关注第五媒体：短信

人类社会产生文字以来,几千年历史不过诞生了三类大众传播媒体:报刊、广播和电视。而最近十余年来,随着电子产品和通讯网络的迅速发展,互联网逐渐崛起成为公认的第四媒体。进入21世纪以后的几年里,我们又目睹了另一个奇迹的诞生:依托于移动通信网络和互联网络的     

浅探最终用户动态选择互联网络服务商的制度安排

最终用户动态选择互联网络服务商的制度安排是为了使最终用户能够随时随地在不同的互联网络服务商之间切换，选择最令其满意的互联网络服务。为此需要调整住宅小区计算机局域网络的产权关系，尽可能使得业主拥有该计算机局域网络的产权．笔者不仅提出了四种让业主拥有住宅小区计算机局域网络产权的产权调整模式．还鉴于目前社会现状的实际情况，提出了一种过渡性的折衷方案。     

Internet与广播电视业信息电子化

作为信息高速公路的雏形，Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网络的发展正处于一个方兴未艾的时期，可以预计Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的发展必然会加快社会信息化步伐，深刻影响国家经济发展和人民的生活方式。Ｉｎｔｅｒｎｅｔ具有很强的交互性，网络上信息的传播方式以及最终的传播效果都与目前的广播电视有很多共性。因此，随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的发展，它必然会对广播电视业提出挑战。文章详细阐述了Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的特性，研究了Ｉｎｔｅｒｎｅｔ在广播业中的作用，描述了网络广播的广阔应用前景。     

考虑需求侧管理和碳交易的电-气互联网络分散式低碳经济调度

在能源互联网和低碳背景下,提出一种考虑需求侧管理(demand side management, DSM)和碳交易的电-气互联网络分散式低碳经济调度模型。首先,根据碳交易市场的实际情况建立阶梯型碳交易机制,并利用电转气(power to gas, P2G)的低碳特性,得到P2G参与碳交易市场的激励机制;其次,由现有DSM的机理与实现方式,在负荷侧考虑不同的DSM来最大化地协调网络的低碳性与经济性;然后,根据所建模型的非凸特性,对气网潮流进行二阶锥松弛且采用连续锥规划算法对松弛间隙进行检验,逐步缩小气潮流的仿真误差,保证松弛的严格性。为了满足不同决策主体的分散自治权与信息私密性,在上述基础上建立分散式优化模型并引入基于嵌套连续锥规划的同步交替方向乘子法(synchronous-alternating direction method of multipliers, S-ADMM)进行求解;最后,通过算例仿真对不同场景下网络的调度结果及不同的调度策略下的运行结果进行比较分析。结果表明,在阶梯型碳交易机制下,虽然总碳交易成本增加了0.02%,但碳排量、运行成本分别减少了4.53%和3.74%;DSM参与到所提模型中使碳排量、弃风量分别降低了9.87%和75.4%,进而有效地提升了电-气互联网络的低碳经济性。     

INTERNET及其在化学工业中的应用

介绍了全球互联网络（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）的主要功能以及联网方式，描述并展望了其化学工业应用。     

CNNIC:我国手机网民达5亿 较去年增长8009万人

正1月16日,中国互联网信息中心发布了第33次《中国互联网络发展状况统计报告》(以下简称报告)。报告显示,截至2013年12月,中国手机网民规模达5亿,较2012年底增加8009万人,使用手机上网网民比例保持较快增长,从74.5%上升至81.0%,提升6.5个百分点。报告称,手机网民规模的持续增长,得益于3G的普及、无线网络的发展     

异构无线网络终端服务感知的动态负载均衡机制

异构无线网络负载均衡是提高网络服务质量的关键技术之一。现有负载均衡机制大多没有考虑用户的个性化业务在请求网络资源时存在的差异,同时缺乏一种用户满意度保障机制。针对这一问题,提出一种终端服务感知的动态负载预先均衡机制。首先,采用模糊数学的推理方法,计算出终端对各个候选网络的接入期望值。在此基础上,充分考虑各候选网络的资源拥塞状况,有选择性地将该终端用户业务链接切换到低资源拥塞率、高接入期望值网络中,从而缓解网络中的局部热点,提高网络资源有效利用率与用户满意度。仿真结果表明,该机制能够显著均衡网络中各个无线接入点的工作负荷,有效减少拥塞发生的概率,改善用户的网络体验。     

开启备份 确保无忧

随着各单位局域网和互联网络的深入应用,系统内的服务器担负着企业的关键应用,存储着重要的信息和数据,为领导及决策部门提供综合信息查询的服务,为网络环境下的大量客户机提供快速高效的信息查询、数据处理和Internet等的各项服务。因此,建立可靠的网络数据备份系统,保护关键应用的数据安全是网络建设的重要任务,在发生人为或自然灾难的情况下,保证数据不丢失。     

基于负载随机性的互联网络链路流量识别方法

针对当前互联网络链路流量识别方法未考虑数据块类别,导致互联网络链路流量识别准确性和效率较低,流量识别误报率和漏报率较高的问题,提出基于负载随机性的互联网络链路流量识别方法.利用数据包负载随机性检测方法,判断网络数据流中数据块负载随机性类别.将判断结果作为机器学习方法的已标注数据集,提取数据流特征属性构成样本集合,采用ID3算法,训练分析该样本集合,寻找数据间规律,构建分类模型,通过分类模型预测和评估未知数据流量,实现互联网络链路流量识别.实验结果表明,上述方法识别不同类型流量的漏报率和误报率较低,具有较强的识别可靠性,识别时间较短,能够有效提高识别准确性和效率.