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针对目前用于检测汽车制动性能与机动车方向盘转向力-转向角的仪器存在体积庞大、安装复杂、连线繁多、操作技术要求高等特点,提出了采用MEMS型加速度传感器和陀螺传感器为核心检测元件制成的汽车制动性能测试仪器。该测试仪具有便携化、智能化等优点,针对性地解决了以上困扰,为MEMS传感器的应用扩展了新领域。 相似文献
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该文对动态网站自动生成器进行了研究与分析。通过对动态网站的系统体系结构进行研究,针对三层软件架构下的动态网站设计出相应的代码生成器,并对其中系统实现的关键技术进行分析。 相似文献
998.
该文介绍了基于struts框架的图书管理系统的设计与实现,从图书的入库到图书查询浏览、借阅和归还,管理员对用户的权限管理,形成一个整体的图书管理和用户管理模式。 相似文献
999.
He Min Wu Xiaolong Zheng Si Qing Englert Burkhard 《Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on》2010,21(3):303-312
In recent years, many researchers have investigated optical interconnections as parallel computing. Optical interconnections are attractive due to their high bandwidth and concurrent access to the bus in a pipelined fashion. The Linear Array with Reconfigurable Pipelined Bus System (LARPBS) model is a powerful optical bus system that combines both the advantages of optical buses and reconfiguration. To increase the scalability of the LARPBS model, we propose a two-dimensional extension: a simplified two-dimensional Array with Reconfigurable Pipelined Bus System (2D ARPBS). While achieving better scalability, we show the effectiveness of this newly proposed model by designing two novel optimal sorting algorithms on this model. The first sorting algorithm is an extension of Leighton's seven-phase columnsort algorithm that eliminates the restriction of sorting only an r times s array, where r ge s^2 , and sorts an n times n array in O(log n) time. The second one is an optimal multiway mergesort algorithm that uses a novel processor efficient two-way mergesort algorithm and a novel multiway merge scheme to sort n^2 items in O(log n) time. Using an optimal sorting algorithm Pipelined Mergesort designed for the LARPBS model as a building block, we extend our research on parallel sorting on the LARPBS to a more scalable 2D ARPBS model and achieve optimality in both sorting algorithms. 相似文献
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Anonymizing bipartite graph data using safe groupings 总被引:1,自引:0,他引:1
Graham Cormode Divesh Srivastava Ting Yu Qing Zhang 《The VLDB Journal The International Journal on Very Large Data Bases》2010,19(1):115-139
Private data often come in the form of associations between entities, such as customers and products bought from a pharmacy,
which are naturally represented in the form of a large, sparse bipartite graph. As with tabular data, it is desirable to be
able to publish anonymized versions of such data, to allow others to perform ad hoc analysis of aggregate graph properties.
However, existing tabular anonymization techniques do not give useful or meaningful results when applied to graphs: small
changes or masking of the edge structure can radically change aggregate graph properties. We introduce a new family of anonymizations
for bipartite graph data, called (k, ℓ)-groupings. These groupings preserve the underlying graph structure perfectly, and instead anonymize the mapping from entities
to nodes of the graph. We identify a class of “safe” (k, ℓ)-groupings that have provable guarantees to resist a variety of attacks, and show how to find such safe groupings. We perform
experiments on real bipartite graph data to study the utility of the anonymized version, and the impact of publishing alternate
groupings of the same graph data. Our experiments demonstrate that (k, ℓ)-groupings offer strong tradeoffs between privacy and utility. 相似文献