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AMD慶祝賽靈思成立40周年

AMD慶祝賽靈思成立40周年

40 年前，賽靈思（Xilinx）推出了一種革命性的設(shè)備，讓工程師可以在辦公桌上使用邏輯編程。賽靈思開發(fā)的現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）使工程師能夠?qū)⒕哂凶远x邏輯的比特流下載到臺式編程器中立即運(yùn)行，而無需等待數(shù)周才能從晶圓廠返回芯片。如果出現(xiàn)錯誤或問題，設(shè)備可以在那里重新編程。

OpenStack云環(huán)境下多節(jié)點(diǎn)塊存儲研究

基于OpenStack本身的塊存儲設(shè)計，在云計算平臺中實現(xiàn)了多節(jié)點(diǎn)塊存儲的iSCSI SAN配置，為虛擬機(jī)提供了跨網(wǎng)段、跨節(jié)點(diǎn)的獨(dú)立塊存儲服務(wù)，并在不同節(jié)點(diǎn)間、虛擬機(jī)上分別對其進(jìn)行測試，對學(xué)習(xí)和實際構(gòu)建云平臺中跨網(wǎng)段多節(jié)點(diǎn)的塊存儲服務(wù)有參考價值。

發(fā)表于：12/15/2015

基于MapReduce和分布式緩存的KNN分類算法研究

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，K最近鄰（KNN）算法較高的計算復(fù)雜度的弊端日益凸顯。在深入研究了KNN算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合MapReduce編程模型，利用其開源實現(xiàn)Hadoop，提出了一種基于MapReduce和分布式緩存機(jī)制的KNN并行化方案。該方案只需要通過Mapper階段就能完成分類任務(wù)，減少了TaskTracker與JobTracker之間的通信開銷，同時也避免了Mapper的中間結(jié)果在集群任務(wù)節(jié)點(diǎn)之間的通信開銷。通過在Hadoop集群上實驗，驗證了所提出的并行化KNN方案有著優(yōu)良的加速比和擴(kuò)展性。

發(fā)表于：12/15/2015

基于逐步回歸分析的話務(wù)預(yù)測研究

針對現(xiàn)有話務(wù)預(yù)測模型變量單一、預(yù)測誤差大等問題引入了逐步回歸分析法；結(jié)合海河銀行信用卡呼叫中心實際需求，對話務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了抽取集成等預(yù)處理操作；隨之建立了各影響因素的一元回歸模型，并在此基礎(chǔ)上得到了多元逐步回歸的話務(wù)預(yù)測模型；最后將此建模方法與其他分析法進(jìn)行了綜合比較并給出評價。

發(fā)表于：12/14/2015

基于編碼驅(qū)動的超聲波測深儀互相關(guān)算法研究

傳統(tǒng)的超聲波測深算法只能在較高信噪比環(huán)境下進(jìn)行有效測量，針對較深湖泊以及海洋深度測量中低信噪比特點(diǎn)，介紹了一種編碼驅(qū)動的超聲波互相關(guān)測深算法。編碼互相關(guān)算法是一種有效估計渡越時間的方法。通過理論推導(dǎo)的方式證明了編碼互相關(guān)算法具有良好的抗干擾性能，經(jīng)過仿真論證了編碼互相關(guān)在測深方面的優(yōu)勢，并在實驗中驗證了該算法的可行性。

發(fā)表于：12/14/2015

基于軟件規(guī)模的需求優(yōu)先級排序方法應(yīng)用

針對當(dāng)前流行排序算法中只基于某種算法對需求進(jìn)行排序而沒有考慮項目實際規(guī)模的情況，提出了定性和定量分析確定需求優(yōu)先級的兩種思路。定性分析中研究了基于KANO模型確定優(yōu)先級的方法，定量分析中以AHP算法為基礎(chǔ)，將價值、費(fèi)用、風(fēng)險等多種屬性的影響量化到需求優(yōu)先級排序中。結(jié)合某船廠信息管理系統(tǒng)利用AHP方法確定需求優(yōu)先級的案例討論，驗證了該需求優(yōu)先級排序方法的可行性，解決了在資源有限的情況下如何確定需求優(yōu)先級并分步實施的問題。

發(fā)表于：12/14/2015

基于停車位可用概率的停車位發(fā)現(xiàn)算法

利用車載自組網(wǎng)方便、靈活、成本低的特點(diǎn)，使用機(jī)會通信擴(kuò)展車輛通信范圍，提出一種基于停車位可用概率的停車位發(fā)現(xiàn)算法來解決分布式網(wǎng)絡(luò)中信息不完全下的停車位發(fā)現(xiàn)問題。通過估算附近可用停車位在車輛到達(dá)時刻的可占用概率，為車輛分配成功率最大的停車位。仿真結(jié)果表明，該算法適用于車載自組網(wǎng)的分布式停車位算法，平均停車時間較短。

發(fā)表于：12/13/2015

基于閾值的數(shù)字圖像去噪的算法研究

提出了一種基于閾值的數(shù)字圖像去噪算法。該算法根據(jù)椒鹽噪聲的特點(diǎn)，通過設(shè)置閾值，當(dāng)待處理像素點(diǎn)的灰度值與該點(diǎn)周圍像素點(diǎn)的均值的差小于閾值時，該像素點(diǎn)不作處理，否則就用該點(diǎn)周圍像素點(diǎn)的均值代替該點(diǎn)的值。同時，研究分析了圖像去噪最佳閾值與圖像的平均值、方差、熵以及復(fù)雜度之間的關(guān)系，以便為快速尋找最佳閾值提供理論根據(jù)。實驗仿真表明，與其他去噪算法相比，該算法既能較好地去除噪聲，同時不會使圖像變得模糊。

發(fā)表于：12/10/2015

鋰電池革命悄然來襲會成為“新的石油”嗎

電池是一項歷史悠久的技術(shù)了，我們對于便攜式小型電池的需求也在逐漸增長著。電池不僅僅只是我們?nèi)粘Ｉ钪械男」ぞ?，更是能夠照亮我們整個世界的重要資源。我們的日常生活中離不開電池，電池正在扮演著越來越重要的角色。

發(fā)表于：12/10/2015

C程序的Verilog HDL實現(xiàn)

隨著電子信息技術(shù)的不斷發(fā)展，電子系統(tǒng)模塊化的設(shè)計思想已經(jīng)深入人心。因此，加強(qiáng)軟件和硬件模塊設(shè)計經(jīng)驗的相互借鑒意義重大。針對這種情況，借助于有限狀態(tài)機(jī)理論，提出了一種將C程序轉(zhuǎn)化成Verilog HDL描述的具體方法。同時，詳細(xì)介紹了有限狀態(tài)機(jī)理論，分析了在利用有限狀態(tài)機(jī)進(jìn)行設(shè)計時應(yīng)該遵循的準(zhǔn)則，并給出了一個具體的轉(zhuǎn)化實例和最終的仿真結(jié)果。從仿真結(jié)果可以看出此方法是可行的。

發(fā)表于：12/9/2015

基于差分演化的果蠅優(yōu)化算法

針對基本果蠅優(yōu)化算法在求解高維函數(shù)時存在求解精度低、迭代收斂速度較慢等問題，提出一種基于差分演化的果蠅優(yōu)化算法。該算法將差分演化策略融合到果蠅優(yōu)化算法中，對每代產(chǎn)生的群體進(jìn)行變異、交叉、選擇操作，增加種群的多樣性，使其能更快、更有效地求解高維函數(shù)問題。對12個基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行了仿真驗證，結(jié)果表明，與基本的果蠅優(yōu)化算法和差分演化算法相比，新算法在收斂速度、求解精度上都具有明顯的優(yōu)越性。

發(fā)表于：12/9/2015