保证数据流融合中处理一致性的事务机制

在分布式实时传感器网络应用中,主要目标之一是保证协作交互的数据流融合任务花费较少的能源代价,能够正确、实时、原子地外化监测区域信息.因此,本文重点研究了分布式传感器网络环境下对多数据流交互处理过程的事务控制机制.首先,定义了传感器网络数据融合过程的协作执行模型.其次,用运控制区域的概念,提出了一种基于系统时间戳的自适应的数据融合交互处理的事务模型及其ACID规则.最后,设计了一种适宜实时环境的数据融合事务的两阶段提交、回滚协议.测试结果分析表明,它能够显著提高采集数据进行事务处理的外化速率,降低了事务的失败率及网络能耗,特别适用于处理间歇、高速的传感器网络外部采集数据.     

TARSB：一种基于相对搜索介数的P2P拓扑演化策略

近几年来,对等网络(P2P networks)得到了很好的发展,然而其巨大的网络开销也逐渐成为阻碍其进一步推广的主要问题.在其最重要的应用领域--P2P文件共享系统中,早期的系统往往基于一种单一的拓扑结构,忽略了成员之间的差异对网络本身的影响,使得其理想的结构与实际网络之间存在很大差距,难以达到预期的搜索效率.针对P2P文件共享系统进行研究,提出了相对搜索介数(Relative Search Betweenness)来刻画各种异构性对搜索过程的综合影响,并设计了一种基于相时搜索介数的拓扑演化策略:TARSB.该策略通过动态自适应地调整覆盖网络结构来平滑各结点在搜索性能上的差异,从而达到提高网络整体搜索性能的效果.实验表明,TARSB策略在保证搜索命中率的情况下,大大降低了搜索报文的数量,并使网络自主演化成一种更加稳定和高效的拓扑结构.     

一种适用于瘦终端的应用流化方法

由于瘦终端本身的计算和存储能力有限,而云计算有着超强的计算和存储能力,通过服务器端运行终端应用,将应用的图形界面(GUI)抓屏实时编码为视频流,通过网络传输至终端解码呈现应用GUI,解决了瘦终端不能运行复杂应用的问题。提出了一种基于X Window System的应用GUI流化方法,并验证了其可行性和有效性。该方法的优势在于良好的跨平台性,缺点是需要充裕的带宽来保证数据流的传输。     

基于MPEG-4的流媒体服务器端缓冲区管理

服务器端缓冲技术是流媒体系统中常用的一种应用控制技术，能够平滑网络抖动，减少数据丢失，提高客户端视频播放质量。该文的缓冲区管理增加了码率控制的功能，控制策略能进一步提高视频质量，特别适合于系统资源有限、带宽窄或强实时性的视频流式传输。     

基于ECN的实时多媒体的实时多媒体流TCP友好控制

随着Internet上多媒体应用的日益增加,实时多媒体流的TCP友好控制成为当前的研究热点。该机制基于RTP/RTCP协议,以ECN的方式将拥塞状况通知发送端,在路由器中采用RED队列管理策略,在端主机采用TCP友好的速率调节机制。ECNBCC机制具有TCP友好的特性并且可以对网络早期拥塞作出反应,从而降低丢包率和网络延时,该机制也可用于无线网络多媒体流的拥塞控制。     

基于数据世系的微博信息管理与检索算法研究

在微博平台中用户的消息以流的形式按照时间顺序到达系统,对微博数据流的有效管理可以及时地响应用户的查询操作。基于数据库的数据世系思想,提出了一种基于数据世系的微博信息管理方法。首先,根据事件的产生、发展以及变化,将同一社会事件包含的消息定义为数据世系;其次,将微博消息流划分为不同的数据世系,并根据新消息动态地维护数据世系集合;最后,应用数据世系中的文本消息响应用户的查询。实验表明,基于数据世系的微博信息管理方法使用的内存少,运行效率高,可用于微博消息流的实时处理及查询响应工作。     

基于XMT的MPEG-4场景视频制作及系统设计

介绍了MPEG-4标准中的二进制格式的场景描述，基于XML的两种可扩展文本格式的描述框架：XMT-A和XMT-Ω及其支持的节点、属性、域与BIFS流的映射关系；给出了MPEG-4标准场景视频制作及发布系统的功能结构和基于XMT的系统层次分析。利用该系统制作和发布的多媒体交互式场景视频，可以进行网上教学的节目制作和远程点播。系统建立在MPEG-4标准上，提高了远程教学的质量，满足了用户与场景视频的交互需求；利用XMT作为中间描述格式，满足了相同场景在MPEG-4、SMIL、VRML等标准间的内容交换及互操作功能。     

Adsorbing Colloid Flotation of Pb(II). Feasibility of Utilizing Streaming Current Detector

Abstract

A feasibility study was conducted to assess the application of a streaming current detector (SCD) in the flotation of dissolved heavy metals. The adsorbing colloid flotation of Pb(II) with iron oxide and sodium dodecylsulfate was injvestigated. Both zeta potential and streaming current (SC) readings of each colloidal system were measured. For colloids of goethite or of amorphous iron oxide, the results show SC changed with pH values and can be well correlated to the zeta potential. The removal of Pb(II) increased with increasing pH. Judging from the experimental results, it is proposed that when pH is at 3.0 or lower, Pb(II) is mainly removed by foam fractionation. When pH values are between 4.0 and 7.0, Pb(II) removal can be attributed to both foam fractionation and adsorbing colloid flotation. When pH values are higher than 7.0, Pb(II) is mainly removed by precipitate flotation in the form of Pb(OH)₂(s) or Pb-Fe coprecipitate. Advantages and limits of utilizing SCD in flotation processes are discussed. Preliminary results show it is feasible for SCD to be utilized in the flotation of Pb(II).     

A resource-constrained assembly job shop scheduling problem with Lot Streaming technique

To ensure effective shop floor production, it is vital to consider the capital investment. Among most of the operational costs, resource must be one of the critical cost components. Since each operation consumes resources, the determination of resource level is surely a strategic decision. For the first time, the application of Lot Streaming (LS) technique is extended to a Resource-Constrained Assembly Job Shop Scheduling Problem (RC_AJSSP). In general, AJSSP first starts with Job Shop Scheduling Problem (JSSP) and then appends an assembly stage for final product assembly. The primary objective of the model is the minimization of total lateness cost of all final products. To enhance the model usefulness, two more experimental factors are introduced as common part ratio and workload index. Hence, an innovative approach with Genetic Algorithm (GA) is proposed. To examine its goodness, Particle Swarm Optimization (PSO) is the benchmarked method. Computational results suggest that GA can outperform PSO in terms of optimization power and computational effort for all test problems.