基于J2ME智能手机的拼图游戏开发

随着智能手机的逐步普及,手机游戏也日益流行起来．采用流行的J2ME手机应用开发平台,利用J2ME的移动开发MIDP架构,设计和开发了一款拼图游戏．在游戏设计中融入了图片拆分和分散技术,并在游戏当中增加了难度等级和积分管理,以提高游戏的趣味性和挑战性．在程序配置方面采用通用简表配置文件,使得设计手机游戏能够适应广大的智能手机环境,提高了程序的适应性和使用范围．     

利用Agent实现城市交通信息集成与协同的方法

针对交通业务系统的复杂性和交通信息的多源性与异构性,采用服务总线和Agent技术来构建交通信息集成模型,能够较好地整合多种交通信息实现综合的交通服务与决策.在数据集成的基础上进一步探讨基于服务总线的Agent协同模型,该协同模型可以交通管理各个业务系统之间的联动,从而提高交通管理与服务的效率和综合能力.     

谈谈类在继承中的复用

微软亚洲工程院已经成立了将近一年,外面的报道虽然非常少但是工程院的成长速度远远超出了想象,最近,他们又在大学中召开了新一轮的招聘工作。为了探究微软亚洲工程院,我们联系到了工程院技术总监林斌,他在给员工做“完美工程”培训的紧张工作中抽出时间与我们进行了愉快的交流。     

“数据库原理及应用”双语教学探讨与实践

针对地方本科院校实施双语教学基础薄弱的情况,以及中英文语言的差异所产生的思维模式差异,采用实例教学、师生互动实践教学、"错误"反向教学法、小班授课等多样化的教学方法,并结合"数据库原理及应用"课程所采用工具和平台的英文特征,让学生在应用过程中掌握了知识点的英语表述能力,从而找到了采用英语教授专业知识的结合点。     

一种可重用的方面化特征模块的构建方法

针对互联网环境下存在丰富多样的软件资源,为了能够有效地重用已有的软件资源,需要对软件资源进行模块化,基于面向方面的编程思想的方面化特征模块为软件模块化,构建提供了1种新型的软件构建方法,该方法能够根据不同方面抽象出软件特征形成的具有相应特征的软件模型,封装成为可重用的AFM模块,利用逻辑程序语言描述方面接口,实现业务逻辑层面的软件重用,提高了软件重用的层次与范围．     

基于虚拟化的跨域VPN解决方案

针对目前运营商网络中构建的跨域虚拟私有网实现复杂、自治系统边界设备负载过重、存在单点故障等问题,提出了采用虚拟化方式构建跨域虚拟私有网的解决方案。该方案包括公网隧道的建立、本地VPN实例的建立、自治系统边界设备的虚拟化、边界设备私网路由的交互4个关键步骤。为评估方案的可行性,对方案进行了测试与验证,测试与验证结果表明该方案达到了预期设计的目标。为了评估方案的优越性,与传统多跳EBGP方式构建的跨域虚拟私有网在交换容量、路由条目、标签条目等维度进行了对比分析。对比结果表明,采用该方案构建的跨域虚拟私有网增强了自治系统边界设备的数据处理能力,并减少了自治系统边界设备需处理的数据量,是一种构建跨域私有网的改进方案。     

一种面向频道的消息服务模型

针对信息系统之间数据交换和信息共享的主要方式——消息服务应用的日益增多和服务信息的不断多样化,提出一种面向频道的消息服务模型,在对消息传输通道的封装基础上,采用一种消息的逻辑组织单元——频道来动态进行消息服务的注册和管理,在频道中可以管理消息服务分类,并能添加消息融合,实验结果证明其可以提高消息服务的灵活性和消息传输的性能。     

利用Spring．NET构建动态的三层应用程序框架

采用分层的应用程序框架以降低系统的复杂度.在分层的基础上,采取Spring.NET提供的注入和反转机制来实现应用程序的动态构建,并且利用一种外部的配置文件来建立应用程序的组件结构,以实现程序框架和业务逻辑组件的分离.该方案实现了应用程序构建的动态性,在软件部署和系统升级方面犹能体现其优势.     

“数据库原理及应用”双语教学课程改革

分析了“数据库原理及应用”这门计算机专业核心课程较强的理论性、实用性等特点以及目前双语教学存在的问题.在此基础上,从学时分配、理论教学、实践教学等几个方面提出了增加理论和实践课时量,课程内容结构重新调整,加强理论联系实践实例讲解,增加使用数据库工程设计软件辅助教学,有利于学生综合应用能力的培养以及数据库系统整体框架的掌握.     

基于HYB格式稀疏矩阵与向量乘在CPU+GPU异构系统中的实现与优化

稀疏矩阵与向量相乘SpMV是求解稀疏线性系统中的一个重要问题,但是由于非零元素的稀疏性,计算密度较低,造成计算效率不高。针对稀疏矩阵存在的一些不规则性,利用混合存储格式来进行SpMV计算,能够提高对稀疏矩阵的压缩效率,并扩大其适应范围。HYB是一种广泛使用的混合压缩格式,其性能较为稳定。而随着GPU并行计算得到普遍应用以及CPU日趋多核化,因此利用GPU和多核CPU构建异构并行计算系统得到了普遍的认可。针对稀疏矩阵的HYB存储格式中的ELL和COO存储特征,把两部分数据分别分割到CPU和GPU进行协同并行计算,既能充分利用CPU和GPU的计算资源,又能够发挥CPU和GPU的计算特性,从而提高了计算资源的利用效能。在分析CPU+GPU异构计算模式的特征的基础上,对混合格式的数据分割和共享方面进行优化,能够较好地发挥在异构计算环境的优势,提高计算性能。