基于PowerBuilder的酒店客房管理系统的设计与实现

针对目前日益繁荣的酒店产业,为提高酒店客房管理效率。采用具有数据窗口对象技术的PowerBuilder作为前台开发工具,以PowerBuilder自带的ASA作为数据库开发界面友好、功能完备、安全性好的酒店客房管理系统。该系统的应用能够减少酒店客房管理人员的使用成本,提高酒店客房管理的效率。     

一种基于上下文的用户兴趣模型

当前的上下文觉察计算研究大多没有为用户提供个性化的服务,而且对在手持设备上的个性化上下文觉察服务的用户模型研究也不多见。依托用在PC上的个性化用户模型试探性的研究手持设备上加入上下文信息的用户兴趣模型,并对设计过程给出详细论述,通过模拟实验证明模型的有效性,并对未来手持设备上用户模型进行展望。     

相依网络中负载全局分配的级联故障模型

针对目前不同网络耦合成相依网络的研究不考虑相依边和负载的共同影响,提出一种同时考虑相依边和负载的相依网络级联故障模型。在级联故障中区分连接边和相依边对相依网络的不同作用,负载分配采用基于最短路径长度的可变负载全局分配原则,正常节点分配到的额外负载与距离故障节点的距离成反比关系,相依网络的子网选用IEEE118标准电网、小世界网络和随机图网络。相依网络的仿真结果表明,负载全局分配效应越小,网络抵制故障能力越强,负载故障对级联故障的贡献程度越小,不同耦合网络在特定的容忍系数下取得不同的平均故障迭代步数峰值;而负载全局分配效应较大时,网络崩溃或近似崩溃,平均故障迭代步数与容忍系数呈现近似单调递增关系。     

全过程多维度的《数据库技术及应用》课程拓展资源库设计与研究

利用精品资源共享平台建设《数据库技术及应用》课程拓展资源库，以就业岗位需求为目标，针对高职学生的特点，从企业级实际应用的具体技术问题出发，科学合理地设计案例项目。以“实用、够用”为准则组织适合岗位技能需求和高职学生实际水平的拓展资源，并结合技能鉴定和考证需要，设计各种认证资源。     

基于WebService的自服门户的设计与实现

随着信息技术的发展和进步,企业通信已成为企业运行的重要组成部分,企业需寻求一种更廉价的方式来降低通信成本。因此越来越多的企业选择了企业总机等相关系统作为企业的通讯工具。为了通讯方便,这些系统共享一份数据,因此需要解决数据共享问题。此外,企业更新信息需同时同步到各个系统,繁琐且效率低下,为解决这些问题,文中采用WebService并结合Jquery技术设计并实现企业自服门户系统。该系统能够快速同步企业通信数据,降低企业通信成本,从而使系统具有较高的运行效率。     

案例教学法在PowerBuilder程序设计教学中的应用

针对PowerBuilder程序设计面向对象的特点和要求,在教学过程中采用案例教学和理论教学相结合的方法,将理论恰当地融入到案例中,通过案例激发学生的学习主动性和积极性,以提高教学质量培养学生分析问题和解决问题的能力。     

基于JSF的Web表示层设计与实现

JSF是SUN制定的一种用于构建Web应用系统的标准框架。JSF基于事件响应机制。JSP和Facelets作为表示层的实现,为Web应用系统的构建提供强大的支持。但是随着系统规模的不断扩大,采用JSP或者Facelests会使得系统后期难以维护。以JSF技术为基础,结合Facelets和JSP建立静态和动态模型并实现Web表示层,简化程序员的开发,提高项目开发效率,利于后期扩展和维护。     

基于J2EE的公安厅审计信息系统的设计与实现

随着信息技术的发展和进步,电子政务得到迅速发展,针对当前审计业务中繁重的工作任务、办事效率低等问题,为了解决公安厅审计办公中涉及的繁重的工作任务从而提高工作效率.采用J2EE平台并结合工作流技术,采用一种新的工作流模型设计并实现公安厅审计信息系统中审计业务功能部分,进而采用J2EE平台设计了整个系统的三层架构并实现整个系统的其他部分,开发出具有跨平台的、功能完善的、界面友好的、安全稳定的公安厅审计信息系统,从而使系统具有较高的运行效率、良好的可扩展性和可维护性.     

基于SOA的连锁业务系统的研究与设计

结合东莞电信实业管理系统的开发,分析当前连锁业务系统的现状,即竞争日益激烈的连锁销售企业对信息化建设提出新的要求,现有业务系统不能满足不断变化的组织结构和新需求;研究面向服务体系结构(SOA,Service-Oriented Application)以及分布式通信编程框架(WCF,Windows Communicati...     

数据流频繁模式挖掘技术研究

数据流挖掘是目前新一代数据挖掘研究中的热点,而数据流频繁模式是影响数据流挖掘算法效率的决定性因素。虽然目前有许多工作针对数据流频繁模式挖掘算法进行了研究,但是仍然存在许多不足。本文详细讨论了数据流频繁模式挖掘的四种主流算法,最后提出了未来的研究方向。