网络控制系统教学中研究生的创新能力培养

网络控制系统是目前自动控制领域的热点研究问题之一,在进行网络控制系统教学过程中需注重培养研究生的创新意识和创新能力。结合网络控制系统教学实践,以事件驱动的传感器采样模式为例,详细介绍了在网络控制系统分析与建模的每个环节如何促进研究生开展自主思考,自主创新,所得结果对于研究生创新能力的培养具有一定借鉴意义。     

一种融合操作系统发展史的教学模式

详细分析了操作系统教学过程中不同参与者的角色定位,在现有的几种教学模式的基础上提出了融合操作系统发展历史的教学模式。该模式对提高学生学习兴趣,激发学生的参与热情,营造良好的师生协同互动关系具有良好的效果。     

一种适合众核MPI的托管式消息模型

以异构多核为特征的众核处理器已成为处理器技术的主流发展方向,如何在众核上实现高效、可用的MPI将逐渐成为一个研究热点。本文首先介绍了众核MPI的研究现状,然后结合已有的研究成果提出一种适合众核MPI的消息模型,最后对MPI在众核上的发展趋势进行了展望。     

从应用的角度评估MAS体系结构风格

近年来,Agent技术已成为开发复杂系统的一项可行技术,但对MAS体系结构的研究仍然面临着一定的挑战。本文从已有的MAS体系结构风格和开发框架出发,对MAS体系结构风格进行了分析、提取和归类,从应用角度提出了一个评估MAS体系结构风格的框架,并通过两个案例说明了如何利用评估结果为具体应用选择合适的风格。     

基于D3S的分布式系统监控技术

调试或测试分布式系统是一项重大的挑战。文中,作者在D3S系统架构上实现了一个针对分布式系统的运行时监控系统。介绍了该监控系统的框架与实现,以及涉及到的相关理论背景,并给出了案例分析和系统的性能分析。整个分布式系统的运行被建模成一系列带全局时间戳的一致性快照。监控系统采用LTL作为系统规约的描述语言,并且使用有限自动机判定在一条有限路径上某个LTL公式是否被满足。     

基于.NET构件模型的动态监管系统的设计与实现

在对微软的.NET构件模型进行了充分研究后,利用该模型以及现有的网络、硬件资源、信息资源及手持移动终端.在此基础上建立简洁高效、结构合理的三层结构应用系统,实现对企业的动态监管,使得对信息的管理更加及时、高效.该系统由业务外观层、业务逻辑层及数据访问层组成,具有很高的安全性、可靠性和实用性.     

Bitmap结构在高性能网络算法设计中的应用

基于Bitmap数据结构的数据压缩技术是一种针对线性存储结构的有效压缩方法,虽被广泛用于网络处理的多个领域(路由查找、网包分类等),却一直缺乏深入的分析。给出了Bitmap结构能提高算法空间性能的理论根据。总结了Bitmap结构在典型网络处理算法中的各种应用,给出了Bitmap结构的数学模型,并通过实例分析了Bitmap结构的优势和不足。Bitmap技术是一种能有效改善网络处理算法存储空间性能的通用技术,并给未来高性能网络处理算法设计提出以及现有算法的改进都提供了启发思路。     

基于用户聚类的播客节目推荐

许多播客推荐机制一般根据整体点击次数来向用户推荐节目,但是一些点击次数很高的节目未必就是某类用户所喜欢的,因而推荐的节目对用户的喜好针对性不是很强.为了提高推荐节目对用户喜好特点的针对性,提出基于用户聚类的节目推荐.对用户在播客平台上的采集数据进行聚类分析后,把用户归为某一类型,并把该类型的所有节目根据点击次数多少存放入相应的推荐表.在用户下次登录时,根据其所属用户类型从推荐表中选出其最可能观看的尚未浏览的节目.试验结果证明,该播客推荐系统能很好地根据用户的喜好特点来进行针对性节目推荐.     

基于混沌序列和HVS的盲数字水印算法

提出一种针对彩色图像的基于混沌系统和人类视觉系统HVS(Human Visual System)的数字水印算法.通过该算法将二值水印经混沌系统加密后嵌入到彩色图像的蓝色分量B的小波系数中,在水印提取时根据密钥可以实现盲提取.实验结果表明,该算法对常用的图像处理如JPEG压缩、加噪、剪切和滤波等攻击具有较好的鲁棒性,取得了不可见性和鲁棒性的良好折中,同时盲检测使得水印检测的可靠性得到了很大的提高.     

无线Mesh网GPS同步技术的研究

研究了时分、空分的无线Mesh网中通信节点之间的时隙同步问题的解决方案.传统的无线Mesh解决方案中使用全向天线加异步竞争信道的模式,节点之间的干扰随着网络规模的扩大而加剧,严重影响了通信效率.同步无现Mesh网引入时分和空分的机制,使通信节点在其预先分配到的时隙和对应方向的天线上进行通信,克服了全向、异步模式中的弊端,大大提高了通信效率.研究分析了同步Mesh网较异步Mesh网点优势和特点,以及同步精度对同步Mesh网性能的重要影响.设计并实现一种基于GPS秒脉冲的时隙同步算法,并在CPLD平台上实现该算法.