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基于Flash的關(guān)鍵變量容錯(cuò)存儲(chǔ)技術(shù)研究

嵌入式系統(tǒng)中往往需要保存少量復(fù)位或掉電后依賴的關(guān)鍵變量，利用處理器片內(nèi)Flash存儲(chǔ)參數(shù)已經(jīng)成為常規(guī)選擇，但與常規(guī)Flash存儲(chǔ)器件相比，片內(nèi)Flash擦除次數(shù)更為有限，難以滿足系統(tǒng)生命周期要求。研究了如何延長微處理器片內(nèi)Flash使用壽命以及關(guān)鍵系統(tǒng)變量容錯(cuò)存儲(chǔ)技術(shù)，針對(duì)典型嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用，分析Flash擦寫管理機(jī)制，基于寫磨損均衡算法進(jìn)行改良，進(jìn)一步提升系統(tǒng)容錯(cuò)能力。該技術(shù)在基于STM32單片機(jī)硬件平臺(tái)進(jìn)行了測試驗(yàn)證。

發(fā)表于：9/29/2015

基于微信公眾平臺(tái)的云智能采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在數(shù)據(jù)采集中的應(yīng)用和發(fā)展，針對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的用戶參與性差的問題，提出了一種基于微信公眾平臺(tái)的云智能采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)以Xilinx Zynq-7000系列全可編程片上系統(tǒng)為設(shè)計(jì)平臺(tái)，利用PmodHMT模塊進(jìn)行溫濕度的采集；采用藍(lán)牙4.0 BLE方案與微信進(jìn)行通信，從而實(shí)現(xiàn)了用戶實(shí)時(shí)地對(duì)云智能采集系統(tǒng)的遠(yuǎn)程控制。

發(fā)表于：9/28/2015

第十代產(chǎn)品見證Altera不斷前進(jìn)的創(chuàng)新之路

2015年9月23日，Altera2015年度技術(shù)日（北京站）期間，Altera公司產(chǎn)品營銷資深總監(jiān)Patrick Dorsey分享了電子系統(tǒng)設(shè)計(jì)的最新發(fā)展趨勢，以及Altera第十代產(chǎn)品的最新進(jìn)展。

發(fā)表于：9/28/2015

基于Virtools的虛擬校園漫游系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)

基于Virtools技術(shù)開發(fā)的虛擬校園漫游系統(tǒng)，具有良好的交互性、構(gòu)想性和沉浸感，受到越來越多開發(fā)人員的青睞。但在場景建模部分，始終沒有得到有效的縮減。因此，提出以我院北校區(qū)作為原型，應(yīng)用3ds Max軟件的UVW展開貼圖技術(shù)實(shí)現(xiàn)基于圖像的虛擬校園場景建模，在Virtools平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)虛擬校園漫游系統(tǒng)。該建模技術(shù)能減輕繁雜的建模工作，建立較逼真的虛擬校園場景，使系統(tǒng)更容易實(shí)現(xiàn)。

發(fā)表于：9/26/2015

基于OpenFlow的簡化云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

云計(jì)算能夠提供快速、靈活、穩(wěn)定和可靠的服務(wù)。現(xiàn)有的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)非常復(fù)雜。為了提高云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的安全性，并使其節(jié)能、易管理，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于OpenFlow技術(shù)的簡化的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。與現(xiàn)有的云網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)相比，簡化的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)具有按需供給和安全性高等特點(diǎn)。

發(fā)表于：9/23/2015

融合邊緣檢測的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測

傳統(tǒng)的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法易出現(xiàn)空洞及虛假邊緣等現(xiàn)象。為了對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種融合邊緣檢測的三幀差分運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測算法。首先對(duì)三幀連續(xù)圖像采用Canny 邊緣檢測算子快速提取邊緣圖像，然后對(duì)三幀連續(xù)的邊緣圖像進(jìn)行改進(jìn)的三幀差分運(yùn)算, 最后通過閾值分割和形態(tài)學(xué)處理完成對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, 該算法計(jì)算簡單，連通性好且準(zhǔn)確率高，可滿足實(shí)時(shí)檢測的要求。

發(fā)表于：9/23/2015

數(shù)字視頻中錯(cuò)誤掩蓋技術(shù)研究綜述

根據(jù)目前錯(cuò)誤掩蓋領(lǐng)域研究熱點(diǎn)，從解碼端掩蓋技術(shù)以及編解碼結(jié)合的掩蓋技術(shù)兩個(gè)研究方向介紹其發(fā)展?fàn)顩r，比較并總結(jié)了傳統(tǒng)插值掩蓋技術(shù)和主要的新技術(shù)的優(yōu)劣。指出在編碼端進(jìn)行的錯(cuò)誤掩蓋技術(shù)發(fā)展?jié)u趨與其他學(xué)科結(jié)合，編解碼結(jié)合的掩蓋技術(shù)則致力于利用不同的數(shù)據(jù)隱藏技術(shù)在編碼端嵌入更有價(jià)值的冗余信息，有助于迅速了解錯(cuò)誤掩蓋領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r。最后指出了進(jìn)一步研究的方向。

發(fā)表于：9/23/2015

差影法模擬物體運(yùn)動(dòng)軌跡的研究與實(shí)現(xiàn)

物體在不同介質(zhì)中的運(yùn)動(dòng)軌跡受到介質(zhì)的粘度、比重的影響，將物體的運(yùn)行軌跡從圖片中提取出來，有助于分析物體在不同介質(zhì)中的運(yùn)動(dòng)規(guī)律。本文中動(dòng)態(tài)視頻轉(zhuǎn)換成靜態(tài)bmp圖片序列，采用差影法針對(duì)bmp圖片進(jìn)行處理，再將處理后的系列bmp圖片進(jìn)行整合，得到物體的運(yùn)行軌跡，呈現(xiàn)出物體運(yùn)行軌跡曲線。結(jié)果表明差影法對(duì)物體運(yùn)動(dòng)軌跡的模擬可靠有效。

發(fā)表于：9/23/2015

半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展遭遇瓶頸服務(wù)器如何加速

物聯(lián)網(wǎng)被炒得沸沸揚(yáng)揚(yáng)，而物聯(lián)網(wǎng)帶來的數(shù)據(jù)爆增也不容忽視，伴隨著數(shù)據(jù)的成千上萬倍地增長，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器承載的壓力越來越大，用戶對(duì)CPU的處理能力要求要來越高，服務(wù)器加速刻不容緩。

發(fā)表于：9/23/2015

基于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的研究

為了讓學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中能夠快速獲得所需的知識(shí)和核心內(nèi)容，首先給出一個(gè)采用xml格式的多層次知識(shí)庫，并基于學(xué)習(xí)者的身份特征、學(xué)習(xí)行為和測試結(jié)果，利用改進(jìn)的協(xié)同過濾算法和基于約束的推薦算法，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的潛在學(xué)習(xí)需求，完成知識(shí)推送和個(gè)性化學(xué)習(xí)定制。最后，對(duì)學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。所研制的系統(tǒng)滿足了學(xué)習(xí)者獲得所需知識(shí)和學(xué)習(xí)指導(dǎo)的需求，提高了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。

發(fā)表于：9/21/2015

SQL Server數(shù)據(jù)庫中DML觸發(fā)器的教學(xué)探討

針對(duì)初學(xué)者容易混淆AFTER觸發(fā)器與INSTEAD OF觸發(fā)器的問題，首先用通俗的語言對(duì)觸發(fā)器進(jìn)行了概述，接著闡述了觸發(fā)器的工作原理，然后結(jié)合實(shí)例分析了AFTER觸發(fā)器與INSTEAD OF觸發(fā)器的主要區(qū)別與應(yīng)用，最后總結(jié)了觸發(fā)器應(yīng)用的注意事項(xiàng)。

發(fā)表于：9/21/2015

邏輯模型樹算法性能分析與改進(jìn)研究

邏輯模型樹（LMT）算法是基于樹歸納和邏輯回歸的一種分類算法。為驗(yàn)證LMT算法的優(yōu)勢，利用3個(gè)UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集建模，將LMT算法與其他決策樹方法進(jìn)行對(duì)比分析。針對(duì)LMT算法在建立邏輯回歸模型時(shí)會(huì)導(dǎo)致較高的計(jì)算復(fù)雜性的問題，研究利用赤池信息量準(zhǔn)則改進(jìn)LMT算法，提升算法時(shí)間性能，避免模型過度擬合。在UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和煙葉綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中應(yīng)用改進(jìn)的LMT算法進(jìn)行建模驗(yàn)證，結(jié)果表明，該改進(jìn)方法在模型精度和召回率方面基本優(yōu)于其他決策樹方法，時(shí)間性能比改進(jìn)前提升50%左右，能較好地評(píng)價(jià)煙葉綜合質(zhì)量。

發(fā)表于：9/21/2015

卡爾曼濾波在核脈沖全譜數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中的應(yīng)用

針對(duì)核脈沖全譜數(shù)據(jù)采集技術(shù)中采用的深度加權(quán)濾波法在數(shù)據(jù)量少時(shí)平滑效果差、滯后大的缺點(diǎn)，設(shè)計(jì)了卡爾曼濾波算法替代傳統(tǒng)濾波算法進(jìn)行解譜的方案。濾波算法首先根據(jù)信號(hào)與噪聲的狀態(tài)空間模型，建立狀態(tài)方程和測量方程，然后根據(jù)廣義卡爾曼濾波對(duì)測量方程進(jìn)行更新，最后根據(jù)現(xiàn)場的標(biāo)準(zhǔn)刻度井測量數(shù)據(jù)確定測量矩陣，對(duì)測量數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波。實(shí)測結(jié)果表明，該濾波算法相對(duì)于傳統(tǒng)濾波算法，能夠消除譜圖的統(tǒng)計(jì)漲落，提高光滑度，遏制滯后，并保證濾波后曲線不失真。

發(fā)表于：9/20/2015

“中國制造2025” 中國由大變強(qiáng)的戰(zhàn)略之舉

根據(jù)世界銀行統(tǒng)計(jì)，我國已超過美國成為全球第一制造業(yè)大國。但是，必須清醒看到，我國是第一制造業(yè)大國，還不是第一制造業(yè)強(qiáng)國。從制造業(yè)強(qiáng)國這個(gè)角度看，我國還有很大差距。在許多領(lǐng)域，我們掙的依然是吃老本的資源錢、技術(shù)含量低的“血汗錢”。因此，在自豪和驕傲的同時(shí)，也應(yīng)當(dāng)感受到巨大的壓力和挑戰(zhàn)。馬克思說，問題與解決問題的手段同時(shí)產(chǎn)生。“中國制造2025”，就是創(chuàng)造性地解決問題、實(shí)現(xiàn)由制造業(yè)大國向制造業(yè)強(qiáng)國邁進(jìn)的戰(zhàn)略之舉。

發(fā)表于：9/18/2015

基于集對(duì)分析的本體案例檢索模型

案例檢索是案例推理系統(tǒng)中的一個(gè)關(guān)鍵過程，是近年來人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。案例相似度的計(jì)算方法是案例檢索的關(guān)鍵技術(shù)。將集對(duì)分析理論引入目標(biāo)案例，與案例庫中源案例的相似度比較，建立兩個(gè)比較案例的集對(duì)，通過屬性的重要度和聯(lián)系度構(gòu)建了本體案例檢索模型；通過本體的詞義擴(kuò)展解決檢索詞的多詞同義問題，有效提高了不確定性問題的檢索精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于集對(duì)分析的本體案例檢索模型不僅減少了運(yùn)算量，還提高了查全率和查準(zhǔn)率

發(fā)表于：9/17/2015