一种基于P2P点组技术的流媒体协作计算

分析了流媒体技术的现状和问题，讨论了在P2P环境下的流媒体多点分布式调度技术和调度性能分析，以及多点调度下的带宽分配算法，最后给出了一个基于P2P点组的流媒体协作调度模型。     

基于数字孪生技术的编程语言实践教学过程的智能监控及优化

为了对实践教学过程进行全息监控及智能优化,提出将数字孪生技术引入程序设计课程的编程实践教学环节,基于数字孪生概念构建学生编码过程的数字孪生过程,并给出基于机器学习的编程行为模式挖掘、编码过程实时干预反馈等实施方案。     

以竞赛培养模式推动理工科程序设计课程改革

提高理工科程序设计课程教学质量是当前需要重点关注的问题。本文在分析当前程序设计课程存在的问题的基础上,阐述了以大学生程序设计竞赛的培养模式推动程序设计课程改革的观点,同时结合本校学生程序设计能力和创新能力培养的实际,介绍了对程序设计课程的教学思路、教学内容、教学方法、实践方式所进行的改革。     

基于合并的DTN订阅查询传输协议

DTN是从自组织无线网络中抽象出来的网络模型,它不要求网络的全连通,因此更适合实际自组网的需求。大部分DTN传输协议研究的是如何把数据高效、无区分地传给汇聚点。本文提出的基于合并的DTN订阅查询传输协议(如SMR),充分利用DTN节点自身的处理能力,能够在有限的时间内利用节点间的每一次相遇机会尽可能多且有效地传输有用信息。实验结果显示,随着传输时间的延长,SMR在DTN广播式订阅查询系统和洪泛式订阅查询系统中都显示了良好的性能,增强了DTN订阅查询系统的实时性需求。     

一种基于LSH的时间子序列匹配查询算法

提出了一种基于LSH（locality sensitive hashing,局部敏感散列）算法处理时间子序列匹配问题的方法LSHSM。不同于FRM和DualMatch方法,该方法不需要对时间序列做DFT、DWT等特征变换,而是直接把序列看成高维数据点,利用LSH能处理高维数据的特性来查找相似时间子序列。实验采用3种不同的时间序列数据集,通过与线性扫描算法比较,验证了算法的有效性,性能有很大的提高。     

急性心肌梗死患者住院期间生存和死亡及再灌注与血清肌钙蛋白Ⅰ浓度的关系

目的通过比较急性心肌梗死(AMI)患者胸痛发作后各时间段血清肌钙蛋白Ⅰ(cTnI)浓度与住院期间存活和死亡关系,探讨cTnI浓度在急性心肌梗死中的临床价值.方法对172例AMI患者在不同时间段进行血清cTnI浓度测定,比较住院期间存活组与死亡组血清cTnI浓度的变化,以及冠状动脉(冠脉)再灌注对其的影响.结果 AMI患者住院期间死亡患者的血清cTnI浓度明显高于存活患者;住院期间存活患者中胸痛发作后18h内,再通者明显高于未通者;住院期间死亡患者中冠脉再通与未通者血清cTnI浓度差异无显著性.结论血清cTnI浓度与AMI患者的预后有关,死亡患者在胸痛发作后各时间段的血清cTnI浓度均明显升高;存活患者冠脉再通峰浓度增高,峰值提前;死亡患者再灌注与否对血清cTnI浓度无明显影响.     

一种高维大数据全k近邻查询算法

全k近邻(all k-nearest neighbor,AkNN)查询,是k近邻查询的一个变型,旨在在一个查询过程中为给定数据集的每个对象确定k个最近邻.提出了一种在Hadoop分布式平台下处理高维大数据的AkNN查询算法.首先使用行条化思想结合p-stable LSH算法将高维数据对象降维,然后结合空间填充曲线Z-order的优良特性,把降维后的数据嵌入一维空间中,接着进行范围查询.整个过程使用MapReduce框架分布式并行处理.实验结果表明,所提出的算法可以高效处理高维大数据的AkNN查询.     

延迟容忍网络中基于邻居信息精确度的查询算法

与传统网络不同,延迟容忍网络(DTN)具有节点移动性、网络间歇连通性,并且能够容忍适当的延迟。随着移动设备的普及,如何在延迟容忍网络中充分利用这些移动设备进行数据查询及信息分享成为值得研究的问题。一般网络可以采用泛洪的方法进行信息的查询,然而这类方法会消耗较多的网络通信资源及移动设备电池能量。针对这一问题,模仿社会网络中人的自然行为特点,充分利用信息精确度(IA)机制提高网络查询成功率。实验结果表明,基于IA的方法具有高效性和稳定性。     

网络学习环境的分析和设计

本文对网络学习环境进行了分析,着重从多角色环境设计、用户界面定制、学习过程跟踪和评价等方面对网络学习环境的设计展开讨论,并提出相应的设计思路。