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1.
为了实现对昆虫显微成像,设计了一款可附着在手机镜头上的基于液滴透镜的手持式显微成像系统。利用Inventor机械设计软件设计一个小型装置,该装置主要由照明模块、成像模块、电源模块和升降对焦系统组成。分析了成像模块中不同面形液滴透镜的成像性能,并对该装置进行了全面的测试评估。研究表明,该系统能准确、快捷地对昆虫进行显微成像,并可应用于虫媒传染病的防治与监测中。  相似文献   
2.
从构件组装研究背景出发,提出一种利用功能驱动的构件组装方法,该方法是建立在一种有向图表示的软件体系结构模型上,以构件为基本元素,以用户的功能需求为驱动目标,以构件连通度和功能冗余度为评价指标,达到构件的自动组装并能提供满足用户需求期望的软件实体.最后根据构件的邻接矩阵和可达矩阵设计了一种组装算法,并给出了实验仿真结果.  相似文献   
3.
构件演化是一种基于软件产品族的软件开发方法,它能够以较低的开发成本满足用户不断变化的功能需求.然而,构件演化可能会导致系统演化前后行为的不一致.对构件演化一致性问题进行了较为深入的研究,提出了正常运行一致性、兼容性一致性的概念,并把兼容性一致性分为观察一致性、弱一致性、强一致性,并基于反射机制建立了一种构件系统行为一致...  相似文献   
4.
随着互联网上Mashup服务数量及种类的急剧增长,如何从这些海量的服务集合中快速、精准地发现满足用户需求的Mashup服务,成为一个具有挑战性的问题.针对这一问题,本文提出一种融合功能语义关联计算与密度峰值检测的Mashup服务聚类方法,用于缩小服务的搜索空间,提升服务发现的精度与效率.首先,该方法对Mashup服务进行元信息提取和描述文本内容整理,并根据Web API组合的标签对相应Mashup服务标签进行扩充.然后,基于功能语义关联计算方法(Functional Semantic Association Calculation Method,FSAC)提取出各服务描述的功能名词集合,并通过功能名词的语义权重来构造Mashup语义特征向量.最后,通过基于密度信息的聚类中心检测方法(Clustering Center Detection Method based on Density Information,CCD DI)检测出最为合适的K个Mashup语义特征向量作为K means算法的初始中心,进行聚类划分.基于ProgrammableWeb的真实数据实验表明,本文所提聚类方法在纯度、精准率、召回率、熵等指标上均有良好表现.  相似文献   
5.
针对传统的面向服务架构中服务管理、发现、组合等效率较低的问题,通过分析面向服务架构中的粒度思想,提出一种基于多粒度服务库的面向服务架构参考模型.首先,讨论多粒度服务库的概念,并给出服务库的粒化算法;其次,对所提模型的总体结构特别是粒度计算引擎进行了详细的介绍,阐述粒度计算引擎的主要功能,给出一个基于多粒度服务库的服务发现算法;然后,提出一种基于多粒度服务库的服务组合算法,同时说明SOA参考模型的作用;最后,结合具体应用实例验证该模型的有效性.  相似文献   
6.
产品快速配置设计是实现大批量定制的一种关键技术,分析了国内外产品配置设计领域研究现状,提出采用模糊优选法解决配置过程中相似实例的提取问题,给出了模糊优选法的基本算法和相似实例提取过程,并结合产品结构对象,研究々相似产品快速配置模型,最后以起重机相似实例的提取为例,证明了基于模糊优选法的相似产品快速配置模型具有一定的有效性和实用性。  相似文献   
7.
为提高产业联盟成员企业利用有限元分析进行新产品设计的能力,建立了面向产业联盟的远程有限元协同服务平台。首先在有限元协同分析的基础上,对有限元软件进行二次开发,利用模型转换器完成从几何模型到有限元模型的转换,实现对不同结构产品的远程有限元分析。最后,通过某起重机主梁的远程分析过程实例,证明了平台的实用性。  相似文献   
8.
传统的信息管理模式以个体为管理对象,缺乏整体性和灵活性.基于动态树视图的概念形成了一种新的信息系统管理模式,利用这种管理模式,用户可以根据不同的管理目标,按被管理对象的属性动态定制个性化树视图.基于动态树视图的管理模式将管理对象作为具有相互联系的整体,基于用户知识充分挖掘管理对象间的潜在关系,实现管理的个性化和智能化.另外,还对基于动态树视图的管理模式特点及其管理技术进行了研究,形成了一套较为成熟的信息系统开发方法,并结合应用实例作了详细介绍.  相似文献   
9.
响应性和稳定性一直是流式计算中两个至关重要的问题,而流计算系统在过载时常常表现出数据计算延迟增加和拓扑不稳定的现象,无法适应数据负载的动态变化.针对这一问题本文研究提出了一种基于动态拓扑的流计算性能优化方法,主要包括:(1)动态逐级反压:拓扑中的任务可以根据当前自身负载情况,动态调整上游向其发送数据的速率.(2)无状态拓扑数据重放:拓扑不维持数据的计算状态,尽可能地实现数据容错.(3)自适应拓扑替换:在拓扑不暂停的情况下对任务并发度进行自发调整.(4)延迟持久化队列:拓扑中对磁盘的IO读写被延迟到数据处理之外,减缓IO高频阻塞对流计算系统的影响.本文在Apache Storm中实现了以上四种方案,性能测试结果表明优化后的流计算系统与Storm默认实现相比,不仅增强了大数据动态匹配能力,而且在最优情况下改善了17%的吞吐量,并提升了约20%的数据处理速度.  相似文献   
10.
在云环境中,对于云数据的统一建模一直是研究热点。尤其在推荐系统中,对于多源异构数据灵活性和安全性的要求更高。随着数据信息技术的不断发展,网络更新逐步加快,数据的更新也越来越快,从海量信息中如何快速帮助用户获取偏好的信息变得更加困难。针对多源异构数据的特征,综合移动互联网安全性和隐私性等特点,提出了一种USDR模型,并在该模型的基础上对云环境中的推送方法进行了研究,主动帮助用户发现自己偏好的信息,并将这些信息展现给可能需要的用户,并且实现了传统的数据推荐方法无法处理的多源异构数据的云推荐。根据云推送平台在实验环境中的运行情况及相关指标分析,说明该云推荐方法能适用于多源异构数据的推荐,是一种高效可行的推荐方法。  相似文献   
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