智能卡操作系统结构研究

重点介绍智能卡操作系统COS的四大基本功能:传输管理、命令解释、文件管理和安全管理.在此基础上,提出COS新的体系结构,并构建出各模块的状态转换图,最后根据项目实践总结该结构的优点.     

微悬臂梁谐振式气体传感器研究进展

微机械谐振式传感器已经成为微型机电系统(MEMS)领域的研究热点。讨论了微悬臂梁谐振式气体传感器的工作原理,介绍微悬臂梁表面修饰的关键技术、主要方法和基于微悬臂梁的谐振式气体传感器领域的研究状况以及近五年以来该领域的研究进展,并对基于微悬臂梁的谐振式气体传感器的发展方向和应用前景做了展望。     

基于曲率的灰度图像拼接研究

在图像处理过程中,经常需要对剪切后的图像碎片进行拼接,提取灰度图像碎片的边界,计算出边界上各离散点处的曲率,每条边界上各点处的曲率构成了信号序列,分段计算两个信号序列的相关系数.由于曲率的位移不变性和旋转不变性,两条切口上各吻合点处的曲率理论上相等.本文验证了当相关系数取得最大值时,两条切口恰好吻合,从而实现灰度图像的自动拼接.     

从天津杨柳青石家大院浅谈民居雕塑装饰中的“形”与“意”

本文详细分析了天津杨柳青石家大院内的民居建筑雕塑装饰的"形"、"意"以及"形"与"意"之间的关系,总结了石家大院内的雕塑装饰的特点,力求说明"形"与"意"在传统民居建筑雕塑装饰中的关系和作用。     

基于二维属性的高维数据聚类算法研究

聚类就是按照一定的要求和规律对事物进行区分和分类的过程.在这一过程中没有任何关于类别的先验知识,也没有教师的指导,仅靠事物间的相似性作为类属划分的准则,因此属于元监督分类的范畴.聚类分析则是指用数学的方法研究和处理给定对象的分类.针对目前很多聚类算法只能对低维数据进行聚类的问题,提出了一种改进的相异度度量方法对二维属性的高维数据采用层次分裂算法进行聚类,而且根据用户指定的参数聚类,并对传统相异度度量和改进的相异度度量方法的聚类结果进行比较,发现改进的相异度度量方法更适用于二维属性的高维数据的聚类.     

一种WSN网关节点的设计与实现

无线传感器网络WSN是由分布在给定区域内大量无线传感器节点构成的一种新型信息获取系统,而无线传感器硬件节点的设计与实现是其应用的关键和基础工作.针对将无线传感器网络应用在青藏铁路沿线多年冻土区典型段进行地温、变形监测方面的特殊要求,设计了一种无线传感器网络系统,该网络由大量普通传感器节点、若干网关节点及一台计算机构成.无线传感器节点布撒在需要监测的区域内.将所探测到的有用信息通过初步的数据处理和信息融合之后,通过相邻节点接力的方式传送给网关节点.网关节点通过无线方式接收各传感器节点的数据并以有线的方式将数据传送给最终用户计算机.本文详细介绍了一种基于CC2431的网关节点以及基于C8051F320的USB接口的软硬件设计与实现.     

基于语义扩展的P2P网络

针对当前P2P系统中多数为媒体文件,而对应描述信息有限的问题,提出了一个通过Web信息挖掘来扩展语义的算法.同时提出了一个基于语义跳表的多层环网络结构,帮助用户进行相关内容推荐.实验表明,用本文所提出的方法,在消息量很小的情况下,与传统的基于中心服务器的检索精度很相近,具有实用价值.     

基于神经网络的机器人的逆运动学分析

文章提出了基于BP神经网络算法的机器人逆运动学的求解方法,给出了基于神经网络的机器人逆运动学求解的具体步骤和设计神经网络的相关注意事项.通过时KLD-600六自由度机器人仿真表明该算法简单可靠.     

“碳达峰、碳中和”目标下的电力系统成本及价格水平预测

电力系统在碳达峰碳中和目标实现过程中,电源结构、电网形态等将发生重大变化,系统成本也将随之改变。在综合考虑电源结构、发电造价、燃料成本、电网投资等因素变化基础上,采用经营期法和“成本+收益”方法,开展中远期电力系统成本及价格水平预测。研究结果表明,未来电力系统各环节成本均呈上升趋势,其中电源侧成本在2040年前快速增长、之后相对稳定,而电网侧成本保持小幅上涨趋势。该研究可为进一步完善电价机制和市场化制度、加强电力系统成本疏导和公平分担提供参考依据。     

RTDMiner: 基于数据挖掘的引用计数更新缺陷检测方法

在Linux内核等大型底层系统中广泛采用引用计数来管理共享资源.引用计数需要与引用资源的对象个数保持一致,否则可能导致不恰当引用计数更新缺陷,使得资源永远无法释放或者被提前释放.为检测不恰当引用计数更新缺陷,现有静态检测方法通常需要知道哪些函数增加引用计数,哪些函数减少引用计数.而手动获取这些关于引用计数的先验知识过于费时且可能有遗漏.基于挖掘的缺陷检测方法虽然可以减少对先验知识的依赖,但难以有效检测像不恰当引用计数更新缺陷这类路径敏感的缺陷.为此,提出一个将数据挖掘技术和静态分析技术深度融合的不恰当引用计数更新缺陷检测方法 RTDMiner.首先,根据引用计数的通用规律,利用数据挖掘技术从大规模代码中自动识别增加或减少引用计数的函数.然后,采用路径敏感的静态分析方法检测增加了引用计数但没有减少引用计数的缺陷路径.为了降低误报,在检测阶段再次利用数据挖掘技术来识别例外模式.在Linux内核上的实验结果表明,所提方法能够以将近90%的准确率自动识别增加或减少引用计数的函数.而且RTDMiner检测到的排行靠前的50个疑似缺陷中已经有24个被内核维护人员确认为真实缺陷.