NEUSOFT在线学习系统支撑平台的设计和实现

<正>E-learning是指通过因特网或局域网进行的学习与教学活动,它充分利用现代信息技术、具有全新沟通机制,依托网络多媒体技术提供丰富资源的学习环境,从而实现一种全新的学习方式。这种学习方式将改变传统教学中教师的作用和师生之间的关系,从而根本改变教学结构和教育本质。     

反褶积技术在庆深气田试井解释中的应用

在庆深气田的压力恢复测试过程中,由于测试时间短,压力和压力导数的径向流特征未出现,多解性强,不能反映地层真实特征。利用反褶积试井技术解释了多级压裂水平井和试采两口气井的测试资料,通过综合整个测试过程的所有产量、压力信息,获得比常规解释更多、更可靠的地层参数,为后期制定试采和开发方案提供了重要依据。     

马丽散在煤仓堵水中的应用

运用新型的注浆堵水材料--马丽散N,有效地封堵了煤仓漏水,为提高煤炭产品质量和改善煤炭运输条件奠定了基础,并取得了良好的技术经济效益.     

CUDA下受体评分网格生成并行算法

针对分子对接中生成评分网格需要花费很多的计算时间这一问题, 提出了一种基于统一计算设备架构（CUDA）的评分网格生成并行算法。该算法把传统计算方法中三维计算空间中的一维通过在图形处理单元（GPU）上进行并行处理, 使得总生成时间得到了降低, 提高了评分网格的生成效率。实验结果表明, 借助于GPU的浮点计算能力, 提出的并行算法对比传统的计算方法可以显著缩短评分网格的生成时间, 为评分网格的生成提供一种新的方式。     

基于TCP NewReno的稳态吞吐量分析模型

最近的研究表明,在当前网络未启用SACK选项的TCP流中,有超过一半的数据流采用TCP NewReno的快速恢复算法.而Padhye提出的基于TCP Reno的TCP吞吐量分析模型,不能准确反映TCP NewReno数据流的吞吐量.Padhye模型在建立过程中采用猝发性丢包模型,同时忽略了快速恢复阶段和超时后的慢启动阶段,影响了预测的准确性.基于此,提出了一种基于TCP NewReno 的吞吐量分析模型.在分析过程中,采用了更符合真实网络丢包特征的丢包模型,并且充分考虑了快速恢复阶段和超时后的慢启动阶段对吞吐量的影响.仿真实验表明,该模型可以准确地预测TCP NewReno数据流的吞吐量.     

一种适用于无线网络的流媒体传输机制

为保证无线网络中多媒体数据的传输质量,提出了一种适用于无线网络的流媒体传输机制（WMTCC）。该机制通过发送探测报文区分网络拥塞丢包和链路误码随机丢包,准确判断网络的拥塞状况,实施发送速率调节,保证了流媒体服务质量(QoS)。由于准确区分出无线链路误码丢包,该机制在链路误码率较高时能维持较高的网络吞吐量。仿真实验结果显示在高误码率无线网络中,该机制可以获得更高的吞吐量和更大的拥塞窗口,并且发送速率的变化更加平滑。     

局域网环境下的虚拟筛选网格平台搭建

在计算机辅助药物设计中,虚拟筛选是非常重要的一种方法,但其需要的计算量非常巨大。虚拟筛选网格平台,是在局域网环境下使用普通的PC机进行搭建的,可以提供很强的计算能力。相比于并行机而言,它的成本非常低廉。使用的是各个计算节点的空闲资源,并不影响计算节点的自身实际工作。针对局域网的通信成本低的特点,通过适当地减小计算粒度,更好地平衡了计算节点的负载,提高了网格平台的处理能力。在平台上进行了分子筛选实验工作,并与传统计算方法进行时间上的对比分析,结果表明该网格平台在进行虚拟筛选时能够提供非常好的计算性能。     

无线传感器网络冗余节点休眠调度算法

提出一种冗余节点休眠调度算法来延长网络生命周期。调度过程中重点考虑两方面问题：一是采取策略防止大量节点同时从工作状态转入休眠状态以防止大量盲区同时产生;二是根据邻居表中节点的工作邻居数量,判定节点是否处于网络边界,对边界节点和内部节点采用不同的调度策略,防止边界收缩。仿真结果表明,算法能有效延长无线传感器网络的生命周期。     

聚合物微球在Si片CMP中的作用机制

为了提高Si片的抛光速率,采用复合磨粒抛光液对Si片进行化学机械抛光。根据检测到的聚合物微球的Zeta电位,利用DLVO理论分析计算了PS,PMMA和BGF聚合物微球与SiO2磨粒在抛光液中的作用势能;利用TEM观察了SiO2磨粒与聚合物微球的吸附状况。分析计算和TEM观察均表明三种聚合物微球在抛光液中都能与SiO2磨粒相互吸附。通过Si片化学机械抛光实验,分别分析了抛光液中聚合物微球浓度、三种不同聚合物组成的复合磨粒抛光液对抛光速率的影响,研究了聚合物微球在Si片化学机械抛光中的作用机制。     

基于移动预测的快速分层移动组播体系结构

 由于移动节点的位置是不断变化的,移动IPv6协议给出了支持移动节点的远程加入和双向隧道两种组播方法,但这两种方法都有各自的缺点.本文提出基于移动预测的快速分层移动组播体系结构(mobility prediction based fast and hierarchical mobile multicast architecture,简称MP-FHMM),通过移动预测,在切换前为移动节点配置好切换信息,并且在切换时使用基于FMIPv6改进的快速组播切换方法,有效减少了切换延迟以及由此引发的组播数据分组丢失.另外,由于采用层次型结构的移动组播管理,屏蔽了节点在子网内的移动,减少了因节点移动而重构组播树的频率.