基于单片机的蒙古文输入及显示系统设计

蒙古文是我国少数民族——蒙古族使用的文字,研究蒙古文的信息处理具有重要的意义。本设计在借鉴西文、中文输入显示技术的基础上,根据蒙古文的特点,开发了基于单片机的蒙古文输入显示系统。该系统以AT89C51单片机为核心,包括128×64液晶显示器、输入设备、单片机外围电路和蒙古文字库。首先建立蒙古文字库,蒙古文字库采用点阵式,有16×16和16×32两种格式。单片机一方面从蒙古文字库取字符传送到LCD显示,另一方面通过74HC373和74HC00器件控制LCD显示。在Proteus仿真环境下对系统进行了仿真,具有良好的显示效果。     

数据科学平台:特征、技术及趋势

以2015年以来的《Gartner数据科学平台魔力象限系列年度报告》为线索,分析调研35种数据科学平台产品,提出数据科学平台的定义和类型.数据科学平台相关学术研究中的主要科学问题涉及数据科学平台的设计、数据科学平台的可扩展性、基于数据湖的数据科学平台研发、数据科学平台的支持团队协作能力、数据科学平台的开放策略以及数据科...     

网络管理员考试重点和难点分析

随着网络技术的普及和发展,人们逐渐认识到了网络安全才是网络管理的重点和难点,网络管理不仅仅要保证其可用性,更重要的应该是要保护其完整性和安全性。     

数据科学导论的课程设计及教学改革

数据科学与大数据技术、大数据管理与应用等新兴专业的建设,以及计算机科学与技术、统计学、信息资源管理等传统专业的改革,均需引入一门关键课程——数据科学导论。在调查分析哥伦比亚大学、纽约大学、哈佛大学和中国人民大学等高校开设的具有一定代表性的数据科学导论课程的基础上,作者结合自己开设的数据科学导论课程以及国家同名精品在线开放课程建设的经验,探讨了该课程的教学目的、教学内容、试验操作、考核方法、教材选择、特色与创新等课程设计问题。现阶段已开设的相关课程的教学改革重点在于培养学生的数据能力,重视数据产品的研发,加强课程建设模式的创新,加快与社会人才需求的接轨,凸显其导论类的课程特征,重视编写代码能力的培育和数据沟通能力的训练。     

基于元胞自动机的P2P搜索算法研究

P2P搜索引擎的发展面临着文档分布和节点分布不一致、均衡负载难、健壮性差等技术难题。为了解决上述技术难题,本文充分利用复杂性研究领域中的处于混沌边缘的元胞自动机能够支持一定的人工生命的研究成果,结合P2P技术,首次提出了基于元胞自动机的P2P搜索算法,并通过实验证明了其可行性和优越性。     

我国铁路客票电子商务标准体系研究

文章借鉴国内外电子商务相关标准制定和体系设计的经验,设计出了一个符合我国实际的铁路客票电子商务标准体系。标准体系的设计采用了基于Web服务的分层架构,较好地支持了跨平台应用的互操作性。在此基础上,分析了我国铁路客票电子商务框架所涉及的干系人及其内在联系,并提出了我国铁路客票电子商务的发展趋势。     

小米麸皮酶法改性工艺及其功能特性

采用纤维素酶对小米麸皮膳食纤维进行改性处理,以可溶性膳食纤维（soluble dietary fiber,SDF）得率为指标,通过单因素试验及正交试验优化改性条件,并对处理前后小米麸皮膳食纤维的持水力、持油力、膨胀力及体外胆固醇吸附能力、亚硝酸根离子清除率进行分析。结果表明：在纤维素酶添加量4.5%、反应时间9 h、反应温度60 ℃的条件下,可溶性膳食纤维得率最高,为24.77%;改性后小米麸皮膳食纤维（cellulase modified -millet bran total dietary fiber,CM-MBTDF）持油力显著上升,在25、37 ℃分别为2.750、3.440 g/g,是小米麸皮膳食纤维（millet bran total dietary fiber,MBTDF）持油力的2.3 倍和2.9 倍,持水力和膨胀力显著下降。此外,体外清除胆固醇能力显著升高,在pH2.0、pH7.0 时体外胆固醇吸附量分别为23.68、22.28 μmol/L,是MBTDF 体外胆固醇吸附量的1.31、1.96 倍。在pH2.0 时MBTDF、CM-MBTDF 均表现出较高的亚硝酸根离子清除率,其中CM-MBTDF 能够加快亚硝酸根离子清除速度,在pH7.0 时CM-MBTDF 亚硝酸根离子清除率显著提高。     

数据科学与大数据技术专业特色课程研究

目前,我国数据科学与大数据技术专业的建设已成为新的热点话题。在系统调研世界一流大学数据科学专业建设现状的基础上,从特色课程的视角重点分析加州大学伯克利分校、约翰·霍普金斯大学、华盛顿大学、纽约大学、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学、伦敦城市大学共8所大学的数据科学专业,提出了数据科学与大数据技术这一新专业应重视的10门特色课程,并分析了现阶段我国数据科学教育中普遍存在的8种曲解现象及对策建议。     

数据科学研究的现状与趋势

大数据时代的到来催生了一门新的学科——数据科学。首先,探讨了数据科学的内涵、发展简史、学科地位及知识体系等基本问题,并提出了专业数据科学与专业中的数据科学之间的区别与联系。其次,分析现阶段数据科学的研究特点,并分别提出了专业数据科学、专业中的数据科学及大数据生态系统中的相对热门话题。接着,探讨了数据科学研究中的10个争议及挑战:思维模式的转变(知识范式还是数据范式)、对数据的认识(主动属性还是被动属性)、对智能的认识(更好的算法还是更多的数据)、主要瓶颈(数据密集型还是计算密集型)、数据准备(数据预处理还是数据加工)、服务质量(精准度还是用户体验)、数据分析(解释性分析还是预测性分析)、算法评价(复杂度还是扩展性)、研究范式(第三范式还是第四范式)、人才培养(数据工程师还是数据科学家)。然后,提出了数据科学研究的10个发展趋势:预测模型及相关分析的重视,模型集成及元分析的兴起,数据在先、模式在后或无模式的出现,数据一致性及现实主义的回归,多副本技术及靠近数据原则的广泛应用,多样化技术及一体化应用并存,简单计算及实用主义占据主导地位,数据产品开发及数据科学的嵌入式应用,专家余及公众数据科学的兴起,数据科学家与人才培养的探讨。最后,结合文中工作,对数据科学研究者给出了几点建议和注意事项。