学分制下教学秘书工作初探

本文讨论了高校由学年制改为学分制后 ,教学秘书工作所面临的新问题 ,以及改进教学秘书工作的措施     

大断面地下洞室开挖优化数值模拟

以开挖扰动导致围岩塑性区面积最小，围岩中最大位移最小和支护结构受力最小或支护结构安全系数最大为评判准则，采用数值方法对某大跨度、高边墙地下洞室在同一断面不同的开挖步序进行了优化，其优化结果与实际中采用的开挖顺序一致，对于类似大断面地下洞室的建设具有一定的参考价值。     

支持多业务的下一代网络体系结构探讨

下一代网络（NGN）是基于新一代网络技术的业务驱动型网络,能够将目前存在的各类异构网融合成一个统一的网络.其重要特征之一就在于新业务的开发和提供,能支持更多更有价值的服务及应用,特别是支持视像应用及多媒体应用.文章主要描述了由一些标准化组织建议的下一代网络的业务提供方法,以支持各类复杂的、增强型等未来业务.     

移动环境下情境导向的推荐系统

本文提出了一种在移动情境下基于协同过滤算法的推荐模型.针对现有算法与情境之间融合程度不足,在传统协同过滤算法基础上设计了情境导向的协同过滤推荐系统模型框架.采用MAE和F1评价指标对本文所提出的模型与情境过滤以及普通情境建模的方法之间的推荐质量进行评估,实验表明本文提出的方案能在推荐质量上拥有更好的表现.     

基于理想点法的电费缴纳方式综合评价

电费缴纳回收效果直接关系到电力公司运行,影响电力大营销体系的建设运行,电费缴纳方式在电力市场与社会发展中起着重要作用。基于理想点法对电力公司自营及涉及合作伙伴的2类缴费方式进行分析,构建了基于电力公司、用户及合作伙伴3个角度的电费缴纳方式的综合评价体系,并结合使用各级指标的组合赋权方法,对缴费方式进行了比较。以某市为例,分析比较了3种电力公司自营缴费方式及6种涉及合作伙伴的缴费方式,认为电力自助缴费终端是电力公司自营方式中最值得推广的方式,而涉及合作伙伴的方式中,英大充值卡具有较大潜力,银行代扣是较优的缴费方式。     

GSM和LTE互操作浅析

随着LTE(Long Term Evolution)的大规模建设,网络不仅要支持传统的语音业务,同时也需要满足各类数据业务。与此同时,GSM(Global System For mobile Communications)的技术成熟、设备稳定、性价比高,是目前语音业务的主要解决方案,在未来较长一段时间内仍有充足的发展空间。可以预计,GSM、LTE网络将在未来很长一段时间内共存,这种组网策略对于GSM和LTE系统之间的互操作提出了强烈需求。着重从GSM到LTE的小区重选以及CSFB(Circuit Switched Fallback)两方面分析了GSM和LTE之间的互操作。     

数值模拟地下洞室开挖方案优化

结合北京地铁动物园车站的建设,以开挖扰动导致围岩塑性区面积最小、围岩中产生的最大位移最小为评判准则,采用数值模拟的方法对同一断面不同的开挖步序进行了优化,其优化结果与实际工程中采用的开挖顺序一致,对于类似地下洞室的建设具有一定的参考价值。     

基于边缘估计的自适应各向异性扩散的医学超声图像降噪算法

提出了一种针对医学超声图像的自适应各向异性扩散算法;该算法充分利用图像本身的边缘信息以及图像水平和垂直方向梯度的差异,用GHAD方法在两个方向设置不同的梯度门限,避免了传统的常数及单一梯度门限带来的鲁棒性差等问题;改进的扩散系数改善了传统扩散系数收敛过快及边界平滑的问题;经过多组仿真实验,综合峰值信噪比(PSNR)和边缘保持度(FOM)等指标,表明该算法相比同类算法有更好的降噪和边缘保持效果。     

基于不规则区域划分方法的k-Nearest Neighbor查询算法

随着越来越多的数据累积, 对数据处理能力和分析能力的要求也越来越高. 传统k-Nearest Neighbor (kNN)查询算法由于其容易导致计算负载整体不均衡的规则区域划分方法及其单个进程或单台计算机运行环境的较低数据处理能力. 本文提出并详细介绍了一种基于不规则区域划分方法的改进型kNN查询算法, 并利用对大规模数据集进行分布式并行计算的模型MapReduce对该算法加以实现. 实验结果与分析表明, MapReduce框架下基于不规则区域划分方法的kNN查询算法可以获得较高的数据处理效率, 并可以较好的支持大数据环境下数据的高效查询.     

Hadoop中处理海量小文件的方法

针对Hadoop中提供底层存储的HDFS对处理海量小文件效率低下、严重影响性能的问题.设计了一种小文件合并、索引和提取方案,并与原始的HDFS以及HAR文件归档方案进行对比,通过一系列实验表明,本文的方案能有效减少Namenode内存占用,提高HDFS的I/O性能.