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基于遺傳算法的實訓室多重優(yōu)先排課方法研究

排課是學校教學管理中非常重要的工作。排課問題是一個有約束、多目標的優(yōu)化組合問題，并且已經(jīng)被證明是一個NP完全問題。高職院校與一般中小學校相比，課程的編排需考慮的因素更多，極為復雜。以廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學院計算機系實訓室排課系統(tǒng)的算法作為研究對象，根據(jù)我院的一校多區(qū)等實際情況和計算機實訓課程的特點進行排課算法的研究，采用多重優(yōu)先法則與遺傳算法相結(jié)合的方法有效解決了排課問題，不但排課效率高，而且容易得到優(yōu)質(zhì)課表。

發(fā)表于：8/29/2015

用于擴頻碼型估計的改進自相關(guān)矩陣構(gòu)造算法

子空間理論中被用于奇異值分解或特征值分解的自相關(guān)矩陣,通?？杀硎緸榻邮障蛄颗c其自身轉(zhuǎn)置的乘積。提出了自相關(guān)矩陣的新型構(gòu)造算法。該算法構(gòu)造的自相關(guān)矩陣，特征值分解后其對噪聲不敏感，克服了常規(guī)子空間方法的弱點。仿真試驗表明，該方法應(yīng)用在高噪聲、低信噪比的實際通信環(huán)境下，特征值不會被噪聲湮沒，從根本上解決了傳統(tǒng)子空間分辨率不足的問題。同時，仿真表明，該方法對于多用戶擴頻信號同樣適用，可解決多用戶擴頻信號的碼元分離問題，其計算結(jié)果與理論計算一致，驗證了算法的正確性。

發(fā)表于：8/29/2015

運動模糊圖像復原算法綜述

在圖像獲取過程中，存在很多造成圖像退化的因素，因此需要對圖像進行復原。本文對現(xiàn)有的典型復原方法進行了綜合分析。介紹了圖像一般退化模型和運動模糊退化模型的建立方法；對退化模型的點擴散函數(shù)的估計方法進行了分析；對當前的一些復原算法進行了總結(jié)。對圖像復原技術(shù)未來的發(fā)展方向進行了預測。

發(fā)表于：8/29/2015

基于模糊聚類分割的累積直方圖均衡化算法

通過比較幾種圖像直方圖均衡化的應(yīng)用范圍，提出一種基于模糊聚類分割的累計直方圖均衡化的方法。實驗結(jié)果表明：與傳統(tǒng)直方圖均衡化算法相比，使用該方法處理后的圖像不僅使灰度值分布更加均勻，增強了整體對比度，而且保留了原圖像更多的細節(jié)信息，很好地達到了圖像增強的目的。

發(fā)表于：8/29/2015

嵌入式系統(tǒng)中基于SPI協(xié)議的SD卡擴展實現(xiàn)

介紹了在嵌入式系統(tǒng)中一種基于SPI協(xié)議實現(xiàn)對SD卡的擴展方法，結(jié)合FatFs文件系統(tǒng)，使小型嵌入式系統(tǒng)也能容易、方便地擴展大容量存儲器。并在STM32上成功移植，打開SD卡中TXT文本，并通過串口輸出文本中的內(nèi)容。

發(fā)表于：8/28/2015

Wu_Manber算法的綜合改進

在研究了Wu_Manber算法及其已有改進的基礎(chǔ)上，在跳躍距離、匹配過程和并行處理三方面進行了綜合改進。改進后的算法跳躍距離最大能達到m+1，有效減少匹配過程中的比較次數(shù)，最后充分利用現(xiàn)有的硬件處理能力，進行并行處理，避免模式串集合過度增加后算法效率的下降問題，提高超大文本串的掃描速度。

發(fā)表于：8/28/2015

基于B/S結(jié)構(gòu)的地圖切片前端預存儲技術(shù)

目前，主流的客戶端緩存地圖切片技術(shù)都是基于C/S結(jié)構(gòu)，這種技術(shù)在移動設(shè)備的地圖APP程序中應(yīng)用較廣泛。B/S結(jié)構(gòu)由于安全機制的限制，不能夠在客戶端存儲大容量的文件，這一特點嚴重阻礙了基于WebGIS技術(shù)的地圖應(yīng)用程序的發(fā)展。最新的HTML5文件系統(tǒng)API技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)在客戶端存儲大批量文件，可以將海量地圖切片緩存到用戶的電腦硬盤或者移動設(shè)備中，在需要訪問地圖時從客戶端調(diào)出使用?；谠摴δ?，用戶在B/S結(jié)構(gòu)下將地圖切片緩存到客戶端，在離線環(huán)境中瀏覽預先存儲好的地圖數(shù)據(jù)，縮短系統(tǒng)的響應(yīng)時間，改善用戶體驗。

發(fā)表于：8/28/2015

好馬配好鞍大數(shù)據(jù)在云計算中怎么用

2015年8月26日，由中國通訊協(xié)會主辦的2015中國國際大數(shù)據(jù)大會在北京開幕，來自科技大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專家、學者、技術(shù)和產(chǎn)業(yè)主管部門領(lǐng)導、行業(yè)應(yīng)用的科研人員及CIO、技術(shù)開發(fā)者出席了會議，并共同參與論壇研討。

發(fā)表于：8/28/2015

開放API/MQTT協(xié)議助力　物聯(lián)網(wǎng)平臺建置快速達陣

物聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)時代來臨，各產(chǎn)業(yè)業(yè)者都希望能在最短時間內(nèi)，建置屬于自己適用的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與巨量資料分析架構(gòu)，提升市場競爭力。有鑒于此，工控業(yè)者提出支援開放、標準化應(yīng)用程式介面(API)與MQTT協(xié)議的物聯(lián)網(wǎng)平臺，以滿足不同市場系統(tǒng)開發(fā)商的需求。

發(fā)表于：8/28/2015

甲骨文最新研究：云敏捷性帶來競爭優(yōu)勢但多數(shù)企業(yè)未能有效利用

北京2015年8月27日電 /美通社/ -- 甲骨文發(fā)布“甲骨文云敏捷性調(diào)查”(Oracle Cloud Agility)，調(diào)查結(jié)果指出全球企業(yè)大多高估了自身的敏捷性。從甲骨文的調(diào)查結(jié)果來看，即使大部分企業(yè)認為自身已經(jīng)具備相當?shù)拿艚菪?，他們依然無法靈活的管理工作負載、并且快速開發(fā)、測試和推出新應(yīng)用，這讓企業(yè)無法針對競爭威脅作好充分準備。此外，調(diào)研也發(fā)現(xiàn)，企業(yè)尚未意識到如何利用平臺即服務(wù) (PaaS) 技術(shù)來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：8/27/2015

Rambus公司面向企業(yè)與數(shù)據(jù)中心高級系統(tǒng)推出服務(wù)器內(nèi)存接口芯片組

中國，上海 2015年8月26日 ——Rambus Inc.（納斯達克：RMBS）今日宣布推出用于RDIMM與LRDIMM的R+ DDR4服務(wù)器內(nèi)存芯片組RB26，該芯片組擁有優(yōu)異的性能與高容量，能夠充分滿足企業(yè)與數(shù)據(jù)中心服務(wù)器市場的相關(guān)需求。作為R+芯片系列的首款產(chǎn)品，RB26是一種符合JEDEC規(guī)范的增強型內(nèi)存模塊芯片組，旨在以更快的速度、更高的可靠性與功率效率加速數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用，包括：實時分析、虛擬化與內(nèi)存內(nèi)計算。

發(fā)表于：8/27/2015

汽車隱性數(shù)據(jù)擁有20臺電腦計算能力

西班牙《世界報》刊登《大數(shù)據(jù)：隱藏在汽車里的寶藏》一文。

發(fā)表于：8/27/2015

智能硬件廠商開放心態(tài) 才能挖出數(shù)據(jù)“金礦”

說到底，智能硬件的“虛火”還是來自對用戶的黏性不強。

發(fā)表于：8/27/2015

MEMS傳感器成物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)突破點硬件商將成服務(wù)載體

在“萬物互聯(lián)”時代，物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)正呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。IC Insights預期，從2013年到2018年，整個物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)(不含網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)建設(shè)與云計算系統(tǒng))市場規(guī)模將以年復合增長率21.1%的速度高速成長，到2018年物聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)?？蛇_1041億美元。各大公司正在投入大量的人力物力進來，其中工業(yè)4.0是物聯(lián)網(wǎng)中重要的子集，世界各國都在搶占工業(yè)4.0制高點。而中國由于用工成本上漲，勞動力短缺的問題，正在大力發(fā)展工業(yè)機器人市場。

發(fā)表于：8/26/2015

海量數(shù)據(jù)引爆互聯(lián)網(wǎng) 云計算時代悄然而至

在云服務(wù)領(lǐng)域醞釀四年之久的華為，7月30日正式公布了其企業(yè)云戰(zhàn)略，馬力全開進軍公有云市場。與此同時，阿里云也是動作頻頻，先是宣布業(yè)務(wù)全面轉(zhuǎn)向DT世界，其后獲阿里巴巴集團60億人民幣注資，并與用友網(wǎng)絡(luò)達成戰(zhàn)略合作；浪潮100億元布局云計算中心；金山云“牽手”惠普。我們不難發(fā)現(xiàn)，時至今日，云計算已經(jīng)從“將來時”變?yōu)椤艾F(xiàn)在時”，全球范圍內(nèi)云計算產(chǎn)業(yè)風起云涌。

發(fā)表于：8/25/2015