基于项目事例为内容的.NET开发实验课的探讨

通过对基于.NET的B/S管理系统一般项目的分析,给出了一个基于.NET的原型系统的设计过程。分析了该原型系统的数据库设计、数据层、业务逻辑和Web页面设计。以苏州大学应用技术学院项目实验教学为例,探讨了采用基于该原型系统的实验方法和步骤。     

低折射率液芯光纤特性的研究

研究了以低折射率液体（ｎ≥１．３４６）及乙醇等水溶液的液芯光纤的传输特性和光谱特性，分析了影响芯光传输特性的因素及其对光强调制型芯光纤传感器的影响。     

ⅡS接口的FPGA实现

一种为嵌入式系统扩展音频功能的方法,采用带ⅡS总线和L3控制接口的专用芯片U-DA1341TS,用FPGA设计实现所需要的接口和时序,在基于S3C4510B的嵌入式系统下通过FPGA操作UDA1341TS,实验结果表明这种方法是正确的。     

增益控制策略下的梯度域路径追踪算法

针对梯度域路径追踪算法在像素平面均匀采样的策略会使渲染图像在不同频率区域的渲染质量差别较大的问题,提出增益控制策略下的梯度域路径追踪算法.引入平均梯度计算局部平均梯度值,筛选并标记出高频区域和低频区域,将低频区域的样本用于对高频区域增强采样;随着每轮渲染高低频区域的不断更新,自适应地对样本进行分配,实现像素平面采样的增益控制.一方面,在不同材质和光照的场景下,将改进算法和梯度域路径追踪算法进行实验对比,结果表明,文中算法使人眼敏感的高频区域渲染更加细腻;另一方面,使用均方误差、峰值信噪比和结构相似度3种图像质量评价指标评价渲染图像,并对比采样过程中3个指标的变化情况,结果表明,在保证样本数量相同的条件下,文中算法可以加快渲染的收敛速度,提高渲染效率.     

路径匹配及轨迹回放的算法研究与应用

动态跟踪及轨迹回放是GIS车辆监控系统的主要功能。基于将线离散成点集合的思想,设计了简称点到点的路径匹配算法和轨迹插值的轨迹回放算法。点到点将道路线离散成点集合,据此进行路径匹配,同时采用预测思想来解决交叉路口误判等问题;轨迹插值首先研究插值的应用前提并设计简称变定位时间间隔的方法来满足插值前提,其次介绍插值过程;算法应用于实际工程,点到点对交叉路口有很好的判断,轨迹插值降低定位成本。     

信息集成与知识集成

信息集成能够有效提高信息交流、处理和反馈的效率,增强系统之间通过协作解决复杂问题的能力。实现知识集成是信息系统集成的最终目标,因为系统之间交换的数据和信息都是知识的载体,因而知识集成也最具潜力和最难于实现。文章分析了信息系统集成中的知识集成问题、方法和使能技术,并通过一个资源管理模型来进行原理验证。     

Efficient parallel and sequential algorithms for 4-coloring perfect planar graphs

We present an efficient algorithm for 4-coloring perfect planar graphs. The best previously known algorithm for this problem takesO(n ^3/2) sequential time, orO(log⁴ n) parallel time withO(n³) processors. The sequential implementation of our algorithm takesO(n logn) time. The parallel implementation of our algorithm takesO(log³ n) time withO(n) processors on a PRAM.     

对象/关系映射框架的研究与应用

在软件工程的各个阶段运用并体现面向对象的思想,已经成为软件设计开发的主旋律。占主导地位的关系数据库成为了面向对象系统架构中对象与关系数据库转换的“瓶颈”。论文着眼于面向对象系统中的类及其实例与关系数据库中表的映射,分析了类及其实例与关系数据库的映射模型,比较了几种映射解决方案的优缺点,重点研究了Castor在O/R(对象/关系)映射方面的优势及应用。     

高师院校《计算机网络》课程教学的探讨与实践

在计算机网络技术日新月异的今天,怎样为社会培养掌握过硬本领的知识、技能型人才,是当今高校教学改革的一个长期改革方向。详细探讨了新形势下计算机网络课程的主要教学、实践内容,对各种资源进行优化、配置,讨论了多媒体教学、项目式教学、体验式教学、虚拟环境教学等教学手段在网络教学中的意义和作用。最后进一步阐述了完善网络课程考核评价体系的办法。     

改善BP网络用于建立FCC产品收率预测模型过程中稀疏样本的训练或检验效果的研究

讨对BP（Back-propagation）人工神经网络用于FCC（Fluidcatalyticcracking）产品收率预测建模时稀疏点样本吻合性较差的问题，提出了①先对样本在空间用聚类分析法进行定位，确定那些是稀疏点、孤点和病点；②孤点用于训练；③剔除病点；④加大稀疏点对目标函数的权重改善稀疏点样本的吻合性，提高了模型的适应性和精度。