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IPTV业务的开展可以为运营商带来潜在的丰厚利润,IPTV业务的成功需要整体解决方案的支持,本文就如何建设一个高效、可靠、全面的IPTV业务承载专网作了阐述。 相似文献
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智能化空调设计负荷计算软件的开发 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解决目前已有空调负荷计算软件使用效率低,不符合设计人员思维习惯的弊病,本文将基于神经网络的专家系统技术与空调负荷“指标估算法”结合起来,开发了一套智能化空调负荷计算软件,对空调设计负荷计算的智能化进行了有益的尝试。该软件计算结果准确,特别适合于经验不足的设计人员使用。 相似文献
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Summary Polymerization of methyl methacrylate (MMA) withtert-butyllithium (t-C4H9Li) in toluene in the presence of aluminum alkoxides such as ethoxide,tert-butoxide and 2,6-di-tert-butylphenoxide, were examined at various Al/Li ratios. In the cases of ethoxide andtert-butoxide, predominantly isotactic polymers with broad molecular weight distribution were obtained. Combinations oft-C4H9Li and bis(2,6-ditert-butylphenoxy)methylaluminum [MeAl(ODBP)2] were found to be an efficient initiating system for heterotactic polymerization of MMA, which gives PMMA rich in heterotactic triads up to 68% with narrow molecular weight distribution (Mw/Mn=1.09–1.17). End group analysis by1H NMR indicated thatt-C4H9Li initiates the polymerization and MeAl(ODBP)2 works as a stereospecific modifier. From stereosequence analysis of the heterotactic PMMA by13C NMR, it was found that the calculated pentad fractions from the first-order Markovian statistics (Pm/r=0.742, Pr/m=0.627) fitted the observed ones better than those from Bernoullian statistics. The glass transition temperature of the heterotactic PMMA was 13°C lower than that of syndiotactic PMMA, and the intrinsic viscosity in tetrahydrofuran was close to that of isotactic PMMA with a similar molecular weight but higher than that of syndiotactic PMMA. 相似文献
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Scalable influence maximization for independent cascade model in large-scale social networks 总被引:2,自引:0,他引:2
Influence maximization, defined by Kempe et al. (SIGKDD 2003), is the problem of finding a small set of seed nodes in a social network that maximizes the spread of influence under certain influence cascade models. The scalability of influence maximization is a key factor for enabling prevalent viral marketing in large-scale online social networks. Prior solutions, such as the greedy algorithm of Kempe et al. (SIGKDD 2003) and its improvements are slow and not scalable, while other heuristic algorithms do not provide consistently good performance on influence spreads. In this article, we design a new heuristic algorithm that is easily scalable to millions of nodes and edges in our experiments. Our algorithm has a simple tunable parameter for users to control the balance between the running time and the influence spread of the algorithm. Our results from extensive simulations on several real-world and synthetic networks demonstrate that our algorithm is currently the best scalable solution to the influence maximization problem: (a) our algorithm scales beyond million-sized graphs where the greedy algorithm becomes infeasible, and (b) in all size ranges, our algorithm performs consistently well in influence spread—it is always among the best algorithms, and in most cases it significantly outperforms all other scalable heuristics to as much as 100–260% increase in influence spread. 相似文献