网络管理课程实践教学内容与模式探讨

介绍网络管理教学中实践教学内容的组织与实施方案。该方案遵从学校以培养应用型人才为主同时兼顾培养应用研究型人才的定位,以课堂理论教学为基础,参考《计算机网络管理员国家职业标准(2008)》,组织多样化和层次化的实践教学内容,并辅以多种实践教学方式,最终实现网络管理课程的实践教学与培养目标,并与社会需求保持一致。     

基于BC聚类的差分隐私保护推荐算法

为提高差分隐私保护下推荐算法的准确性,提出了一种考虑差分隐私保护的基于Bhattacharyya系数（BC）的聚类推荐算法.以BC作为项目相似性度量的标准,根据BC相似性对项目进行K-medoids聚类,并在聚类簇中进行私有项目邻居选择.最后,根据最近邻居集信息,对用户的评分进行预测和Top-n推荐.提出的方案有效地克服了已有方法中存在的相似性度量依赖于共同评分的问题,提高了相似性度量的准确性,有效避免了因隐私保护而造成的最近邻居集质量下降的问题.理论分析和实验测试的结果表明,该方法在实现隐私保护的同时还能有效保证推荐的高质量,较好地实现了隐私保护和数据效用之间的平衡,具有良好的应用潜力.     

采用主监视窗扩展技术的增强现实三维注册方法

在增强现实三维注册中,采用重新检测策略时顿卡现象严重。提出一种采用主监视窗扩展技术的增强现实三维注册方法。在检测阶段,引入特征点可信度和主监视窗,并设计主监视窗的分割、扩展和调控策略,大幅提升了计算速度;在跟踪阶段,采用基于图像金字塔的光流算法进行特征点跟踪。实验证明,该方法不仅有效缓解了顿卡现象,也提升了系统整体的实时性。     

BitTorrent网络节点间流量的数据采集和分析

BitTorrent网络流量占据了互联网总流量的很大比例,吸引了大量专家学者的专注,然而现有实测工具无法实时记录BT网络中节点间的流量交互情况,有关真实BT网络中节点间流量的研究很少。建立了一个BT网络节点间流量的数据采集系统,将其部署在全球性实验平台Planetlab之后得到了真实数据,并验证了数据的正确性。通过对实测数据的分析和研究发现:(1)Tracker服务器在为各下载节点随机返回邻居节点列表时会受到各节点入网时间的影响;(2)50%以上的下载节点从种子处下载的数据为零,大部分下载节点的数据下载对种子的依赖性不大,从而深刻地体现出P2P应用模式的优越性。     

基于共享存储的Web服务交互模型的研究

结合异步通信与持久性信息共享的思想,将共享存储引入到Web服务设计中,为Web服务的提供一种持久的、全局可访问的异步交互活动模式.分析结果表明,本文模型向Web服务提供了一种符合REST风格的异步交互活动模式.     

基于大数据的SHA-1算法的适应性研究

安全哈希算法(Secure Hash Algorithm)诞生之初便作为优秀的签名算法得到安全界的重视,其中SHA-1更是因为其安全性和高效性被全球各个领域普遍采用。但是面对海量的待签信息,传统的算法将不再胜任。该文着力于基于大数据的SHA-1算法研究,通过改造散列计算步骤,提出分布式云计算模型,最终减少算法的空间复杂度提高计算效率。     

基于历史缓存技术的射线跟踪加速算法研究*

通过分析影响射线跟踪效率的因素,提出一种基于历史缓存技术的射线跟踪加速算法,以提高射线跟踪的运算效率。通过建立一个缓存区存储历史信息,用来减少每条射线必须处理的建筑物面的数量和减少计算无效的交点。对提出的算法进行仿真计算,仿真结果证明了这种算法的正确性,有效降低了计算的复杂度。     

基于距离和的孤立点用户意义分析算法及应用

有关孤立点分析的研究大多集中在如何高效地识别出孤立点,很少有研究提供对识别出的孤立点用户意义的解释。针对这一情况,提出了一种基于距离和的孤立点用户意义分析算法,针对每个孤立点都给出了其原因属性以及对该原因属性的描述,即给出了孤立点的用户意义。最后将该算法应用到质量管理中进行了实验。实验结果表明:该算法是行之有效的,有一定实用意义。     

面向交通流量预测的多头注意力时空卷积图网络模型

为了充分获取交通流量数据中隐藏的复杂动态时空相关性,提高交通流量预测精度,提出一种多头注意力时空卷积图网络模型MASCGN。首先,采用多头注意力机制为路网中的交通传感器节点自动分配注意力权重,实现对不同邻居节点的权值自适应匹配,充分获取空间相关性;其次,采用带有门控和注意力机制的时空卷积网络充分提取时间序列相关性,并使用残差块结构实现时空卷积层之间的连接,使得模型更具有泛化能力;最后,分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据,输入三个并行的时空组件以挖掘周、日、邻近三个时间窗口间的时间周期相关性,并通过全连接层获取最终的交通流量预测结果。利用高速公路交通数据集PEMSO4、PEMSO8进行了15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量预测实验。实验结果表明MASCGN模型与现有基线模型相比,在未来短期和长期的交通流量预测任务上都具有更优的建模能力。     

动态背景下基于ORB特征匹配的运动目标检测算法

为了能够实时地检测出运动目标,提出一个基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征匹配和改进的帧间差分相结合的检测算法。首先运用ORB算法提取特征点,采用RANSAC(RANdom SAmple Consensus)方法求得变换矩阵参数之后获取全局运动补偿图像,然后用帧间差分法实现运动目标的检测。ORB特征点匹配的快速性和准确性与RANSAC方法去除异常点的有效性确保变换矩阵参数的计算准确,再结合帧间差分法快速完整地检测出前景目标。实验结果显示,该算法能够准确地检测出运动目标,并在一定程度上解决了实时检测的问题。