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10 GE-InfiniBand網(wǎng)關的研究與設計

為了使InfiniBand（簡稱IB）網(wǎng)絡和萬兆以太網(wǎng)這兩種高速互連網(wǎng)絡相互融合，實現(xiàn)它們之間的數(shù)據(jù)通信，本文對10GE-InfiniBand網(wǎng)關進行了研究設計，采用Ethernet-over-InfiniBand（EoIB）協(xié)議并結合管道網(wǎng)關的設計思想，將萬兆以太網(wǎng)的數(shù)據(jù)幀封裝成IB數(shù)據(jù)報文以達到在IB網(wǎng)絡中傳輸以太網(wǎng)數(shù)據(jù)幀的目的，實現(xiàn)兩種網(wǎng)絡之間的無縫融合。

發(fā)表于：2/9/2016

基于視頻圖像的運動目標陰影去除方法

針對運動目標檢測中陰影的存在會導致目標形狀扭曲、多個目標之間出現(xiàn)粘連等問題，提出一種基于視頻圖像的陰影去除方法。該方法在分析陰影產(chǎn)生機理的基礎上，根據(jù)各像素點YUV空間上的像素模型，計算出帶有陰影的目標相對于背景的失真系數(shù)，再根據(jù)設定的閾值區(qū)分出目標的實際輪廓和陰影區(qū)域，從而將目標陰影去除。實驗結果表明，該方法能夠快速檢測和去除目標陰影，準確反映出目標的實際輪廓，并能夠有效解決目標粘連問題。

發(fā)表于：2/9/2016

數(shù)據(jù)挖掘在電信行業(yè)客戶流失預測中的應用

客戶流失是電信行業(yè)發(fā)展過程中所面臨的一個嚴重問題，直接影響到運營商的企業(yè)效益。本文主要介紹了對電信行業(yè)客戶流失情況進行數(shù)據(jù)挖掘的過程，改進了已有模型存在的缺乏靈活性、難以處理高維度數(shù)據(jù)的缺點，根據(jù)運營商的歷史數(shù)據(jù)資料，利用SAS/EM模塊對客戶的固有特征和行為特征進行挖掘分析，采用決策樹分類算法的CART算法建立了聚類分析模型和包括評估模塊在內(nèi)的一套完整的流失預測模型，能夠直觀地顯示出流失客戶的基本特征，并且可以對任意的數(shù)據(jù)集進行分析，有效提高了模型的普遍應用性和準確性。

發(fā)表于：2/9/2016

基于壓縮感知的聲納圖像超分辨率重建算法

超分辨率重建通用方法中，圖像分解后對應小波基只能有效稀疏表示單一成分，往往只側重邊緣成分而忽略了光滑成分等。針對這個問題，本文改進了一種基于壓縮感知的聲納圖像超分辨率重建算法。該算法基于三種不同稀疏字典小波變換模型，運用一種基于K-均值聚類算法的結構化字典訓練法，并采用Newton-Raphson法進行迭代算法處理，實現(xiàn)聲納圖像壓縮感知的超分辨率重建。最后通過仿真實驗，驗證了此種算法的可行性和有效性。實驗結果表明，該算法獲得的超分辨率圖像能夠很好地重建并保持原圖像的特征，能高效地改善并提高重建質(zhì)量。

發(fā)表于：2/8/2016

基于藍噪聲理論的多尺度遙感森林植被分割

針對森林植被分割方法中紋理尺度以及植被紋理描述問題，基于藍噪聲理論，提出一種多尺度的結合灰度、形狀以及其他紋理特征構建森林紋理結構基元的分割方法。該方法通過對森林植被典型區(qū)域進行快速傅里葉變換，探測區(qū)域的藍噪聲特征，并計算森林植被紋理單元的尺度和灰度分布。然后結合區(qū)域的灰度、形狀和其他紋理特征構建不同尺度下森林紋理結構基元，利用森林紋理結構基元對圖像進行提取，獲取最終分割結果。實驗結果表明，本文提出的算法能夠提高植被區(qū)域分割的準確性，取得了較好的分割效果。

發(fā)表于：2/8/2016

基于FPGA的線陣CCD實時圖像采集系統(tǒng)

設計了一種基于現(xiàn)場可編程邏輯器件的線陣CCD實時圖像采集系統(tǒng)。系統(tǒng)采用線陣CCD TCD2252D作為圖像傳感器，使用CCD專用信號處理芯片AD9826對CCD信號去噪并實現(xiàn)高速A/D轉換，同時用USB接口芯片完成CCD數(shù)據(jù)的傳輸，最后在上位機顯示采集的圖像數(shù)據(jù)。整個系統(tǒng)由基于Verilog的CCD驅動模塊、CCD輸出信號處理模塊、雙口RAM緩存模塊、USB接口控制模塊等組成，結合上位機模塊實現(xiàn)對CCD輸出圖像的準確采集、顯示和保存。實驗結果表明，該系統(tǒng)能實時采集和顯示圖像信息，USB傳輸速度可達28 MB/s，系統(tǒng)實時性好。

發(fā)表于：2/8/2016

混合云用戶計算工作量分解的博弈分析研究

在混合云計算環(huán)境下，如何合理地劃分工作量是每個理性的用戶所需要考慮的問題。構建了混合云計算工作量分解博弈模型，在用戶通?？紤]響應時間的情況下把花費也納入考慮，即將以響應時間和花費為變量的函數(shù)作為效用函數(shù)，通過求解納什均衡的方法分析用戶的策略行為，從而決定用戶的最優(yōu)策略。通過仿真給出了不同響應時間和花費比率對用戶均衡策略的影響并做出了比較分析。

發(fā)表于：2/8/2016

吉比特MAC接口IP軟核的分析與研究

MAC(Media Access Control)層位于網(wǎng)絡結構七層協(xié)議中的數(shù)據(jù)鏈路層，控制局域網(wǎng)中的多個節(jié)點對共享介質(zhì)的訪問，保證相鄰節(jié)點之間數(shù)據(jù)的可靠傳輸。本文介紹一種吉比特MAC接口的結構，該MAC采用基于描述符傳輸?shù)腄MA（Direct Memory Access）和雙通道的MTL(MAC Transaction Layer)，在半雙工模式下支持10/100 Mb/s、全雙工模式下支持10/100/1 000 Mb/s的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸速率。

發(fā)表于：2/7/2016

基于聯(lián)合相容分支定界的關聯(lián)算法研究

聯(lián)合相容分支定界算法（Joint Compatibility Branch and Bound，JCBB）充分考慮傳感器量測之間的相關性和重新匹配關聯(lián)的可能，但計算量隨觀測數(shù)目成指數(shù)增長。為優(yōu)化其計算復雜度和關聯(lián)準確度，以最近鄰算法（Nearest Neighbour，NN）進行關聯(lián)，對符合重復度和經(jīng)過設定步數(shù)的情況使用JCBB進行特征匹配，并以互斥準則和最優(yōu)準則來提高關聯(lián)準確度。引入機器學習領域的評價測度對改進后算法和JCBB算法進行比較，結果表明，改進后的關聯(lián)算法能夠保證更好的關聯(lián)準確度。

發(fā)表于：2/7/2016

數(shù)據(jù)中心間歇性綠色能源功率變化模型設計

在以數(shù)據(jù)中心為代表的機房系統(tǒng)中引入風和太陽能，理論上說是實現(xiàn)綠色計算的有效途徑之一。然而由于這種綠色能源具有間歇性的特點，給計算機系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性帶來了新挑戰(zhàn)。提出一種數(shù)學建模方法，該方法可以較好地模擬不同云層和風力天氣下，太陽能和風能相結合的可再生能源功率變化以及間歇性特點，并簡單易行。從而在以間歇性能源為供給的數(shù)據(jù)中心環(huán)境下，提供輸入能源數(shù)據(jù)模擬，為進一步的能源調(diào)度策略問題研究提供依據(jù)。

發(fā)表于：2/6/2016

儲緯器緯紗實時檢測系統(tǒng)研究

研究了一種用于儲緯器緯紗圈數(shù)實時計量的紅外光電檢測系統(tǒng)。針對反射鏡表面污染和光源老化引起的傳感信號漂移問題，提出紅外光源驅動電流閉環(huán)控制策略。在模擬濾波電路基礎上，采用數(shù)字滑動均值算法和滑動峰峰值算法對傳感信號進行后處理，有效抑制了隨機擾動造成的誤觸發(fā)事件。實驗結果驗證了所提方案在實際生產(chǎn)環(huán)境中的抗干擾性能以及對多種材質(zhì)及類型緯紗的適應性，表明其在精細織造領域具有良好的應用前景。

發(fā)表于：2/6/2016

基于DSP+FPGA的高速數(shù)據(jù)處理與存儲系統(tǒng)設計

針對信號處理數(shù)據(jù)量大、實時性要求高的特點，從實際應用出發(fā)，設計了以雙DSP+FPGA為核心的并行信號處理模塊。為了滿足不同的信號處理任務需求，F(xiàn)PGA可以靈活地選擇與不同的DSP組成不同的信號處理結構，同時為滿足大數(shù)據(jù)存儲要求設計了可方便網(wǎng)絡控制的數(shù)據(jù)存儲模塊。模塊之間可以通過自定義LVDS接口實現(xiàn)互聯(lián)，組成一個系統(tǒng)。

發(fā)表于：2/5/2016

融合隱語義模型的聚類協(xié)同過濾

發(fā)表于：2/5/2016

基于MAP-REDUCE的大數(shù)據(jù)不一致性解決算法

大數(shù)據(jù)時代悄然而至，數(shù)據(jù)質(zhì)量也引起人們的關注。在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，很重要的一部分是解決數(shù)據(jù)不一致性問題。針對大數(shù)據(jù)情況下的數(shù)據(jù)不一致問題，本文提出了在MAP-REDUCE框架下的聚類算法。本文在MAP-REDUCE框架下對K-MEDOIDS聚類算法進行了改進，增強了算法的適用性和精確性，并通過仿真實驗驗證了在大數(shù)據(jù)環(huán)境下該算法的并行性和有效性。

發(fā)表于：2/5/2016

央視拋出云計算大單據(jù)說被馬云接走了

中國政府采購網(wǎng)披露的信息顯示，央視社交電視平臺招標結果出爐，東軟以949萬金額中標。據(jù)知情人士透露，該項目是國內(nèi)迄今為止規(guī)模最大的媒體云計算項目，將由東軟合作伙伴阿里云負責核心云計算相關平臺建設。

發(fā)表于：2/5/2016