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951.
针对供水管网的终端泄漏检测问题,基于三端型线性霍尔敏感元件UGN3501T和嵌入式ARM处理器S3C2410A设计了泄漏自动检测和报警控制仪,将泄漏检测报警、自动关断支网水源和用水量计量等功能集为一体,能很好地解决因下游阀门未关而造成的泄漏问题.测试分析表明,新型检测仪的平均泄漏检测率高达98%,设计方案科学可行,应用前景广阔. 相似文献
952.
复杂数据上的实体识别技术研究 总被引:4,自引:0,他引:4
复杂数据当前有着广泛的应用.有效地使用复杂数据需要对其质量进行管理.实体识别是数据质量管理的基本操作,用于在数据集合中发现同一实体的不同描述,其在数据质量管理中可以用于错误检测、不一致数据发现等.由于包含复杂的结构信息,复杂数据上的实体识别与传统文本和关系数据上的实体识别不同,带来了新的技术上的挑战.该文介绍了复杂数据... 相似文献
953.
呈现GIS应用系统开发的实例,该实例以Delphi 7为开发平台,结合MapObjects组件开发、设计了开放式的GIS应用系统,介绍系统的总体设计、主要功能实现,以及关键技术. 相似文献
954.
955.
针对ID3算法倾向于取值较多的属性问题,利用粗糙集理论,提出一种属性选择的新度量方法。该方法借助信息熵的性质充分考查规则集整体的确定性和不确定性问题。分析规则的三个度量标准:支持度、置信度、覆盖度,对其进行量化,并提出一规则提取算法。实例表明,该算法提高了决策分类的精度,进而能提取可靠有效的规则。 相似文献
956.
KVM虚拟化动态迁移技术的安全防护模型 总被引:2,自引:0,他引:2
虚拟机动态迁移技术是在用户不知情的情况下使得虚拟机在不同宿主机之间动态地转移,保证计算任务的完成,具有负载均衡、解除硬件依赖、高效利用资源等优点,但此技术应用过程中会将虚拟机信息和用户信息暴露到网络通信中,其在虚拟化环境下的安全性成为广大用户担心的问题,逐渐成为学术界讨论和研究的热点问题.本文从研究虚拟化机制、虚拟化操作系统源代码出发,以虚拟机动态迁移的安全问题作为突破点,首先分析了虚拟机动态迁移时的内存泄漏安全隐患;其次结合KVM(Kernel-based Virtual Machine)虚拟化技术原理、通信机制、迁移机制,设计并提出一种新的基于混合随机变换编码方式的安全防护模型,该模型在虚拟机动态迁移时的迁出端和迁入端增加数据监控模块和安全模块,保证虚拟机动态迁移时的数据安全;最后通过大量实验,仿真测试了该模型的安全防护能力和对虚拟机运行性能的影响,仿真结果表明,该安全防护模型可以在KVM虚拟化环境下保证虚拟机动态迁移的安全,并实现了虚拟机安全性和动态迁移性能的平衡. 相似文献
957.
范新灿 《计算机工程与应用》2009,45(19):120-122
XML现有的查询技术不够成熟,效率低下,精确度不高,如何优化查询成为业界热点和难点问题。结合当今查询优化算法技术,设计了一个查询优化模型XQO,从查询过程的各个阶段进行优化查询解析、逻辑优化、物理优化,设计执行策略和算法,并从实验结果验证优化的效果。 相似文献
958.
拜占庭系统技术研究综述 总被引:3,自引:2,他引:3
随着分布式系统规模的增大,设计复杂度也不断提升,系统可靠性所面临的问题也越来越严峻。由于拜占庭协议能够容忍包括人为失误、软件bug和安全漏洞等各种形式的错误,其系统技术和实现方法越来越受到研究者们的重视。介绍和总结了目前拜占庭系统技术的研究成果,分析了目前拜占庭系统的研究现状,并探讨了拜占庭系统的发展趋势。通过分析得出:1)拜占庭系统性能上仍然与已经实用的非拜占庭系统相距较大,占用资源数量仍然较多,需要进一步研究其性能和资源优化技术;2)通过检测错误或者定期修复来降低系统中的错误,是延长系统可持续运行时间的方法,需要研究新的、高效的全面检测拜占庭服务器、合理定期修复等保障系统可持续运行的方法;3)实际应用背景和需求及其特定错误类型的处理方法对拜占庭协议和功能等提出了不一样的要求,需要研究拜占庭系统在实际中的应用和可用性。 相似文献
959.
目前基于深度学习算法的目标检测技术在合成孔径雷达(SAR)图像船舶检测中取得了显著的成果,然而仍存在着小目标船舶和近岸密集排列船舶检测效果差的问题。针对上述问题,提出了基于改进RetinaNet的船舶检测算法。在传统RetinaNet算法的基础上,首先,将特征提取网络残差块中的卷积改进为分组卷积,以增加网络宽度,从而提高网络的特征提取能力;其次,在特征提取网络的后两个阶段加入注意力机制,让网络更加专注于目标区域,从而提升目标检测能力;最后,将软非极大值抑制(Soft-NMS)加入到算法中,降低算法对于近岸密集排列船舶检测的漏检率。在高分辨率SAR图像数据集(HRSID)和SAR船舶检测数据集(SSDD)上的实验结果表明,所提改进算法对于小目标船舶和近岸船舶的检测效果得到了有效提升,与当前优秀的目标检测模型Faster R-CNN、YOLOv3和CenterNet等相比,在检测精度和速度上更加优越。 相似文献
960.