基于云计算的虚拟存储技术研究

文中对云计算以及相关的技术内涵等进行了分析,也介绍了虚拟存储技术的相关分类,最终对该项技术在不同领域的应用进行了一定研究,期望能够给该项技术的进一步发展带去一定的帮助。     

建筑钢结构行业的发展趋势及发展的战略目标

本文以我国建筑钢结构行业为研究对象。分析了建筑钢结构行业的市场特征及发展环境。在此基础上阐述建筑钢结构行业发展的战略目标。最后建设性提出发展战略和保证发展战略实施措施。     

钢结构主承建中的质量控制

本文对钢缝构工程主承建中的质量控制的原理进行了分析，并对其施工质量控捌的一程序和方法进行了探讨。     

VSR:多sink机会移动传感器网络的数据收集

机会移动传感器网络可应用在野生动物监控,或利用手持设备嵌入的传感器收集城市信息等场景,往往需要将数据从源节点传输到多个基站中的任一个.提出了一个基于虚拟空间的路由机制VSR(virtual space-based routing),采用"存储-携带-转发"的传输模式实现数据收集.每个传感器节点根据与多个sink节点的期望传输延迟映射成高维空间中的一个坐标点,消息传输对应于从源节点移动到空间原点的过程.细粒度的转发决策特性,使VSR自适应于网络的动态变化,具有很好的鲁棒性.此外,VSR机制具有很低的计算和存储开销,非常适合资源受限的传感器节点.两种不同随机特性场景下的模拟实验验证了VSR机制比ZebraNet的基于历史的转发机制和随机转发机制的性能更好.     

基于混合高斯分布的传感器网络主观信任模型

在传感器网络中,节点可信度常受到节点性能和环境的影响而呈现周期性变化,针对现有信任模型对这种情况的动态适应性不足,提出了一种基于混合高斯分布的传感器网络主观信任模型(MGSRM).该模型通过建立多个高斯分布函数对应被评价节点的多个可信度"状态",提高了信任值计算的动态适应能力.使用当前信任值和综合信任值分别评测被评价节点的短期行为和长期行为,具有针对性和实用性.仿真分析表明,与已有信任模型相比,MGSRM模型在准确性、动态适应能力和学习记忆能力等方面具有优势.     

机会移动传感器网络中的自适应数据收集机制

针对多种类型数据具有不同传输质量需求的信息采集应用,提出了一种自适应的数据收集机制.每个节点关联一个持续变化的"转发概率"参数,每个消息关联一个动态调整的"重要因子"参数,这2个参数自适应确定消息在网络中的复制次数,使数据收集机制既能满足数据传输性能的要求,又具有小的网络开销.模拟实验结果验证了该收集机制在传输性能和网络开销之间达到很好折衷.     

留渣操作推广应用的工艺研究和实践

阐述了南昌长力钢铁股份有限公司转炉厂在65t复吹转炉和溅渣护炉条件下,对留渣操作进行了工艺研究.分析了应用转炉复合吹炼、溅渣护炉工艺解决留渣操作安全问题的机理.介绍了应用留渣操作的工艺实践和取得的降低石灰消耗、降低铁水消耗、提高炉龄等效果.实践证明转炉复合吹炼和溅渣护炉工艺的应用为留渣操作的推广提供了条件,留渣操作取得了显著的经济效益.     

LF炉精炼电耗控制分析与策略

结合现场生产实践和对数据统计进行分析,查找出影响LF炉精炼电耗高的＂顶渣、初始钢水温度、待精炼时间、精炼渣系、精炼挡位和电流选择及精炼设备＂主要因素,通过在冶炼、钢包、精炼、连铸、设备、生产协调六个环节实施改进措施,LF精炼吨钢电耗比最初降低了6.664（k W·h）/t。     

基于贪心搜索的分组项目评审专家遴选方法

在科技项目评审环节中,往往每组同时有多个项目和多位评审专家,其中每个项目都有其所覆盖的专业领域,而每位专家又有其所研究的专业领域,如何科学且自动地根据待评审科技项目所涵盖的专业领域,从候选专家库中找出合适的评审专家组合团体具有很实际的研究意义.对此本文提出了一种基于贪心算法的科技项目评审专家多重匹配模型,该模型应用于已经建立起关联的“项目-领域”与“专家-领域”两个相关性矩阵上,通过分别计算科技项目及评审专家团体所对应于专业领域上的离散分布,并利用合适的评价函数综合衡量待审科技项目与评审专家组合之间的匹配度,最终求出最优的评审专家组合来作为该期科技项目的最终评审专家团体.本文通过使用电力行业数据集进行多次实验,结果表明该模型能有效地进行科技项目评审专家的匹配,并具有较高的合理性与准确性,在解放人力成本提高评审工作效率的同时,也杜绝了传统人工遴选专家过程中所出现纰漏以及评审不公现象的发生.     

改进联合双边上采样滤波的Kinect深度图像增强算法研究

Kinect深度摄像机可以实时获取到稠密深度图像,但该RGB-D相机获取的初始三维点云数据量庞大,其深度图像饱受无效像素、噪声和边缘不匹配等因素影响,直接对其进行操作会降低后续摄像机追踪以及配准的精度。因此,提出了一种有效提高Kinect深度图像质量的基于快速联合双边上采样滤波的深度图像增强算法。利用其对应的彩色图像,采用区域生长方法检测并去除深度值错误的像素;为了准确估计无效像素的值,采用联合双边滤波器对孔洞进行填充;利用传统高斯核函数的分离特性,并通过将其更换为快速高斯变换函数实现计算的复杂度的降低,并且有效地降低了深度图像的噪声。实验结果表明,提出的方法通过成功地填充孔洞,消除了不匹配的边缘,降低了噪声,显著提高了深度图像的质量,并且降低了运行时间。