.NET平台下串口通讯的实现

串口被广泛应用于计算机和单片机之间的数据通讯,在工业控制应用程序开发中,常常面临串口通讯问题。文章对.NET平台下实现串口通讯的方法做了一些探讨。     

WinPE在GNS3网络仿真中的应用

为了在网络仿真中构建网络拓扑结构,连接真实的操作系统,需采用虚拟计算机技术。可通过构建自定义的WinPE微型操作系统,借助Qemu虚拟计算机软件,结合GNS3网络仿真软件,从而无需昂贵的网络设备也可以学习网络配置、管理和协议分析,能够在客户机中运行多种客户端和服务器软件,借助Wireshark进行网络协议的分析与测试。此时的客户机操作系统无需安装,体积小便于分发和快速运行,便于对网络的功能性仿真。实验表明WinPE比完整的操作系统效率高、实用性强。     

面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架

物联网是目前国际和国内新兴的一项热门技术,正在给人们的生产和生活方式带来深刻的变革.物联网在带来诸多好处的同时,也给软件乃至整个信息技术领域带来了前所未有的挑战.该文针对物联网传感器采样数据管理中所面临的数据海量性、异构性、时空敏感性、动态流式特性等问题,提出一种面向物联网海量传感器采样数据管理的数据库集群系统框架IoT-ClusterDB.实验结果表明,IoT-ClusterDB具有良好的传感器数据接入与查询处理性能,为物联网海量异构传感器采样数据的存储与查询处理提供了一种可行的解决方案.     

多尺度特征提取的道路场景语义分割

道路场景语义分割是自动驾驶系统的重要组成部分.道路场景中环境复杂、物体种类繁多且尺寸差异较大,已有的全卷积神经网络(FCN)特征提取能力不足,导致语义分割精度较低.对此,提出一种多尺度特征提取网络(Multi-scale Feature Extraction Network,MFNet),该网络采用并行的特征提取模块提取不同尺度下的不变特征,增强特征多样性,通过逐层的反卷积操作,将特征上采样恢复至原始图像大小,设计分级训练方法并优化loss函数.在多个公开数据集上对该算法进行评估,取得了良好的分割效果.     

基于达芬奇的超速抓拍系统的设计与实现

随着道路车辆的日渐增多,超速而引起的交通事故数量不断上升,对超速检测系统的要求越来越高,针对目前超速抓拍系统存在的一些问题,提出了一种基于达芬奇6446和3G无线通信技术的新型超速抓拍系统,以达芬奇的ARM核心作为,并搭配嵌入式Linux操作系统,采用达芬奇的DSP处理器进行高速的图像处理,开发了应用程序,并在实际应用中验证了该方案的可行性。     

基于Delphi的网页木马清除工具的设计与实现

网站经常会受到网页木马攻击困扰。由于是文本方式挂接,很多杀毒软件对此只是报告,却无法清除。针对网页木马的特点,利用高效的Delphi开发工具,设计和实现了一个木马清除工具。借此,可以方便地清除此类木马病毒,提高了网站管理员的工作效率。     

基于偏好的个性化路网匹配算法

定位技术的普遍应用,使得随时随地获取个人位置成为可能,进一步推动了基于位置的服务等新型应用的发展,产生了海量轨迹数据.精确的路网匹配对提高这些新型应用的服务质量具有重要的研究意义,然而受众多因素的影响,大部分轨迹的采样率较低,比如由签到类应用或低功耗设备生成的低采样轨迹,给路网匹配带来了巨大的挑战.研究基于偏好的个性化路网匹配（driving preference based personalized map-matching,简称DPMM）,提出了在动态道路交通网络中的用户驾驶偏好模型.基于该模型,提出了两阶段路网匹配算法：局部匹配搜索用户最可能采用的几条局部Skyline路径;设计了全局匹配的动态规划算法,该算法返回在用户驾驶偏好下最可能的多条全局路径作为最终匹配结果.实验结果充分表明,该方法是有效的和高效的,具有一定的使用价值.     

内容一致性行人重识别算法

行人重识别是指利用计算机视觉技术识别不同监控设备下的目标行人,该技术在公共安全与相册管理等方面应用较广。然而现有行人重识别算法在局部特征区域划分后出现离异值使该区域内容不一致,导致局部特征可区分性降低。提出一种基于局部区域特征选择的内容一致性行人重识别算法。将行人图像输入残差卷积神经网络取得张量,根据局部区域内容一致性从张量中选择基本单位特征向量,使用Softmax函数计算其局部区域概率重新生成局部区域,从而消除离异值,增加类间差异并减少类内差异。实验结果表明,与Spindel、PN-GAN等行人重识别算法相比,该算法的行人重识别准确率更高,其提取的行人特征可区分性和鲁棒性更好。     

大数据热点技术综述

大数据是当前学术界和工业界关注的热点,从大数据文件系统、大数据分布式存储策略、大数据资源调度以及大数据计算框架等几个方面阐述了当前典型的大数据相关技术及热点技术,并进一步指出下一步可能的研究方向:如何通过语义提高计算效率以及如何高效处理时空大数据.