基于数据质量评价的目标估计

针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题，提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法，对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价，并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重，从而减少人工干预，提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。     

学情调查和数据驱动专业基础课教学探索

文章以“数字电子技术基础”课程为对象,设计了基于教学数据和问卷调查的教学框架。通过学生情况调查和雨课堂教学数据掌握学习状态和学习能力,针对性设计了个性化作业布置、拓展延伸、疫情线上自学跟学双通道等特色教学方式。结课问卷表明教学设计得到了良好评价和认可。     

基于KNN算法的不良步态分类

针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7％,对足外8步态的正确率为92.8％以及足内8的正确率为91.0％.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本.     

高职院校共享式数据中心平台的设计与实现

本文以高校数据中心为例,从数据治理及数据应用两个维度介绍了数据中台在整个数字校园框架中的功能及位置。笔者以高校数据治理体系建设、治理方式和治理效果为导向,设计了数据中台治理体系架构,分析数据资产化过程中挖掘数据资产的重要性,实现高校数据资源价值的最大化,并将有价值的数据无缝接入数据中台,清晰转换生成数据仓库,为高校师生提供更好的数据服务。     

基于Hadoop的气象数据分布式存储技术研究

针对目前气象数据存储所面临的海量扩张、高并发读写、结构化和非结构化数据并存以及长时间序列和大数据集检索效率低下等问题,提出了以Hadoop开源框架为基础的气象数据分布式存储方案。通过对气象数据自身属性和特点进行分析,得出了气象数据在经过充分优化的基础上,在分布式存储框架中具有很强的适应性和规模化应用的潜力;并在HBase数据库中的Row Key设计和小文件合并策略方面做了创新。最后针对气象数据中广泛存在的结构化和非结构化这两种主要数据类型,以自动气象站数据和雷达产品数据为具体实例,给出了详细的设计思路和实现方法。     

Joint Power-Trajectory-Scheduling Optimization in A Mobile UAV-Enabled Network via Alternating Iteration

This work focuses on an unmanned aerial vehicle(UAV)-enabled mobile edge computing(MEC) system based on device-to-device(D2D) communication. In this system, the UAV exhibits caching,computing and relaying capabilities to periodically provide specific service to cellular users and D2D receiver nodes in the appointed time slot. Besides, the D2D transmitter can provide additional caching services to D2D receiver to reduce the pressure of the UAV. Note that communication between multi-type nodes is mutually restricted and different links share spectrum resources. To achieve an improved balance between different types of node, we aim to maximize the overall energy efficiency while satisfying the quality-of-service requirements of the cellular nodes.To address this problem, we propose an alternating iteration algorithm to jointly optimize the scheduling strategies of the user, transmitting power of the UAV and D2D-TX nodes, and UAV trajectory. The successive convex approximation, penalty function, and Dinkelbach method are employed to transform the original problem into a group of solvable subproblems and the convergence of the method is proved. Simulation results show that the proposed scheme performs better than other benchmark algorithms, particularly in terms of balancing the tradeoff between minimizing UAV energy consumption and maximizing throughput.