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物聯(lián)網(wǎng)跑太快通用標準卻跟不上

互聯(lián)網(wǎng)在未來會增加對大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的需求，但沒有通用的標準可不行。

發(fā)表于：11/10/2015

Google 新款 Brillo 物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)可完整支持 MIPS CPU 架構(gòu)

2015 年 11 月 6 日 — Imagination Technologies 宣布，在 Google 為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開發(fā)的新款 Brillo 操作系統(tǒng)中，MIPS CPU 架構(gòu)是獲得完整支持的主要 CPU 架構(gòu)之一。

發(fā)表于：11/9/2015

國產(chǎn)CPU迷局龍芯該如何參與市場競爭

日前，龍芯中科總裁胡偉武出席“自主可控基礎(chǔ)軟硬件發(fā)展之路”專題會議時談到自主可控，希望政府在“黑暗森林”里面扎起籬笆，給自主處理器一個封閉廝殺的空間。一時之間，這個觀點引發(fā)爭議。國產(chǎn)化是否就意味著自主可控？中國芯能靠這道籬笆發(fā)展起來嗎？整個CPU產(chǎn)業(yè)未來應(yīng)該朝著哪個方向發(fā)展？

發(fā)表于：11/9/2015

基于改進KNN的消費者評價信息情感分類研究

面對大數(shù)據(jù)時代消費者評價的海量信息，為了識別消費者評價信息的情感傾向，及時掌握消費者的評價信息反饋，采用K-近鄰（KNN）算法對消費者評價信息進行情感分類，但是該算法在文本分類過程中因文本特征向量的維度高，使得算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度較高，計算的開銷很大。針對這一問題，通過對獲取信息的文本結(jié)構(gòu)以及情感表達特點的分析，采用一種改進的KNN算法進行文本情感分類。在對消費者評價信息進行分類時，先由潛在語義分析算法對文本特征向量進行降維處理，然后利用加權(quán)KNN算法進行分類。實驗結(jié)果表明，該方法在提高文本分類速度的同時保持了良好的分類效果。

發(fā)表于：11/8/2015

Asterix Category 033協(xié)議的分析與應(yīng)用

介紹了Asterix Category 033協(xié)議的數(shù)據(jù)項組成、編碼的內(nèi)容以及在監(jiān)視應(yīng)用中的關(guān)鍵作用，研究了該協(xié)議的CRC編碼方式以及報文的組裝方式，提出了每個數(shù)據(jù)項的內(nèi)容在監(jiān)視終端和地面接收處理基站中的處理方法。所研究和分析成果為Asterix Category 033協(xié)議生成與解析報文提供了依據(jù)。

發(fā)表于：11/5/2015

基于VHDL的漢明碼編解碼器實現(xiàn)

介紹了漢明碼的原理，分析了漢明碼編碼、解碼電路設(shè)計思路。利用VHDL語言設(shè)計（7，4）漢明碼編解碼器并通過Quartus II仿真平臺進行仿真驗證，最后下載到FPGA芯片EP1K30QC208-2實現(xiàn)了漢明碼編解碼電路。仿真及實驗結(jié)果證明，該方法實現(xiàn)的漢明碼編解碼電路方案正確，并具有速度快、修改方便、可移植性好等優(yōu)點。

發(fā)表于：11/5/2015

一種混合的IWOPSO改進入侵性雜草優(yōu)化算法

為了提高入侵性雜草優(yōu)化算法（IWO）在搜索深度上的不足，使算法在處理連續(xù)性問題時具有更好的全局收斂性，根據(jù)雜草算法在搜索上的廣度和粒子群算法（PSO）在搜索上的深度，提出了一種改進的IWOPSO混合算法。該算法在子代擴散中以PSO算法中的位置、速度公式代替了雜草算法中的正態(tài)分布方式，引入一個隨機數(shù)對新的子代個體進一步正態(tài)分布，提高了算法后期的局部搜索能力，使算法收斂到更好的全局最優(yōu)解。利用5個benchmark函數(shù)測試算法的尋優(yōu)能力，仿真結(jié)果表明，無論對于多峰還是單峰函數(shù)，低維還是高維函數(shù)，IWOPSO算法的收斂速度和最優(yōu)解都要優(yōu)于標準IWO和PSO算法。

發(fā)表于：11/5/2015

基于效用的虛擬網(wǎng)絡(luò)資源分配模型

在虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，提出了基于效用的鏈路資源分配模型，使鏈路資源在存在擁塞的情況下達到最優(yōu)分配。模型設(shè)計了單寡頭壟斷情況下虛擬業(yè)務(wù)提供用戶與壟斷者的效用函數(shù)，以及其達到均衡的條件，同時增加寡頭數(shù)來討論企業(yè)進入條件以及資源最優(yōu)分配下的企業(yè)數(shù)量。由仿真分析可以得出，基于效用的資源分配模型能夠有效地促進用戶與企業(yè)之間、企業(yè)與企業(yè)之間的博弈，在雙方利益最大化基礎(chǔ)上實現(xiàn)資源最優(yōu)分配。

發(fā)表于：11/5/2015

未來網(wǎng)絡(luò)休眠機制的研究*

目前傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)顯得越來越臃腫，以致于產(chǎn)生很多的問題，其中能耗問題顯得越來越突出。為了解決這些問題，不是對已有的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)做修補，而是革命性地更改網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)。國內(nèi)外已經(jīng)有部分項目提出了未來網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)，并且在一些新型的網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)下提出了休眠機制，旨在降低能耗。主要介紹了未來網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的休眠方案，同時對節(jié)點級休眠方案進行仿真和比較，為以后的研究做鋪墊。

發(fā)表于：11/5/2015

基于DSP/BIOS的視頻圖像復(fù)原系統(tǒng)設(shè)計

基于TI公司高性能Davinci系列TMS320DM6437芯片構(gòu)建了一個集視頻采集、退化仿真及復(fù)原的實時視頻圖像復(fù)原系統(tǒng)。首先，在VC平臺上模擬了圖像退化及復(fù)原算法；然后，在TMS320DM6437的平臺上對算法進行了移植；最后，在DSP/BIOS實時操作系統(tǒng)中對算法進行優(yōu)化，并加入人機交互。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠有效實現(xiàn)視頻圖像的復(fù)原，并且具有實時性強，人機交互良好的特點。

發(fā)表于：11/4/2015

改進SURF算法的圖像拼接算法研究

針對目前圖像拼接算法存在對于圖像配準過程中對應(yīng)特征點對難以準確匹配的問題，提出了一個通過改進的SURF算法提取圖像特征點，然后對得到的特征點進行描述，利用快速RANSAC算法配準圖像，最后采用像素加權(quán)的方法進行圖像融合。實驗結(jié)果表明，提出的改進SURF方法有效地提高了特征點提取的準確性，去除了錯誤的匹配點對，將整個拼接過程的效率從之前的13.03對/秒提升到15.20對/秒。

發(fā)表于：11/4/2015

基于Android的教學(xué)資源庫移動客戶端的研究與實現(xiàn)

提出了一種基于Android平臺的教學(xué)資源庫移動客戶端的解決方法，分析了該系統(tǒng)的架構(gòu)和主要模塊，并以本校的教學(xué)資源庫為例，具體實現(xiàn)了該系統(tǒng)，其對移動校園應(yīng)用以及移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研究具有一定的參考價值。

發(fā)表于：11/2/2015

DWARF格式調(diào)試信息中的數(shù)據(jù)壓縮方法淺析

DWARF格式是一種常用的調(diào)試信息格式。DWARF格式使用多種方法壓縮存儲調(diào)試信息，以減少對可執(zhí)行文件存儲空間的占用。DWARF使用變長數(shù)據(jù)LEB128存儲整型數(shù)。DWARF使用相鄰行調(diào)試信息的變化存儲行號調(diào)試信息，并利用該信息的特點將其進一步壓縮至1 B。DWARF把相同的內(nèi)部格式定義數(shù)據(jù)存儲在單獨的節(jié)區(qū)。DWARF格式定義的這些數(shù)據(jù)壓縮方式值得數(shù)據(jù)壓縮相關(guān)領(lǐng)域?qū)W習(xí)和借鑒。

發(fā)表于：11/2/2015

五大網(wǎng)絡(luò)趨勢挑戰(zhàn)企業(yè)未來發(fā)展

隨著云計算與大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的加快部署，網(wǎng)絡(luò)管理人員必須不斷重新調(diào)整并進一步發(fā)展網(wǎng)絡(luò)。在這一挑戰(zhàn)的推動下，各種新技術(shù)與新標準應(yīng)運而生，不僅可用于提高和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)容量、安全性與靈活性，同時還能夠控制成本。下面讓我們來看看2015年的五大網(wǎng)絡(luò)趨勢及其對廣大用戶的意義。

發(fā)表于：11/1/2015

TE Connectivity成為云達科技戰(zhàn)略聯(lián)盟合作伙伴之一

中國上海 - 2015年10月29日 - 全球連接領(lǐng)域的領(lǐng)軍企業(yè)TE Connectivity (TE) 近日正式成為云達科技戰(zhàn)略生態(tài)聯(lián)盟合作伙伴之一。雙方將進一步發(fā)揮自身優(yōu)勢，拓展未來發(fā)展，推動更豐富、更深層次的業(yè)務(wù)合作，實現(xiàn)在云計算領(lǐng)域的共贏發(fā)展。

發(fā)表于：10/31/2015