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一種動(dòng)態(tài)Web自動(dòng)裝配系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

大多數(shù)中小企業(yè)的Web系統(tǒng)屬于輕量級(jí)業(yè)務(wù)處理?；贘ava Web平臺(tái)，提出了一種輕量化系統(tǒng)開(kāi)發(fā)架構(gòu)，該架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了請(qǐng)求形式的改變與業(yè)務(wù)處理本質(zhì)的統(tǒng)一，支持常規(guī)業(yè)務(wù)邏輯的自動(dòng)裝配處理，具有可復(fù)用、標(biāo)準(zhǔn)化、代碼量低的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：5/27/2015

視頻監(jiān)控技術(shù)在標(biāo)準(zhǔn)化考點(diǎn)網(wǎng)上巡查系統(tǒng)中的應(yīng)用

高校標(biāo)準(zhǔn)化考點(diǎn)網(wǎng)上巡查系統(tǒng)是基于IP網(wǎng)絡(luò)智能視頻監(jiān)控技術(shù)上建立起來(lái)的綜合性教育考試管理業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)。該系統(tǒng)由前端、傳輸、存儲(chǔ)、顯示/控制四個(gè)部分組成。建成后的網(wǎng)上巡查系統(tǒng)可以通過(guò)監(jiān)控管理平臺(tái)，對(duì)考場(chǎng)內(nèi)的音視頻圖像進(jìn)行采集、傳輸、存儲(chǔ)、實(shí)時(shí)監(jiān)控及對(duì)歷史音視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索、回放、下載等操作，可以做到考試全過(guò)程監(jiān)控，起到事前監(jiān)督、事中控制、事后取證的作用。

發(fā)表于：5/27/2015

建筑CAD墻體識(shí)別與剪裁算法設(shè)計(jì)

以建筑AutoCAD矢量圖形文件為研究載體，以墻體為主要研究對(duì)象，設(shè)計(jì)了墻體數(shù)據(jù)深度優(yōu)先探測(cè)提取算法。根據(jù)提取出的墻體數(shù)據(jù)集合，設(shè)計(jì)了基于凹點(diǎn)分割的墻體裁剪算法，該算法已在實(shí)踐中進(jìn)行了反復(fù)驗(yàn)證，高效可靠。在此基礎(chǔ)上提出了以中軸線(xiàn)+屬性形式代替墻體的設(shè)計(jì)思想，構(gòu)建墻體抽象模型，為建筑工程量自動(dòng)計(jì)算提供數(shù)據(jù)支持。

發(fā)表于：5/27/2015

基于嵌入式Web服務(wù)器的無(wú)線(xiàn)空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

提出了以多個(gè)探測(cè)節(jié)點(diǎn)和一個(gè)監(jiān)測(cè)終端利用有線(xiàn)和無(wú)線(xiàn)相結(jié)合，構(gòu)建小范圍內(nèi)無(wú)線(xiàn)采集環(huán)境信息系統(tǒng)，通過(guò)監(jiān)測(cè)終端實(shí)現(xiàn)與互聯(lián)網(wǎng)相連，達(dá)到遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)功能。監(jiān)測(cè)終端實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收分析和Web服務(wù)器功能，探測(cè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對(duì)空氣中一氧化碳、VOC（Volatile Organic Compounds）、煙霧、可燃?xì)怏w的濃度的采集、處理、顯示和無(wú)線(xiàn)傳輸。

發(fā)表于：5/27/2015

基于概率密度和ASIFT的彩色圖像檢索方法

針對(duì)全局圖像特征不能有效刻畫(huà)彩色圖像內(nèi)容信息的問(wèn)題，提出了一種基于興趣點(diǎn)的彩色圖像特征檢索方法。首先基于仿射-尺度不變特征轉(zhuǎn)換（ASIFT）算法，利用亮度概率密度梯度進(jìn)行興趣點(diǎn)提取；然后將提取后的興趣點(diǎn)映射回原圖像，構(gòu)建顏色直方圖作為圖像的特征；最后通過(guò)計(jì)算不同圖像特征間的相似度進(jìn)行圖像檢索。仿真實(shí)驗(yàn)證明，該方法能夠充分地提取圖像中的角點(diǎn)、邊緣點(diǎn)和這些點(diǎn)的周?chē)c(diǎn)，較好地表達(dá)圖像的內(nèi)容，最終得到比較理想的檢索結(jié)果。

發(fā)表于：5/26/2015

基于Redis+MySQL+MongoDB存儲(chǔ)架構(gòu)應(yīng)用

Redis+MySQL+MongoDB技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了本項(xiàng)目中大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)云計(jì)算的需求。使用MongoDB切片的水平動(dòng)態(tài)添加，可在不中斷平臺(tái)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的同時(shí)保障擴(kuò)容后的查詢(xún)速度和云計(jì)算效能；依據(jù)切片鍵索引分片，位于各切片獨(dú)立進(jìn)行計(jì)算，使大數(shù)據(jù)下的實(shí)時(shí)分析成為現(xiàn)實(shí)。對(duì)于高頻訪(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)放在了Redis中，有效地降低磁盤(pán)I/O，使業(yè)務(wù)系統(tǒng)響應(yīng)更為敏捷，滿(mǎn)足了高并發(fā)下應(yīng)用服務(wù)的高呑吐要求。

發(fā)表于：5/25/2015

基于Hadoop的小文件量化方法研究

Hadoop[1]是一個(gè)具有高擴(kuò)展性、高可靠性、高容錯(cuò)性和高效性的開(kāi)源軟件系統(tǒng)，它已成為互聯(lián)網(wǎng)、金融、生物信息學(xué)等領(lǐng)域進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析和處理的代表性云計(jì)算平臺(tái)。它由Hadoop Distributed File System（HDFS）[2]和MapReduce[3]兩部分組成，其中，MapReduce主要用來(lái)處理數(shù)據(jù)密集型數(shù)據(jù)，而HDFS則主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。

發(fā)表于：5/25/2015

高職學(xué)生綜合技能評(píng)估系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)

結(jié)合高職院校職業(yè)技能的評(píng)估情況，利用流行的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)技術(shù)，應(yīng)用改進(jìn)的決策樹(shù)ID3算法和XML技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了高職學(xué)生綜合技能評(píng)估系統(tǒng)，為高職教學(xué)提供可行的數(shù)據(jù)和決策支持。

發(fā)表于：5/24/2015

LPC與LSF系數(shù)轉(zhuǎn)換的FPGA實(shí)現(xiàn)

首先根據(jù)切比雪夫多項(xiàng)式求根法對(duì)LPC系數(shù)到LSF系數(shù)轉(zhuǎn)換過(guò)程進(jìn)行分析與推導(dǎo)，并給出了根據(jù)已知的LSF系數(shù)進(jìn)行逆推求LPC系數(shù)迭代算法。然后，借助DDS算法原理實(shí)現(xiàn)查找表搜索求根，并在FPGA上實(shí)現(xiàn)了LSF系數(shù)到LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換。最后，給出了結(jié)論和分析。

發(fā)表于：5/21/2015

基于數(shù)據(jù)挖掘的呼叫中心IVR客戶(hù)細(xì)分研究

語(yǔ)音應(yīng)答業(yè)務(wù)利用率低、人力需求成本高是一大問(wèn)題，對(duì)此，結(jié)合案例，運(yùn)用CRISP-DW方法，采用Clementine工具對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，得到IVR客戶(hù)與地區(qū)分布、ARPU值和入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)的關(guān)系；對(duì)IVR客戶(hù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，總結(jié)出其重要特點(diǎn)；提出相應(yīng)對(duì)策，幫助提高IVR客戶(hù)的滿(mǎn)意度和利用率。建立一個(gè)C5.0決策樹(shù)模型，分析預(yù)測(cè)客戶(hù)是基于什么情況才進(jìn)入IVR系統(tǒng)的。分析IVR客戶(hù)與入網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、地區(qū)、ARPU值之間的規(guī)則，有助于更準(zhǔn)確地了解IVR客戶(hù)并對(duì)其細(xì)分。

發(fā)表于：5/18/2015

一種基于文件預(yù)測(cè)的分布式緩存模型

在分布式存儲(chǔ)中，客戶(hù)端的數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)請(qǐng)求并非完全隨機(jī)，它是由程序或者用戶(hù)的行為驅(qū)動(dòng)，因此文件訪(fǎng)問(wèn)順序是可以預(yù)測(cè)的；服務(wù)器端收到的訪(fǎng)問(wèn)請(qǐng)求在時(shí)間軸上也非平坦分布，因此服務(wù)器有時(shí)繁忙有時(shí)空閑。為此，提出了一種基于文件預(yù)測(cè)的分布式緩存模型，在客戶(hù)端預(yù)測(cè)將要訪(fǎng)問(wèn)的文件，并利用服務(wù)器空閑時(shí)間傳輸預(yù)測(cè)文件。

發(fā)表于：5/18/2015

LabVIEW中調(diào)用MATLAB進(jìn)行信號(hào)處理方法研究

系統(tǒng)是由若干互相有著某種聯(lián)系的單元組成的一個(gè)能夠完成某種功能的整體。信號(hào)作用于某系統(tǒng)的響應(yīng)如何，需要以某種方式去分析。系統(tǒng)分析需要經(jīng)過(guò)3個(gè)過(guò)程：(1)建模，以理論為基礎(chǔ)，對(duì)所要研究的對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)數(shù)學(xué)模型；(2)分析該模型；(3)做出合理的物理解釋。分析過(guò)程很關(guān)鍵，方式方法很多，工具也很多，MATLAB和LabVIEW是常用的兩個(gè)軟件分析平臺(tái)。

發(fā)表于：5/13/2015

持續(xù)投入成就100億華為“雙驅(qū)”戰(zhàn)略在路上

在如今的全球通信行業(yè)，華為已經(jīng)站到了頂峰。在搶占了許多跨國(guó)巨頭的市場(chǎng)份額之后，那些跨國(guó)巨頭曾經(jīng)面臨的壓力也落在了華為的身上，畢竟通信設(shè)備市場(chǎng)需求不振不是短時(shí)間內(nèi)能扭轉(zhuǎn)的。不過(guò)這家在外界看來(lái)過(guò)于嚴(yán)謹(jǐn)、的技術(shù)型公司，沒(méi)有因此冒出“高處不勝寒”之類(lèi)的感慨，而是主動(dòng)轉(zhuǎn)向“服務(wù)”要增長(zhǎng)，致力于搭建“產(chǎn)品”與“服務(wù)”雙動(dòng)力的發(fā)展模式。

發(fā)表于：5/13/2015

基于數(shù)據(jù)庫(kù)的大量電子表格的自動(dòng)填寫(xiě)

制作填寫(xiě)電子表格在今天已是一項(xiàng)非常常見(jiàn)的工作了。很多時(shí)候，都需要將手頭的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)匯總填寫(xiě)成表格樣式以供閱讀和報(bào)告。為了完成復(fù)雜一些的功能，需要在電子表格中嵌入公式和程序代碼，以減少人工的工作量，并減少錯(cuò)誤的發(fā)生，提高工作效率[1-2]。鑒于Microsoft Excel電子表格軟件的強(qiáng)大功能，它基本成為電子表格的代名詞,因此,以下主要以Excel為例進(jìn)行討論。

發(fā)表于：5/11/2015

基于Web GIS技術(shù)的交通流量分析系統(tǒng)

隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的加速，城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大以及城市車(chē)輛的不斷增加，導(dǎo)致道路負(fù)荷日益加重，城市交通擁堵情況越來(lái)越嚴(yán)重。這種現(xiàn)象不僅制約了社會(huì)發(fā)展的速度，而且給城市的建設(shè)者、管理者提出了一系列的難題[1-3]。為解決這一難題，交通流量分析系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展，該系統(tǒng)在智能交通系統(tǒng)(ITS)領(lǐng)域占了很重要的部分。但是目前我國(guó)公路交通流量分析工作比較薄弱，所提供的交通流量信息無(wú)法滿(mǎn)足公路管理的需求，在新的外界環(huán)境下，如何進(jìn)一步利用現(xiàn)有的新技術(shù)，使得交通流量分析系統(tǒng)更好地服務(wù)于交通運(yùn)輸安全及環(huán)境，已經(jīng)成為交通信息化討論的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。

發(fā)表于：5/11/2015