基于分群策略的机群系统上Motif发现并行算法

Motif发现是生物信息学的一个重要研究问题。采用均匀分配后缀群策略、并行淘汰和归并方法,在机群系统上设计一种Motif发现并行投票算法。实验结果表明,在保证解精 度的前提下,该并行算法获得了良好的加速,执行效率达到95％以上。     

SAP系统数据归档的研究

目前SAP系统被国内很多企业广泛应用于物料管理、生产管理、设备管理、人力资源管理、质量管理、销售与分销、工程项目管理、财务管理等领域。SAP会把企业中所有的物流数据、生产数据、财务数据等都纳入到系统中，如此庞大的数据必然需要大量的人力和物料来进行管理，对于那些已经过期的不常用的数据在SAP中如何进行处理是每一个企业必须面临的问题。为解决这些问题需要在SAP系统中对数据进行归档管理，归档管理通过把在线的系统数据移除到系统外的其他位置，从而释放在线数据空间，提高系统效率。     

基于灰度熵空间压缩的可逆信息隐藏方法

针对图像在嵌入信息后不影响原图像质量,并要求嵌入信息后图像可还原的问题,以及提高嵌入信息容量的问题,论文提出了基于灰度熵空间压缩的可逆信息隐藏方法。利用图像的实际灰度熵空间要小于全部的灰度熵空间,从而在图像中对所有像素重新编码,并用新的编码和附加的嵌入信息替换原来像素的较低位。实验结果表明,在保证较理想的信噪比的情况下,能较大幅度提高嵌入信息的容量,平均嵌入信息容量可提高50%左右。