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服務(wù)器芯片已成必爭之地，高通該收了AMD？

繼英特爾斥巨資并購Altera之后，業(yè)內(nèi)傳聞另外一家芯片公司AMD可能會分拆業(yè)務(wù)，甚至有可能被高通并購。那么作為以移動(dòng)市場(例如智能手機(jī))芯片為主的高通是否應(yīng)該并購以傳統(tǒng)PC和服務(wù)器芯片為主的AMD呢?

發(fā)表于：7/2/2015

“天河二號”超級計(jì)算機(jī)否認(rèn)“吃不飽”

作為目前世界上最快的超級計(jì)算機(jī)，天河二號正在逐步突破人們對計(jì)算機(jī)的傳統(tǒng)想象——如果數(shù)據(jù)足夠，電影里頭可以快速定位的“天眼”、細(xì)胞分子與真人相差無異的“孿生數(shù)字人”等等，不久的將來都會在天河二號上成為現(xiàn)實(shí)。

發(fā)表于：7/1/2015

基于社區(qū)度的邊界節(jié)點(diǎn)影響力最大化算法

通常跨社區(qū)的信息傳播更具有現(xiàn)實(shí)意義，而且大范圍的信息傳播往往也是跨社區(qū)的。為此提出一種基于社區(qū)度的邊界節(jié)點(diǎn)影響力最大化算法，利用社會網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)結(jié)構(gòu)對社區(qū)中與其他社區(qū)有連接邊的邊界點(diǎn)進(jìn)行研究，從而縮小選擇初始節(jié)點(diǎn)的范圍，降低時(shí)間復(fù)雜度。同時(shí)為更準(zhǔn)確地評估邊界節(jié)點(diǎn)的影響力，綜合節(jié)點(diǎn)度、節(jié)點(diǎn)所直接相連社區(qū)數(shù)以及相應(yīng)社區(qū)的規(guī)模作為社區(qū)度來衡量節(jié)點(diǎn)在信息傳播中的重要性。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本算法相比其他算法具有更大的影響傳播范圍和更低的時(shí)間復(fù)雜度。

發(fā)表于：7/1/2015

美超微在紅帽峰會上宣布推出開源解決方案

加州圣何塞2015年6月26日電 /美通社/ -- 高性能、高效率服務(wù)器、存儲技術(shù)與綠色計(jì)算領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者美超微電腦股份有限公司(Super Micro Computer, Inc.)(NASDAQ: SMCI)宣布與紅帽(Red Hat)合作推出新計(jì)劃，旨在為其計(jì)算和存儲平臺組合提供開源優(yōu)化解決方案。美超微不斷拓展的紅帽解決方案組合將支持紅帽Enterprise Linux 7，從而實(shí)現(xiàn)融合式架構(gòu)的開放混合云和企業(yè)級工作負(fù)載。美超微的解決方案利用紅帽Enterprise Linux OpenStack平臺提供完全整合且優(yōu)化的基礎(chǔ)，從而打造出性能、擴(kuò)展性和安全性均最大化的OpenStack云架構(gòu)。美超微針對紅帽Ceph而優(yōu)化的解決方案提供1U/2U/4U/42U尺寸的耐用型、橫向擴(kuò)展式軟件定義存儲平臺，旨在實(shí)現(xiàn)性能、密度和容量最大化。憑借美超微的服務(wù)器管理軟件和全球支持服務(wù)，全球客戶能夠獲得一整套新的高庍可擴(kuò)展的端到端架構(gòu)解決方案，從而以最低的總擁有成本實(shí)現(xiàn)價(jià)值和可靠性最大化。

發(fā)表于：6/30/2015

移動(dòng)式倉庫管理終端系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)

討論了一個(gè)自主開發(fā)的移動(dòng)倉儲管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。該系統(tǒng)基于J2ME平臺，能夠配置在移動(dòng)通信設(shè)備之上，完成現(xiàn)場貨物信息的基本管理功能，以適應(yīng)現(xiàn)代倉儲管理的應(yīng)用需求。

發(fā)表于：6/24/2015

雙管正激變換器Saber仿真應(yīng)用研究

傳統(tǒng)的單管正激變換器由于磁芯復(fù)位導(dǎo)致占空比漂移限制，MOSFET承受輸入2倍或更多的電源電壓，使其應(yīng)用受到限制，而雙管正激變換器具有開關(guān)管電壓低、無橋臂直通危險(xiǎn)、可靠性高及無需外加磁芯復(fù)位電路等優(yōu)點(diǎn)，因而廣泛應(yīng)用在中大功率電路中。從雙管正激變換器的原理入手，在Saber軟件平臺搭建一個(gè)中等功率（200 W~500 W）雙管正激變換器模型，并對搭建的變換器模型進(jìn)行在線實(shí)時(shí)仿真與修改，最終得到了較為滿意的效果。仿真結(jié)果不僅驗(yàn)證了前面所述雙管正激變換器的優(yōu)點(diǎn)，而且表明該模型對縮短開發(fā)周期、降低設(shè)計(jì)成本有顯著的效果。

發(fā)表于：6/23/2015

基于網(wǎng)絡(luò)論壇文本挖掘的筆記本電腦滿意度研究

不同于以往的滿意度模型中頭腦風(fēng)暴和問卷調(diào)研等手段建立指標(biāo)體系的思路，以大量掩埋和分布在各個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺中的評論信息為基礎(chǔ)，通過文本挖掘手段分析消費(fèi)者對筆記本電腦重點(diǎn)關(guān)注的角度和內(nèi)容，確立評價(jià)指標(biāo)體系；基于Formell模型，使用多元回歸方法，建立了筆記本電腦滿意度模型。該研究過程基于消費(fèi)者的真實(shí)感受，提煉出了消費(fèi)者對筆記本電腦最為關(guān)注的優(yōu)勢屬性和缺陷屬性，幫助產(chǎn)品制造商全面、準(zhǔn)確地了解消費(fèi)者的需求和心理期望。同時(shí)，滿意度模型有助于消費(fèi)者和制造商對筆記本電腦的滿意度進(jìn)行綜合測算、比較和選擇。

發(fā)表于：6/23/2015

基于社交媒體用戶評論和關(guān)注度的電影票房預(yù)測模型

通過研究電影票房與社交媒體用戶行為的關(guān)系，揭示在線口碑（word-of-mouth）對業(yè)績表現(xiàn)的作用。與之前的研究不同，將社交媒體用戶評論、用戶關(guān)注等用戶行為數(shù)據(jù)作為內(nèi)生變量進(jìn)行研究，認(rèn)為用戶行為既影響業(yè)績，又被業(yè)績影響。首先，以電影產(chǎn)業(yè)為研究對象，分析了每周票房與用戶評論、用戶評分、用戶關(guān)注度等之間的關(guān)系，通過樣板（Panel）數(shù)據(jù)分析，構(gòu)建了電影票房預(yù)測模型。接著，將票房作為自變量，分析了作為在線口碑表現(xiàn)形式的用戶評論、用戶關(guān)注度與票房的關(guān)系。最后，分析了在線口碑自身的特點(diǎn)，得出了多個(gè)有意義的結(jié)論，如用戶評分僅僅是票房收入的反映，其本身并不顯著影響票房。本研究具有良好的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

發(fā)表于：6/22/2015

基于S3C2440的智能考試管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為了適應(yīng)現(xiàn)代化考試管理的需要，降低考務(wù)人員工作量，并使工作效率得以提高，實(shí)現(xiàn)智能化操作、減少出錯(cuò)率的目的，提出了一種基于S3C2440的智能考試管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)可在脫機(jī)狀態(tài)下使用指紋識別技術(shù)進(jìn)行身份驗(yàn)證，自動(dòng)打印出考生考試信息和準(zhǔn)考證號碼的條形碼，從而防止考生信息誤填，方便考務(wù)人員操作。對所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際環(huán)境測試，其測試結(jié)果達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo)。

發(fā)表于：6/22/2015

基于OpenStack的對象存儲性能實(shí)驗(yàn)及研究

隨著云計(jì)算的不斷發(fā)展，基于OpenStack的開源云得到了國內(nèi)外IT廠商的廣泛關(guān)注。從服務(wù)響應(yīng)時(shí)間和服務(wù)吞吐量兩個(gè)維度來對比萬兆網(wǎng)卡和千兆網(wǎng)卡對OpenStack Swift對象存儲方案性能的影響。在此基礎(chǔ)上，模擬Swift采用萬兆網(wǎng)卡適配器后在各種場景下的性能表現(xiàn)。進(jìn)一步，采用固態(tài)硬盤檢驗(yàn)其對Swift存儲性能的影響。最后進(jìn)行代理節(jié)點(diǎn)和存儲節(jié)點(diǎn)的配比實(shí)驗(yàn)，挖掘云存儲技術(shù)的價(jià)值，設(shè)計(jì)更加符合最終用戶需要的云存儲解決方案。

發(fā)表于：6/22/2015

基于Live555的流媒體服務(wù)器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

針對傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)的不足已不能滿足現(xiàn)代人對監(jiān)控視頻內(nèi)容的要求，提出了一種解決方案并對其進(jìn)行闡述，說明如何在Linux系統(tǒng)下，以IP網(wǎng)絡(luò)攝像頭為數(shù)據(jù)源，結(jié)合開源Live555庫實(shí)現(xiàn)流媒體服務(wù)器的方法，其中涉及了視頻數(shù)據(jù)的獲取、編碼、流化以及傳輸?shù)饶K。流媒體服務(wù)器的實(shí)現(xiàn)解決了多路客戶訪問攝像頭的負(fù)載問題，同時(shí)若與圖像處理算法結(jié)合可提供特殊的視頻監(jiān)控內(nèi)容以滿足應(yīng)用需求。

發(fā)表于：6/22/2015

一種高品質(zhì)優(yōu)化的紋理采樣濾波方法

提出了從一個(gè)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(shí)的紋理數(shù)量，以便擴(kuò)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(jì)

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

發(fā)表于：6/17/2015

HBase集群中RegionServer崩潰后的快速恢復(fù)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(fù)機(jī)制，并在此基礎(chǔ)上提出了幾點(diǎn)優(yōu)化的恢復(fù)措施。優(yōu)化后的恢復(fù)措施大大縮短了RegionServer崩潰后的故障恢復(fù)時(shí)間和業(yè)務(wù)中斷時(shí)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(bào)告預(yù)測：2018年阿里云計(jì)算業(yè)務(wù)將達(dá)12億美元

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

發(fā)表于：6/16/2015