无线传感器网络分簇拓扑控制算法

通过对经典的分簇算法HEED和EEUC进行研究与分析,对它们不足之处进行了改进,提出了一种新的基于双簇首节能的无线传感器网络分簇拓扑控制算法,即DCHEB算法。该算法提出了一种新的簇划分方案,通过此方案可以对无线传感器网络进行合理分簇,使得簇首节点位于合适的位置上,平均了各个簇的节点个数,可以避免簇内的边缘节点过早死亡。最后通过理论分析和仿真工具验证了该算法对减少无线传感器网络的能量消耗和延长其生存时间有很好的作用。     

一种具有强实时性、强鲁棒性的图像匹配算法

针对描述符BRIEF对图像旋转敏感的问题,提出一种改进的描述符RIBRIEF,该描述符具有识别能力强、提取速度快、占用空间小及抗干扰能力强等优点,并具有旋转不变性.经分析,图像匹配算法的实时性较大程度上由特征点数量、匹配点搜索次数及描述符相似度计算复杂度决定,因此提出通过描述符索引与描述符聚类相结合、基于FAST稳定特征点提取和逻辑运算计算相似度等方法提高算法的整体实时性.实验结果表明,与描述符BRIEF及SURF相比较,基于描述符RIBRIEF的图像匹配算法在鲁棒性及实时性方面均具有明显优势.     

Hadoop平台下的分形图像压缩编码

借助Hadoop平台实现了分形图像压缩编码,并将其应用于云渲染中对渲染后的图像进行压缩并传至用户阶段。采用4台PC机搭建Hadoop平台,并在此基础上进行分形图像压缩编码,实验结果表明,采用4台PC机的Hadoop平台并行压缩时间不到单台PC机压缩时间的30%,证实了该方案的现实有效性。采用分形压缩编码将云渲染后的图像传给用户具有压缩比大、传输时间短、解压缩快等特点,对改善云渲染用户体验具有重要意义。     

基于多GPU集群的编程框架

现如今,GPU作为一种低功耗高性能图形处理器单元,被广泛应用于高度并行化的应用程序中。其线程和内存的层次结构在诸多成功的多线程应用和科学研究中表现出巨大的优势。为了简化多GPU集群的编程模式以及更好地利用GPU的计算性能,设计并实现了一个新的基于多GPU的MapReduce并行编程框架。使用了并行虚拟文件系统（PVFS）来存储数据,考虑了动态的负载平衡和GPU相关的权重要素以达到优化系统的效率、透明性以及系统的可伸缩性的目的。在文中,将演示使用该编程模式解决地质应用的一个典型的偏移应用-叠前时间偏移（PKTM）,并给出实验结果。     

Numerical study of coal particle cluster combustion under quiescent conditions

Behavior of ignition and combustion of coal particle cluster under a quiescent condition was numerically simulated by solving balance equations of mass and enthalpy with combustion kinetic models of volatiles and char. Two-flame structure, one flame penetrating into the cluster and the other moving out of the cluster, was predicted during the combustion of coal particle cluster. Effects of radiative heat transfer, group number, ambient temperature, coal particle size, and oxygen concentration on ignition and combustion of coal particle clusters were also analyzed. Simulations indicated that the gas volume fraction of coal particle cluster increases with time after devolatilization. Gas velocity passing through the cluster surface varied significantly at volatile liberation. The ignition time delay was reduced with the increase of ambient temperature. The cluster devolatilization rate and char burning rate increased while the ignition time delay decreased with the increase of ambient oxygen concentration.     

Selectivities in methanol oxidation over silica supported molybdena

Selectivities in methanol oxidation over silica supported molybdenum oxide catalysts were investigated in relation with the phase distribution. The supported catalysts were prepared by impregnation with ammonium heptamolybdate. In addition to crystalline MoO₃, Mo containing cluster species of 1–2 nm size were observed by STEM even from a used catalyst with 13% catalyst loading. The percentage of Mo present as crystalline MoO₃ increases with the catalyst loading. An ESCA study indicates that part of surface Mo in the supported catalysts is reduced to Mo⁵⁺. The dimethyl ether selectivity increases with the catalyst loading and its formation occurs over the crystalline MoO₃ phase. The Selectivities to CO and methyl formate are greatly enhanced because of the presence of support, and are relatively independent of the catalyst loading and phase distribution. The dependence and independence of the Selectivities of different byproducts on the loading make the silica supported catalysts with high catalyst loadings less selective for the partial oxidation of methanol to formaldehyde.     

Hadoop平台公平调度算法研究与优化

Hadoop Map Reduce框架的公平调度算法以统一的固定配置文件管理计算节点上计算槽的数量,这不能保障集群负载均衡,亦不能满足不同用户的资源需求。针对公平调度算法配置方式的不足,提出一种动态反馈的调度算法。该算法结合公平调度算法预先分配的特性,能够对计算节点上的计算槽进行动态调整。实验结果表明,基于动态反馈的改进算法有效地提高了集群的执行效率。     

案例教学法在计算机网络课程教学中的应用

针对计算机网络课程的理论性、实践性和抽象性等特点,提出计算机网络课程案例教学法的可行性方案及其应用。通过TCP/IP协议族分层的原因和IP地址存在的原因和作用这两个具体的教学案例,开展具体的案例教学活动。分析表明,案例教学法在计算机网络课程教学中非常有效,应该进行推广和实施。     

基于Hadoop的实验室数据管理系统的实现

构建基于Hadoop的实验室数据管理系统,实现了云计算带来的补偿与分析支持服务,解决了多种数据类型查询不便的问题,也对云计算在教育科研领域的应用进行了尝试性的探索,为将来大规模应用云服务奠定了可靠的基础。     

基于荧光卟啉传感器阵列系统的肺癌标志物检测研究

针对肺癌呼出挥发性有机气体（VOCs）中的特定标志物,提出了一种新型的基于荧光卟啉传感器阵列检测系统,并对4种肺癌呼出标志物进行检测研究。通过小波分析等数学工具对测得的荧光光谱数据进行特征提取,然后采用层次聚类、主成分分析等统计学方法对特征向量进行分析。不同体积分数的各类标志物在聚类分析中能够完全正确的聚到一起。通过主成分分析得到的前3个主成分包含了标志物的88%的信息,便能对不同类别的标志物进行识别。研究表明：该荧光卟啉传感器阵列系统能够快速有效地对不同肺癌标志物进行识别,有望在临床中得到应用。