Effective Location Based Services with Dynamic Data Management in Mobile Environments

With the proliferation of mobile computing technologies, location based services have been identified as one of the most promising target application. We classify mobile information service domains based on feature characteristics of the information sources and different patterns of mobile information access. By carefully examining the service requirements, we identify the dynamic data management problem that must be addressed for effective location based services in mobile environments. We then devise a general architecture and cost model for servicing both location independent and location dependent data. Based on the architecture and cost model, we propose a set of dynamic data management strategies that employs judicious caching, proactive server pushing and neighborhood replication to reduce service cost and improve response time under changing user mobility and access patterns. Detail behavior analysis helps us in precisely capturing when and how to apply these strategies. Simulation results suggest that different strategies are effective for different types of data in response to different patterns of movement and information access. Shiow-yang Wu is an associate professor of the Department of Computer Science and Information Engineering at National Dong Hwa University, Hualien, Taiwan, R.O.C. He received the BS and MS degrees in computer engineering from National Chiao Tung University, Hsinchu, Taiwan, ROC, and the PhD degree in computer science from the University of Texas at Austin in 1984, 1986, and 1995, respectively. His research interests include data/knowledge bases, mobile computing, distributed processing, intelligence information systems, and electronic commerce. Kun-Ta Wu was born in Taipei, Taiwan, R.O.C., in 1976. He received the B.S. degree in computer science from Soochow University, Taipei, Taiwan, R.O.C., in 1999 and the M.S. degree in computer science and information engineering from National Dong Hwa University, Hualien, Taiwan, R.O.C., in 2001. Currently, he is an Assistant Researcher in the Domestic Division at Science and Technology Information Center, National Science Council, R.O.C., as a member of Information Gathering and Analysis Group of National Information and Communication Security Taskforce. His research interests include mobile computing, wireless network and information security.     

储层应力敏感性影响因素研究

全面分析储层应力敏感性产生的机理认为，外部因素的改变会引起储层产生应力敏感性．而储层岩石物性等内部因素对应力敏感性的强弱起决定性作用。室内岩心应力敏感性评价时．仪器与设备的精度、加载与卸载方式、实验用流体类型以及各种人为因素等都会对评价结果产生影响，其中岩心密封套在高压、高温条件下的密闭性会对实验结果产生较大影响。所以储层应力敏感性不应该从孔隙度和渗透率的高低进行简单评价，中、高渗储层和低渗储层在生产过程也都可能表现出较强的应力敏感性现象。     

国有科研单位人才流失原因分析及对策

近年来,国有科研单位,尤其是地处经济不发达地区的国有科研单位,出现了较为严重的人才流失现象,一定程度上影响和制约了国有科研单位的发展。通过对国有科研单位人才流失原因的分析,提出了相应的对策。     

当前腐败现象的特点和对策分析

论述了当前腐败现象的表现和特点,分析了产生腐败现象的主要原因,提出了治理腐败现象的对策措施: 建立有效的教育机制、严格的用人机制、规范的决策机制、健全的管理机制、完善的监督机制和有力的责任追究机制,建立科学的法人治理结构并实行纪检监察机构派驻制。     

人工神经网络预测煤的发热量

应用人工神经网络处理部分广东地区煤质分析数据,建立网络模型,预测出煤的发热量,经实测值与预测值比较,在一定的煤种范围内预测值与实测值比较接近。     

网络安全事件的关联分析方法的比较研究

随着当前攻击手段和技术的日益复杂化,一次入侵事件往往需要多个步骤才能完成,这些步骤都是彼此相关的。但是传统的入侵检测集中于检测底层的入侵或异常,所检测到的结果也仅仅是一次完整入侵的一部分,所以不能将不同的报警结合起来以发现入侵的逻辑步骤或者入侵背后的攻击策略。关联分析技术将不同分析器上产生的报警进行融合与关联分析,极大地减少了报警的数量,降低了入侵检测的误报率,并且适当的减少了入侵检测的漏报率。文中在对网络安全事件关联分析方法的系统结构进行分析后,着重介绍了当前比较流行的几种网络安全事件关联分析方法,最后对各种方法进行了比较研究。     

膨胀套管的弹塑性理论分析

分析认为，膨胀套管在膨胀过程中先进入弹性阶段，然后进入弹塑性阶段，最后进入塑性流动阶段。采用弹塑性分析方法，对膨胀套管膨胀过程中套管内壁的受力与变形进行了研究，模拟了其成形的过程，并建立了解析解，为膨胀套管膨胀操作过程中确定关键操作参数提供了理论支持。根据推导出的力学模型，计算出了外径107．9mm、钢级为J55的膨胀套管膨胀到直径139．7mm时膨胀芯头拉头处的轴向力为195．94kN。     

等离子体刻蚀工艺控制模型分析

讨论了主因素分析法以及神经网络法在等离子体刻蚀工艺中的应用.结果表明主元素分析法可以实现对数据的压缩,而神经网络算法则显示出比传统的统计过程控制算法更好的准确性.     

摩擦换向抽油机悬点运动分析计算

摩擦换向抽油机采用开关磁阻电动机或变频调速电动机,其特点是可以频繁双向旋转,带动摩擦轮正反转,实现光杆的上行下行。该抽油机运动特点与游梁式抽油机运动特点有较大区别,文章分析了摩擦换向抽油机的运动特点,给出了该机悬点位移、速度、加速度的计算方法。     

砾岩储层精细描述中标准测井资料的应用

克拉玛依油田七区的标准测井资料是指使用标准电极系视电阻率测井、自然电位测井和井径测井,以相同的1:500深度比例尺及相同的横向比例进行测井作业所取得的资料.这种资料本来并不具备定量解释储层孔隙度和含油饱和度的能力,但这种资料占该区测井资料总量的比率高达34%.利用标准电极系视电阻率资料和岩心分析资料建立了视电阻率-岩性图版,利用自然电位减小系数α和岩心孔隙度分析资料φ建立了α-φ图版,根据综合测井资料求出标准测井视电阻率校正系数,进而确定了饱和度计算方程的参数.与相应的综合测井资料计算结果相对比,用该方法得到的孔隙度平均绝对误差及相对误差分别为1.85%和11.88%;含油饱和度平均绝对误差及相对误差分别为9.08%和24.75%.将该方法有选择地应用到该区砾岩储层精细描述研究中,弥补了缺乏综合测井资料无法进行测井储层评价及参数研究的缺陷.