iViewer:利用数据服务即时生成跨域数据视图

越来越多的企业和组织选择通过广域、开放的互联网作为其协作平台,业务决策者往往需要即时汇聚并综合分析来自多个部门的资源信息以进行临机决策。如何即时构建满足用户需求的跨组织数据视图,动态维护视图和数据源之间的一致性是需要求解的一个关键问题。提出了一种互联网环境下跨组织业务数据视图的动态生成方法iViewer,利用数据服务来封装自治、异构和动态变化的数据源;通过可视化和易用的数据服务组合操作来动态构建数据视图;提出了一种基于轮询的视图动态更新算法,维护数据源和数据视图的一致性,从而使得数据视图能够随数据源的变化而自主变化;详述了iViewer方法的原理和过程,并通过一个火灾应急处置场景中,面向指挥中心的跨部门火灾救援设备数据视图的动态生成过程例证了iViewer方法的效果。     

无端化并行查询模型在仓储系统中的研究与应用

国内外仓储查询系统,通常采用ACTIVEX技术或Web Services技术来处理通信及命令功能。ACTIVEX技术通信数据快,可以执行本地文件,无法跨平台,用户操作困难、安装部署不方便;而Web Services具有跨平台的优势,不需要额外的客户端支持,无视防火墙,但是响应速度慢。如果融合相关技术,能跨平台和能够响应够迅速,那么通过AJAX模型来调用后台场景渲染数据的执行效率也会得到提高。同时利用HTTP协议作为通信通道来进行请求-响应的通讯,前台应用程序开发人员可以容易的把基于浏览器应用程序的AJAX技术整合到可视化软件的相关管理模块中。本文从该思路出发,实现仓储系统的无端化并行查询,它通过网页的表现形式,运行环境要求简单,针对图形访问与渲染的效率高,解决了物流管理系统图形化查询的问题。通过对业务、应用、数据及技术等架构层的不同角度的分析,并依据并行计算思想,构建可视化体系平台。系统平台具体划分为接入控制层、C＋＋后台渲染、前端展现（web）。接入控制层采用HTTP通道进行接入控制,并采用IOCP提高业务并发能力,C＋＋后台渲染核心处理采用并行计算手段,提高图片资源渲染,共享与交换能力,WEB前端利用EXTJS结合J2EE平台进行展示,在一定程度上实现了系统的智能化与个性化,提高了可视化资源管理的发现、定位、导航效率及其虚拟重组的功能。     

一种温度自适应无线传感网络时间同步方法

无线传感器网络节点中的廉价晶振极易受到温度、电压、湿度等工作环境因素的影响.节点晶振的这一特性,为室外大规模无线传感器网络时间同步技术带来了两方面的挑战:(1) 过高的通信开销;(2) 精度与能耗之间的不平衡.针对以上问题,提出了一种基于温度感知的、自适应的无线传感器网络时间同步算法.该算法能够依赖本地温度信息对节点时间频偏进行估计及补偿,在保证算法同步精度的同时,降低了网络通信开销.除此之外,提出一种动态同步周期调节机制,使得算法能够根据当前环境温度变化情况对节点同步周期进行动态调节,从而达到了能耗与精度之间的平衡.大量仿真实验结果表明:所提出的时间同步算法可将通信能耗降低至传统同步算法的10%;且在环境温度不断变化的情况下,80%的频偏估计值其误差小于0.5ppm.故,所提出的时间同步方法能够有效地适用于室外环境下部署的大规模无线传感器网络.     

基于特征增强金字塔网络的阿尔茨海默症早期诊断研究

阿尔茨海默症（Alzheimer’s disease, AD）作为一种不可逆转的神经退行性疾病,能在其发病初期进行干预治疗对病情的控制和改善具有重要意义。近年来,研究者广泛地使用深度学习方法对AD的核磁共振成像（Magnetic resonance imaging, MRI） 进行分析并做出早期诊断。但AD早期的脑部结构变化与正常人差别较小,目前单一尺度的分析方法难以有效捕捉到这些细小差别的特征。针对以上问题,本文提出特征增强金字塔网络（Feature enhanced pyramid network, FEPN）进行AD的MRI早期诊断,通过设计的浅层特征重提取模型利用上下文信息补充高层特征,并计算融合权重指导高低层特征图的融合,增强了上下文信息交互和多尺度特征融合的匹配度。对比实验采用Kaggle公开的Alzheimer数据集对该方法进行验证,实验结果表明,相比于其他同类方法,FEPN有效提升了4种AD脑状态（非痴呆、非常轻度痴呆、轻度痴呆、中度痴呆）MRI的分类精度。     

网络环境的MIS数据共享

本文以网络环境下使用Foxprow For Windows作为开发工具为例,讨论了开发大型MIS系统中经常发生的微观和宏观数据共享问题,分析这些问题发生的原因,给出了解决问题的方案和实现方法,并从逻辑上论证了方案的正确性。     

设计符号学的历史与未来

本文旨在回顾设计符号学发展历史,以及为设计符号学发展做出突出贡献的人物.进一步分析当今设计符号学的国内外现状和存在的问题,并研究未来设计符号学的发展方向.主要运用文献研究、归纳总结、案例分析等方法,将符号学与设计项目的 关系分为基于设计项目的 符号学研究、为了设计项目的 符号学研究与伴随设计项目的 符号学研究.     

氧含量对纯钛动态变形行为的影响

通过准原位EBSD和SEM观察研究了纯钛、Ti-0.2% O和Ti-0.4% O（质量分数）多晶体在高应变速率下的变形行为。结果表明：在5%应变的动态压缩变形下,纯钛中的孪生行为非常活跃,多数晶粒内的孪生系被激活,且半数晶粒中出现多种孪生变体;而滑移迹线分析表明,仅有50%的晶粒内开动了滑移系。随着氧含量的增加,孪生晶粒比例及孪晶面积占比均呈下降趋势,同时发生多滑移与交滑移。XRD分析表明,溶质氧原子导致晶格畸变,提高了α-Ti的c/a,有利于位错滑移。活跃的位错滑移行为抑制了孪晶的形成,并且氧原子钉扎位错也会阻碍孪晶界的扩展,导致孪生行为不再活跃。此外,氧含量每增加0.2%（质量分数）,纯钛的动态屈服强度就能增加约390 MPa。这种固溶强化现象主要源于晶格畸变,也受到被钉扎位错及多滑移和交滑移产生的割阶影响。     

基于高精度边缘方向求解的红外弱小目标检测

针对边缘方向误差较大导致各向异性 SUSAN 算法背景抑制能力降低的问题,提出了一种高精度边缘方向求解算法来确定实际边缘方向;并引入独立强度模型来确定短轴的尺度以实现滤波器长、短轴自适应地确定。实验表明：高精度边缘方向求解算法的引入能显著提升红外背景重建的精确度,从而提高了算法的背景抑制能力,经过该算法滤波后的图像其信噪比、检测率都获得显著提升,虚警率明显降低,能有效提高系统的单帧红外弱小目标的检测能力。     

城市车联网V2V链路时延动态预测

链路时延是决定车联网(vehicular ad hoc networks, VANETs)许多网络性能的重要标准.现存的VANETs基于节点移动性解决链路时延的问题,但是都没有预测的功能,不适合实际VANETs中动态预测车-车(vehicle to vehicle, V2V)链路时延.提出动态预测任意2车链路时延的数学模型DPLD,考虑2车相对速度分布、相对距离变化、交通密度和城市场景中交通灯因素对2车之间链路时延的影响,因为这些因素在链路连接过程中是变化的.通过考虑相对速度的分布,模型能够实时地调整原则自适应车速变化.通过自动调整2车之间相对距离计算方法,DPLD模型能够自适应2车间相对距离的变化.因此该模型能够有效地预测预期要发生的2车之间的链路时延.这个模型实现取决于相对速度分布参数的估计方法、指数移动平均法对车速异常处理以及交通灯对链路时延影响的概率建模并且详细给出2车遇到不同交通灯的具体链路时延预测方法.仿真结果表明:DPLD模型预测的城市环境的2车之间链路时延准确性很高.     

基于频域逐级回归的声学回声控制

传统声学回声控制算法一般采用基于随机梯度法更新的频域分块自适应滤波(PBFDAF)方法,但在以语音为主要回声信号的室内混响环境中,由于回声路径不稳定,往往收敛速度较慢,难以实现足够的回声抑制。该文提出一种基于频域逐级回归的声学回声控制算法。通过逐级回归分析远端信号和麦克风信号之间的线性关系,可以在保持较小的偏差的同时实现收敛较快的系统估计。同时,由于逐级分析了两通道间的短时相干性,因而该算法无需像常见方法一样,额外进行基于通道间相干函数的残余回声抑制或双讲检测,从而保持系统的紧凑性。若进一步假定近端背景噪声准平稳,则可利用基于近端信号非平稳程度的自适应平滑因子,在实现系统估计快速收敛的同时确保其稳定性。实验表明,该方法在常见的近端环境噪声水平下,在收敛速度和稳态误差上相对传统方法有显著优势,非常适合应用在室内远讲模式下的声学回声控制中。