新媒体应用与档案工作的有机结合及创新简析

作为一种新型的媒介,新媒体已经广泛运用到人类社会活动、文化生活、科学研究等各个领域,新媒体应用促使各类活动运行方式发生量变甚至质变。新媒体的普及,给传统的档案工作带来了很大的冲击,档案的载体逐渐从传统的纸质向数字化发展,同时档案信息传播的方式也从传统的查阅利用向互联网等现代媒介交换进行转变。在新媒体应用环境下,如何提高档案工作水平以适应现代化社会需要,使档案工作取得预期效果的意义日渐凸显。本文主要阐述了当前档案工作存在的问题,并分析如何实现新媒体应用与档案工作的有机结合和创新。     

基于云概率密度分布估计的大坝监测数据分析

大坝运行监测易受自然环境和监测条件影响，存在时间和空间上的变异性，监测数据具有不确定性。以云理论的随机性和不确定性分析方法为基础，并与空间数据辐射思想相结合，建立了云滴概率密度分布估计模型，然后导出云概率密度分布函数，依据样本监测数据推求母体空间数据的分布特征，并设计了基于逆向云算法云变换的计算程序。分析陆浑水库1979~1999年测压管监测数据和位移变形数据的云概率密度分布特征和云数字特征，得出了20 a来大坝的数据分布特征和运行状态。监测数据分析结果表明，云概率密度分布估计不仅能有效合理地分析大坝的运行状态，而且能够依据云数字特征来判断监测状态和监测环境的异常变化。      

关于大数据时代图书馆现状的一些讨论

大数据时代的到来,对我们的思维、工作方式都产生了重大的影响,图书馆学界也对大数据进行了广泛的研究和讨论,笔者先是概述了大数据的概念、理念、特征、应用,然后结合图书馆现状,指出图书馆在大数据时代面临的挑战,希望借此与同行进行进一步地探讨。     

处理tibco中间件交互数据的通信系统设计与开发

高强汽车板MES系统采用Tibco中间件通过XML与其它系统通信。按惯例是用后台进程定时读取循环解析XML中的数据。该方式资源占用高,要频繁地读取数据库。为了解决如上问题,在新的通信方式上进行了技术攻关,解决了以往不足。通过触发器触发相应报文的解析存储过程,然后直接把解析后的数据保存到数据库。新的方式免除了频繁扫描数据库对数据库系统的占用,降低了服务器磁盘系统的占用,也减少了数据出错的几率。     

组合降采样极限学习机

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs)。当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注。针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机。该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果。     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.     

技巧补习班

Qiji-sonyhome：前段时间玩波斯王子的时候由于需要把E盘由FAT32转到NTFS了，那请问把NTFS转到FAT32怎么转啊？我把FAR32转到NTFS的时候是不需要软件的哦，那转回来需要的吗？     

一种在线烧写Flash的方法研究与实现

本文介绍了一种基于VXI总线，共享存储器的Flash ROM在线烧写方法，阐述了系统的功能，并给出了系统的硬件组成和软件设计。     

BM勾勒中国通信蓝图锐意创新打造主机时代

近日，IBM在广西桂林美国的漓江之畔隆重召开了题为“心无旁骜，高枕无忧”的IBM System z系列大中华区用户大会。来自IBM的战略及技术专家和与会的System z系列用户就数据海量增长、安全需求提高、数据集中管理、复杂任务处理和IT能源成本不断上升的现状和挑战，围绕重塑主机角色、主机时代回归等话题进行了广泛、深入的探讨。IBM系统与科技事业部System z系列全球销售副总裁Robert J Hoey先生、IBM系统与科技事业部System z系列大中华区总经理杨宇先生、IBM大学合作部大中华区总经理邱晓萍女士以及数位IBM System z系列的技术专家共同出席了用户大会．