面向人才招聘的搜索引擎优化技术研究

搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统。网站优化从狭义上讲,就是指搜索引擎优化,通过提高网站在搜索结果中的排名来吸引更多流量。文中根据搜索引擎工作原理,从网站关键词、链接、网站内容和网站结构四个方面如何针对搜索引擎进行优化提高网站流量和排名进行了分析,以面向人才招聘的网站为优化目标,提出了相应的优化策略。通过邵阳人才网的网站流量和排名提升的搜索引擎优化实例,验证了相应搜索引擎优化技术的有效性。     

GSM-R信令监测选择录音系统设计与实现

基于GSM-R的传统的录音系统具有通信事件和部分通话无法记录的局限,并且需要GSM-R网络的特别支持。文中提出了一种基于GSM-R信令监测的选择录音系统（OVRS）,通过信令监测技术,对呼叫信令流程进行分析,根据录音规则选择性地记录语音和与语音通话相关的事件,有效解决了以上问题,具有易规划、易管理、安全保密、易操作、易维护的特点。首先介绍了OVRS系统的硬件架构和软件系统设计;然后,阐述了系统包含的信令链路自动识别、选择录音、DXC设备控制等关键技术;最后,描述了系统的实现方案和实验结果,并对该系统的应用前景和社会效益、未来的工作进行了展望。     

NSD61型复用通道设备存在的问题及改进

NSD61型复用通道设备是从瑞士BBC公司引进的,目前在国内500kV线路应用较为普遍。一般都用作远跳和远切通道。本文根据该设备在葛凤线、葛双线投运以来的几次误动情况,进行了认真地分析讨论,对其防误动能力进行了剖析。又通过大量的模拟试验,发现NSD61在发信回路上的设计问题,并通过观场试验改进,完善了NSD61型复用通道设备的性能,收到良好效果。     

全国大学生信息安全竞赛的参赛经验探讨

本文通过分析首届"全国大学生信息安全竞赛"获奖名单,结合作者参赛和评审的经历,探讨了参赛经验和人才培养方法,希望能对准备参加竞赛的老师和学生有所帮助。     

直面信息技术发展对信息安全保密教学的挑战

信息安全保密素养是大学生必须具备的职业素养。本文分析了微电子技术、光电技术、声电技术、网络通讯技术等信息技术给安全保密工作带来的挑战,提出要有针对性地调整和发展信息安全保密教学的内容。在普及高科技知识和防窃密知识的同时,也引导学生消除对高科技窃密的"恐惧症"。     

端面泵浦Nd∶YAG连续输出1052nm波长激光器

设计了一个简单紧凑的1052nm波长激光器。首次利用激光二极管(LD)端面泵浦Nd∶YAG晶体,使用镀有高度选择性介质膜的反射镜产生该波段的激光。激光阈值为0. 3W, 当808nm波长泵浦光功率达到18W时产生了3. 5W的1052nm波长激光输出。光- 光转换效率为20% ,输出激光功率波动不超过3%。     

端面泵浦Nd:YAG连续输出1052nm波长激光器

设计了一个简单紧凑的1052nm波长激光器.首次利用激光二极管（LD）端面泵浦Nd：YAG晶体,使用镀有高度选择性介质膜的反射镜产生该波段的激光.激光阈值为0.3W,当808nm波长泵浦光功率达到18W时产生了3.5W的1052nm波长激光输出.光-光转换效率为20%,输出激光功率波动不超过3%.     

基于信任度的选举算法

针对移动代理系统中的选举算法，前人的研究主要集中于节点分割和分区融合问题，而很少研究选举过程中的收敛、无限扩散以及系统平台的功能整合问题.针对上述问题，提出了基于信任度的选举算法.把选举算法置于信任模型之上，基于信任度建立金字塔模型，选举过程在金字塔模型内进行.实验表明，该算法在解决收敛、无限扩散和实现系统平台功能整合问题上优于已经存在的算法，在解决节点分割和分区融合问题上和已经存在的算法性能相似.     

线宽展宽L波段掺铒光纤光源特性研究

提出了一种两级级联的掺铒光纤超荧光光纤光源(SFS)的新结构,采用耦合器将一个1 480 nm半导体(LD)泵浦源按照一定的分光比对第二级进行双向泵浦,第一段光纤未泵浦.通过研究两级光纤长度的比例、耦合器的分光比对结构性能的影响,优化结构参数后线宽扩展13 am,输出效率提高6%,并且该结构的中心波长也具有对泵浦功率不敏感的特性.     

单步划分融合多视图子空间聚类算法

多视图子空间聚类方法因其可以揭示数据内在的低维结构而被广泛关注,但大多数现有的多视图子空间聚类算法直接将多个来自原始数据的充满噪声的相似度矩阵进行融合,并且通常是在得到一致的多视图表示之后再使用K均值算法聚类得到最终的结果,这种将表示的学习过程和后续的聚类过程分离的两阶段算法会导致无法得到最优的聚类结果.为了解决这些问题,提出一种单步划分融合多视图子空间聚类算法.该算法不是直接融合具有噪声和冗余信息的相似度矩阵,而是从相似度矩阵中提取出更具有判别性信息的划分级信息进行融合.提出一个新的框架,将表示学习、多视图信息融合以及最后的聚类过程整合在同一框架中.这三个过程彼此促进,好的聚类结果可以引导生成更好的多视图表示,从而得到更好的聚类效果.提出一种有效的轮替优化算法来解决由此得到的优化问题.最后,在四个真实的基准数据集上得到的实验结果可以证明提出方法的有效性以及先进性.