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一種高品質(zhì)優(yōu)化的紋理采樣濾波方法

提出了從一個Mipmap[1]中通過幾種分辨率結(jié)合指定數(shù)目的紋理來創(chuàng)建高品質(zhì)采樣過濾器的方法。此方法能控制在讀取每次采樣時的紋理數(shù)量，以便擴展品質(zhì)來匹配GPU的內(nèi)存。

發(fā)表于：6/18/2015

封裝串口數(shù)據(jù)通信協(xié)議的設(shè)計

為了提高串口數(shù)據(jù)通信的準確率、方便上層應(yīng)用編程，設(shè)計了一個協(xié)議對串口數(shù)據(jù)通信協(xié)議進行封裝。協(xié)議采用自定義報文格式封裝串口數(shù)據(jù)幀的方式工作，利用報文應(yīng)答機制保證傳輸正確性，該協(xié)議在線路故障出現(xiàn)時能有效檢測并采取報文重發(fā)等措施保證數(shù)據(jù)準確傳輸。

發(fā)表于：6/17/2015

HBase集群中RegionServer崩潰后的快速恢復措施探索

主要介紹了HBase RegionServer與Zookeeper間的交互過程，闡述RegionServer崩潰后的恢復機制，并在此基礎(chǔ)上提出了幾點優(yōu)化的恢復措施。優(yōu)化后的恢復措施大大縮短了RegionServer崩潰后的故障恢復時間和業(yè)務(wù)中斷時間，從而提高了HBase集群的穩(wěn)定性和可靠性。

發(fā)表于：6/16/2015

美報告預測：2018年阿里云計算業(yè)務(wù)將達12億美元

隨著阿里巴巴(BABA)近日的一系列加強云服務(wù)市場的合作，6月10日在一份研究報告中SunTrust銀行分析師Bob Peck預測，阿里巴巴的云計算業(yè)務(wù)將在2018年達到12億美元。阿里巴巴宣布2015年財年來自云計算互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的收入為2.04億美元。SunTrust預計這一數(shù)字將在2016財年上升到3.93億美元。

發(fā)表于：6/16/2015

思科收購Piston公司OpenStack云計算技術(shù)

日前，網(wǎng)絡(luò)巨頭思科公司收購了OpenStack云計算技術(shù)提供商Piston公司，以便促進和加強其在2014年推出的云際混合云戰(zhàn)略，而對于Piston公司的CloudOS的OpenStack分布來說，尚不清楚其命運如何。

發(fā)表于：6/16/2015

大數(shù)據(jù)時代國家形象如何傳播？

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，它將為中國的國家形象塑造與傳播將帶來哪些機遇和挑戰(zhàn)？日前，由國務(wù)院新聞辦公室主辦、中國外文局對外傳播中心、清華大學國家形象傳播研究中心聯(lián)合承辦的大數(shù)據(jù)與國家形象傳播論壇在重慶霧都賓館舉辦，來自國內(nèi)外的60多位大數(shù)據(jù)應(yīng)用與國家形象傳播領(lǐng)域的專家、學者以及企業(yè)家們匯聚一堂，分享大數(shù)據(jù)在國家形象傳播領(lǐng)域應(yīng)用與實踐的最新發(fā)展趨勢和成果、尤其是大數(shù)據(jù)技術(shù)為國家形象塑造和傳播帶來的變革和契機。

發(fā)表于：6/16/2015

銀行反洗錢大額交易檢錯系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

隨著2006年新反洗錢法規(guī)的出臺，各家金融機構(gòu)紛紛或自行設(shè)計反洗錢監(jiān)測分析報告系統(tǒng)或購買第三方機構(gòu)的相應(yīng)軟件，以輔助其履行反洗錢大額交易和可疑交易報告義務(wù)。在隨后幾年對多家銀行金融機構(gòu)的現(xiàn)場檢查中發(fā)現(xiàn)各機構(gòu)均不同程度地存在大額交易錯報和漏報情況。究其原因發(fā)現(xiàn)各家機構(gòu)的大額交易均由系統(tǒng)自動采集和報告，少有人工分析或干預，且各家機構(gòu)都自認為其反洗錢監(jiān)測分析報告系統(tǒng)能夠精確地采集大額交易并及時上報，不會主動采取措施檢查大額交易錯報和漏報問題，因此大額交易報告中存在的問題也難以被發(fā)現(xiàn)。而銀行業(yè)的大額交易報告數(shù)量占所有大額交易報告量的99%以上，為提高大額交易的整體報告質(zhì)量，需要加強對銀行大額交易問題的監(jiān)督和檢查。為提高相關(guān)檢查的質(zhì)量和效率，本設(shè)計開發(fā)了銀行反洗錢大額交易檢錯系統(tǒng)，能夠快速地發(fā)現(xiàn)各銀行機構(gòu)大額交易存在的錯報和漏報問題。

發(fā)表于：6/15/2015

一種云數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與實現(xiàn)

云數(shù)據(jù)庫是把各種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫看成一系列簡單的二維表，并基于簡化版本的SQL或訪問對象進行操作的數(shù)據(jù)庫。云數(shù)據(jù)庫能夠為多個用戶同時提供類似于單節(jié)點數(shù)據(jù)庫的服務(wù)。在當前云計算技術(shù)不斷發(fā)展中，數(shù)據(jù)庫不斷發(fā)展進化，從原始的單節(jié)點數(shù)據(jù)庫逐漸發(fā)展成為云數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)存儲能力相對于過去提高了數(shù)倍。目前云數(shù)據(jù)庫服務(wù)不斷增多，在此背景下，討論了一種云數(shù)據(jù)庫的設(shè)計與核心子系統(tǒng)的實現(xiàn)。

發(fā)表于：6/15/2015

一種數(shù)據(jù)融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶流量預測算法

為解決現(xiàn)有船舶交通流量預測算法中存在的預測精度不高、算法穩(wěn)定性差等不足，將一種數(shù)據(jù)融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法用于船舶流量的預測，不僅能較好地實現(xiàn)船舶流量的高精度預測，而且還增強了算法的穩(wěn)定性。以寧波港口2012年船舶流量觀察數(shù)據(jù)為實例進行分析，用MATLAB軟件編程進行系統(tǒng)仿真，實驗結(jié)果表明，經(jīng)過數(shù)據(jù)融合的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測精度高，系統(tǒng)魯棒性強，預測效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

發(fā)表于：6/15/2015

一種高擴展性的設(shè)備管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

在某科研單位的設(shè)備使用場景及實際需求背景下，為了實現(xiàn)設(shè)備的靈活管理與流程管理，介紹了一種基于B/S模式的可擴展性較高的設(shè)備管理系統(tǒng)的設(shè)計及實現(xiàn)方式。系統(tǒng)通過Microsoft Visual Studio .NET平臺技術(shù)，利用C#語言與SQL Server數(shù)據(jù)庫，最終實現(xiàn)了操作方便、擴展容易、數(shù)據(jù)傳輸可靠的以WEB進行數(shù)據(jù)錄入及查詢的設(shè)備管理系統(tǒng)。實際使用證明，該系統(tǒng)極大地提高了設(shè)備管理的工作效率，并且通過擴展性設(shè)計極大地延長了系統(tǒng)的生命周期。

發(fā)表于：6/14/2015

液壓挖掘機動態(tài)稱重系統(tǒng)的研究與設(shè)計

根據(jù)目前國內(nèi)缺乏液壓挖掘機在線計量裝置的現(xiàn)狀，提出了一種液壓挖掘機動態(tài)稱重系統(tǒng)的設(shè)計方案。闡述了系統(tǒng)的功能、工作原理、精度控制方式以及以Kane動力學方程思想為核心的動態(tài)稱重的數(shù)學模型，以ARM芯片STM32F103和DSP芯片TMS320F28335為核心分別進行數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析的硬件、軟件設(shè)計。兩種芯片的結(jié)合使用使動態(tài)稱重系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理快速，測量精度高，可移植性和可擴展性強，具有良好的市場前景和經(jīng)濟效益。

發(fā)表于：6/14/2015

Altium發(fā)布企業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案全新功能提升設(shè)計數(shù)據(jù)管理能力

電子設(shè)計自動化全球領(lǐng)先企業(yè) Altium 有限公司近日發(fā)布企業(yè)PCB設(shè)計數(shù)據(jù)管理解決方案——Altium數(shù)據(jù)保險庫的重要更新。此次更新包括提升元器件管理、數(shù)據(jù)管理、項目協(xié)同與基礎(chǔ)架構(gòu)管理等眾多全新特性。

發(fā)表于：6/13/2015

基于非下采樣剪切波及TPCA的人臉識別

張量主成分分析法（TPCA）用于人臉特征提取，克服了傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計特征的特征提取方法會破壞圖像原始結(jié)構(gòu)的問題；而源圖像經(jīng)過非下采樣剪切波變換后得到了k個大小相同但尺度不同的帶通圖像，具有良好的時頻分析特征。為了更好地提取人臉識別特征，提出了非下采樣剪切波融合TPCA的人臉特征提取算法，該算法先對源圖像進行非下采樣剪切波變換得到4個子代圖像，再對子代圖像進行TPCA特征提取得到特征集，實現(xiàn)人臉的高效識別。實驗結(jié)果表明，該算法明顯優(yōu)于原有的單一算法。

發(fā)表于：6/11/2015

基于SOA的快速開發(fā)平臺研究與實現(xiàn)

介紹了基于SOA技術(shù)快速構(gòu)建OA、MIS類項目的開發(fā)平臺，該平臺使用簡單、高效，支持界面圖形化操作，使得開發(fā)過程更簡潔、代碼編寫更少、開發(fā)效率更高。使用該平臺建設(shè)系統(tǒng)對開發(fā)人員要求很低，方便二次開發(fā)和快速響應(yīng)用戶的需求變更，可節(jié)省企業(yè)人力成本。

發(fā)表于：6/10/2015

基于GPU的CLABP特征提取方法研究

彩色局部角度二值模式（CLABP）可以有效地提取彩色圖像中的紋理特征，但是算法復雜、計算量大。針對這一問題，采用GPU實現(xiàn)CLABP特征提取和表示的并行方法。該方法一方面使用異步處理的方式實現(xiàn)CLABP的并行加速，另一方面采用共享內(nèi)存的形式減少讀取數(shù)據(jù)的次數(shù)。為了驗證該方法的有效性，在Outex紋理圖像數(shù)據(jù)庫上與CPU程序性能進行對比，結(jié)果表明，GPU實現(xiàn)方法可以提升加速比約25倍

發(fā)表于：6/10/2015