麻省理工学院(MIT)校园景观

关于校园景观的设计,一直有很多人把它作为一种特殊的公共景观来对待.政治、哲学、文化、学术等一类词汇一直是校园景观的通用主题,本期我们一起走近美式校园. 刚刚步入波士顿的麻省理工学院(MIT),就是很轻松的氛围(图1),学校的入口与城市街区衔接的很协调,一点没有不融合以及压抑的感觉.直接映入眼帘的是建筑大师弗兰克·盖里(FRANK GEHRY)的著名的建筑,配合简洁到不能再简洁的草坪.     

基于Web Services的分布式标准化学习资源服务系统的研究与实现

学习资源的管理是网络教育的重点和难点,由于网络教育资源数量巨大,格式不一,位置分散,造成了资源使用效率不高的现状。如何提高教育资源的服务质量是一个亟待解决的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于WebServices的分布式标准化学习资源服务系统模型,并对其进行了实现和应用。该模型遵循学习资源相关技术标准,采用分层的学习资源管理机制,利用WebServices技术实现不同层次间通信,将资源开发、存储、共享等环节贯穿起来,提高了学习资源的服务质量。     

基于软件代理的学习资源检索技术研究与应用

学习资源检索是网络教育资源服务的重要内容,传统搜索门户式的资源检索方式在资源的个性化服务能力、自主检索能力等方面有所欠缺.软件代理技术为实现学习资源的分布式检索、个性化服务等功能上提供了便利的途径,使实现学习资源的自主服务成为可能.利用软件代理的自主性、协作性和移动代理的迁移性特点,提出了一种基于软件代理的学习资源检索策略,研究了采用代理通信语言实现代理问通信,将检索操作指令嵌入在通信原语中,实现多代理通信与代理迁移机制相配合的分布式网上学习资源检索机制,并在此基础上实现了一个应用原型系统.     

纽约泪珠公园

纽约泪珠公园（Teardrop Park）位于美国曼哈顿城区,靠近哈德逊河岸公园。这个公园是一个面积仅10亩的社区小公园,处于高层建筑（高64～71米）的包围之中,基地是20世纪80年代的基地（图1、2）。
　　步入项目用地附近,并没有强烈的带入感,低调的入口隐在城市绿化之中,如果开车经过的话,很容易就错过这个入口（图3）。     

哈佛大学校园景观

终于有机会可以揭开哈佛大学(Harvard University)——这座1936年成立的、世界顶尖学府的神秘面纱.我们在惊叹它的学术地位与世界知名度的同时,无不对它校区的景观设计产生强烈的好奇心,在这种好奇心的驱使下,笔者决定亲身去体验一下这座名校景观的特别之处. 哈佛大学跟美国的麻省理工大学一样,坐落在美丽的海滨城市波士顿市区,并且俩个校区毗邻紧挨,是不是便于学术上的交流呢.哈佛大学的正门颠覆了以往我们对名院名校正门的传统印象:红色的砖墙,具有历史感的墙面浮雕,彰显低调与庄严;金属雕花的大门永远为求知者敞开,豁达的门面让人感觉更放松更自由.     

水平方向静电悬浮系统的数学模型与仿真

建立了水平方向静电悬浮非线性系统微分方程形式的数学模型,指明了该微分方程的解是振动周期函数.采用物理方法求出了振幅的表达式,并对振幅随初始速度的变化特性进行了仿真,结果表明振幅随初始速度的增大而增大,但不是正比关系.对振动的频率特性进行了一系列仿真研究,结果表明频率与初始条件有关,随着初始速度增大,频率增高.指出了作正弦振动的条件,并求出了正弦振动周期的表达式,周期的理论计算结果与仿真结果一致.所得结论对于静电悬浮结构设计有一定指导作用.     

移动Agent结合AJAX实现资源检索方案

本文提出了一种用移动Agent实现对分布式数据库进行资源检索的方法.采用基于移动技术的Aglet软件平台,结合成熟的AJAX技术,使存在于各分布式数据库资源的检索变得更富有效率,对大型分布式数据检索具有重大借鉴意义.     

基于分布式遗传算法的移动Agent迁移策略

迁移策略是移动Agent（Mobile Agent,MA）的核心技术之一,MA的效率很大程度上取决于迁移策略的优化。本文提出了一种改进的分布式遗传算法（EDGA）,用于对多约束条件下MA迁移策略最优问题进行求解。EDGA将分布式遗传算法和Cascade模型相结合,在迁移算子部分设计一个中心监控器,观察每个子种群的进化,并对迁移个体的选择以及相应子种群的大小做出调整,使进化能力好的子种群得到更大的空间来搜索最优值。实验结果表明：本文所提出的EDGA算法在求解速度和质量上取得了较大的改善。     

基于活跃节点的KAD网络高效查询方法

KAD网络的查询性能受到P2P节点动态特性的影响。以节点ID在路由表中重复出现的次数作为节点活跃度的表征,提出了一种基于活跃节点的KAD网络查询方法。该方法首先通过网络爬虫获取KAD网络的分布式路由信息,然后获取当前活跃节点的集合,最后将活跃节点作为查询过程中的备选节点。实验结果表明,与现有的查询方法相比,该方法在查询时间上减少了60%,在获取文件范围上提高了18%,较显著地提升了查询的效率。     

无线mesh网络中基于效用最优的覆盖多播策略

支持多播通信是无线mesh网络(WMN)的一个重要应用.采用基于效用的定价机制,通过拉格朗日(Lagrange)对偶分解法获得一个基于价格的分布式算法.以该分布式算法为核心作为无线mesh网络中数据流速率和功率调整的优化策略,每条链路根据自己转发流所消耗功率状况合理地定价,通过价格机制来调节数据流的速率,从而调整节点接收数据流的速率,使网络净效用最大化.实验结果表明该算法是有效可行的.