该平台已完成设计并且投入到实际教学中运用,经过调查发现,平台运用后明显减少教师重复性工作。     

一种巴特沃斯低通滤波器构成的PWM转DAC设计

本文提出一种巴特沃斯有源低通滤波器构成的PWM转DAC设计,利用STC8单片机片内12位分辨率的PWM发生器产生了频率为10 kHz、占空比可变的PWM信号。将信号送入巴特沃斯低通滤波器后,PWM信号转换为直流电压,电压幅度与PWM信号占空比呈正比变化,转换得到的直流电压纹波小于0.2 mV,转换分辨率可达1/12位。转换电路线性度较高、纹波小、谐波抑制比较高。相比于专用DAC芯片或PAC芯片而,该方案性价比高,可以适配于分辨率要求高、建立时间要求一般的应用场景。     

基于三层B/S架构的数据资产全周期管理方法设计

数据资产是企业最为关键的战略资源.为优化企业数据资产利用模式、实现企业效益的最大化,基于三层B/S架构设计了数据资产全周期管理方法.首先分析数据资产价值影响要素,然后融合层次分析法和灰色关联分析法,利用关联度明确可比数据资产,继而建立数据资产价值评估模型.仿真结果表明:该方法具有高效的数据资产全周期管理效率,能够为企业经济效益的提升发挥积极作用.     

基于C/S架构的高校座位管理系统

为了实现高校座位的统一智能化管理,并满足不同区域座位的规则独立设定需求,开发了一套基于薄膜压力传感器检测和C/S架构、符合Android MVP设计思维的高校座位管理系统.分析了高校座位管理的需求,基于用户友好和界面友善原则,对系统的功能模块、数据流向和系统架构进行了详细分析和设计.系统包括C/S三层架构,基于Android MVP模式进行分层开发,实现了数据的映射、访问和持久化,并通过用户端APP以及检测终端的设计和调试,实现了座位使用情况的可靠检测和数据的信息化综合管理,提高了座位管理及使用效率,对解决高校座位管理难题,以及校园管理的信息化具有积极意义.     

基于列车实时数据协议AES加解密算法的实现

随着高速列车智能化集成度不断的提高,传输数据量的增大推动了TRDP(列车实时数据协议)技术的发展,与此同时,也为移动网络随意接入列车网络并恶意篡改通信数据提供了可能性.因此,提出搭建TRDP通信网络平台,在TRDP传输数据帧的基础上增加AES加/解密技术,实现对数据的加密和解密处理.结果显示,重要控制指令数据经过加密后,成功的避免了未知网络设备对列车传输数据的读取和篡改.为列车通信传输质量提供了基本保障.     

棉/涤混纺织物近红外简化分析模型构建方法研究

纺织品成分标签是纺织品技术法规严格控制的内容之一。论文采用近红外光谱分析技术对棉/涤混纺织物中棉含量进行分析。标准正态变量变换（SNV）用于消除由颜色、纹理和厚度等差异引起的纺织品光散射和光谱基线漂移;蒙特卡罗无信息变量消除（MCUVE）、竞争性自适应重加权算法（CARS）和迭代保留信息变量（IRIV）三种特征变量优选方法结合偏最小二乘回归（PLSR）用于棉含量近红外简化模型的构建;实验结果表明,经IRIV变量优选方法处理后,建模变量数减少到6,PLSR模型的RP和RMSEP分别为0.909和9.721。该方法为开发纺织品成分便携式近红外分析仪器的光源和探测器选用提供理论参考。     

基于互联网的移动远程医疗综合服务系统设计

以B/S框架为设计结构,以Web网页为载体,设计了一款基于Web网页形式的移动远程医疗综合服务系统,用户可以通过手机端、IPAD端、PC端进行访问.采用蓝牙组网方式,通过引入物联网,实现人体生理信息与位置信息的传输.     

基于B/S的核酸检测信息管理系统设计

目前,医护人员在进行核酸检测前都要对被检测人员进行信息登记。由于黑龙江省受境外输入病例影响,大面积人员需要做核酸检测。为了有效缓解医院对被检测人员信息手工登记的压力,也避免医务人员被感染的风险,本文提出基于B/S的核酸检测信息管理系统,从而大大提高了工作效率,降低了交叉感染风险。     

基于GRU循环神经网络辅助的组合导航算法

针对复杂场景下GPS信号失锁导致的INS/GPS组合导航系统定位精度严重下降问题,提出基于GRU(门控循环单元)循环神经网络辅助的方法.在GPS信号锁定的情况下,使用GRU循环神经网络对IMU传感器数据、组合导航信息、GPS信息进行训练;GPS信号失锁后,利用训练好的模型进行预测,继续补偿INS结果.通过实际跑车采得的数据进行验证,在GPS信号失锁时,使用GRU循环神经网络辅助相较于纯惯导系统精度有较大提高.与MLP(多层感知器)辅助的方法进行比较,验证了循环神经网络对于连续时间轨迹推算的优越性.     

基于空间非迭代Oseen格式的时间解耦局部并行方法

基于空间非迭代的Oseen格式,以软件FreeFem++的MPI功能为平台,提出时间解耦的局部并行方法来求解Navier-Stokes/Navier-Stokes耦合方程.通过解耦复杂区域,将耦合方程的求解转换为并行区域上单一非定常Navier-Stokes方程的求解.在空间上利用Oseen格式一步线性校正,时间上按照步长直接推进.数值实验表明,与空间非迭代Oseen格式的欧拉时间推进方法相比,该方法在保证精度的情况下,运行时间较短,显现了耦合方程求解的高效性.