兩年內(nèi)必火的十項(xiàng)頂級(jí)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)將拓展現(xiàn)有的商業(yè)模式,，由于企業(yè)不斷挑戰(zhàn)數(shù)據(jù),、分析以及智力情報(bào)方面的極限,，新型產(chǎn)業(yè)模式將如雨后春筍涌現(xiàn)出來(lái),。高德納最近的研究報(bào)告羅列了客戶最喜歡的 10 種物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，這些技術(shù)將或應(yīng)用于企業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施,、安全,、規(guī)模擴(kuò)展以及業(yè)績(jī)提升方面。

發(fā)表于：3/4/2016

中國(guó)高校在大數(shù)據(jù)研究方面的主要布局

世界已經(jīng)進(jìn)入由數(shù)據(jù)主導(dǎo)的“大時(shí)代”,。黨的十八屆五中全會(huì)公報(bào)提出要實(shí)施“國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”,，這是大數(shù)據(jù)第一次寫(xiě)入黨的全會(huì)決議，標(biāo)志著大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略正式上升為國(guó)家戰(zhàn)略,。五中全會(huì),，開(kāi)啟了大數(shù)據(jù)建設(shè)的新篇章?！笆濉币?guī)劃建議提出：“實(shí)施國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略,，推進(jìn)數(shù)據(jù)資源開(kāi)放共享?！?/a>

基于XMPP協(xié)議的XML數(shù)據(jù)流壓縮模型研究

XMPP協(xié)議作為基于XML數(shù)據(jù)流的即時(shí)通信協(xié)議,，可用于構(gòu)建統(tǒng)一、高效的智能家居監(jiān)控消息推送方案,。針對(duì)XMPP協(xié)議存在的流量冗余較大的不足,，提出了一種基于容器模型和BWT變換思想的XMPP數(shù)據(jù)流壓縮模型。該模型通過(guò)對(duì)XML數(shù)據(jù)流的容器劃分,、前綴編碼和預(yù)處理，在單次掃描數(shù)據(jù)流的基礎(chǔ)上達(dá)到壓縮率的最大化,。實(shí)驗(yàn)證明,，該模型方案能有效節(jié)約XMPP協(xié)議通信過(guò)程產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流量，并具有可行性。

發(fā)表于：3/2/2016

醫(yī)療大數(shù)據(jù) 智能醫(yī)療還有多遠(yuǎn)

過(guò)去的十期火視對(duì)國(guó)外醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司做了深度的報(bào)道及討論,，內(nèi)容涉及：傳感器,、智能硬件、POCT,、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ),、大數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域。

發(fā)表于：3/1/2016

從大數(shù)據(jù)的風(fēng)水圖來(lái)看大數(shù)據(jù)是怎么回事

技術(shù)型的高科技創(chuàng)業(yè)公司都是喜歡閃閃發(fā)光的新東西,，而“大數(shù)據(jù)”跟3年前火熱程度相比反而有些凄慘,。雖然Hadoop創(chuàng)建于2006年，在“大數(shù)據(jù)”的概念興起到達(dá)白熱化是在2011年至2014年期間,，當(dāng)時(shí)在媒體和行業(yè)面前,，大數(shù)據(jù)就是“黑金石油”。但是現(xiàn)在有了某種高原感,。 2015年數(shù)據(jù)世界中時(shí)尚年輕人喜歡轉(zhuǎn)移到AI的相關(guān)概念,，他們口味變成：機(jī)器智能，深度學(xué)習(xí)等,。

發(fā)表于：2/29/2016

低功耗無(wú)線門(mén)鎖控制器的設(shè)計(jì)與研制

設(shè)計(jì)并研制了一款用于高檔住宅的無(wú)線掌紋門(mén)鎖控制器,，采用無(wú)線編解碼技術(shù)實(shí)現(xiàn)無(wú)線發(fā)射和無(wú)線接收，由Microchip公司的納瓦級(jí)別微處理器PIC16F684作為系統(tǒng)控制器,；4節(jié)干電池作為無(wú)線接收模塊的電源,，可保證5 000次以上鎖的正常開(kāi)啟。該門(mén)鎖控制器實(shí)現(xiàn)了低功耗的設(shè)計(jì),，滿足了市場(chǎng)對(duì)門(mén)鎖安全性的需求,。

發(fā)表于：2/26/2016

RU告警信息同步過(guò)程的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

基于循環(huán)上報(bào)和主動(dòng)查詢相結(jié)合的機(jī)制，設(shè)計(jì)了數(shù)字光纖直放站中RU的告警信息同步機(jī)制及具體方案,，并且搭載嵌入式VxWorks操作系統(tǒng),，給出了具體的代碼實(shí)現(xiàn)。測(cè)試結(jié)果表明,，該系統(tǒng)功能完善,，達(dá)到了設(shè)計(jì)目標(biāo)，大大提高了數(shù)字光纖直放站的可靠性和穩(wěn)定性,，同時(shí)也非常利于對(duì)設(shè)備的維護(hù),。

發(fā)表于：2/26/2016

GSM-R光纖分布式系統(tǒng)的時(shí)延測(cè)量與自動(dòng)補(bǔ)償

針對(duì)GSM-R光纖分布式系統(tǒng)在無(wú)線信號(hào)覆蓋時(shí)存在的同頻信號(hào)干擾問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于VxWorks嵌入式操作系統(tǒng)的信號(hào)時(shí)延測(cè)量和自動(dòng)補(bǔ)償方法,。首先介紹了系統(tǒng)時(shí)延測(cè)量的基本原理并給出了計(jì)算公式,，然后利用VxWorks中任務(wù)管理和信號(hào)量傳遞機(jī)制完成了系統(tǒng)時(shí)延測(cè)量和自動(dòng)補(bǔ)償設(shè)計(jì)，最終確保系統(tǒng)在自動(dòng)時(shí)延補(bǔ)償后可降低同頻信號(hào)干擾的影響,，提高無(wú)線通信的質(zhì)量,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該設(shè)計(jì)可將系統(tǒng)時(shí)延差值補(bǔ)償至1 μs以內(nèi)，滿足實(shí)際應(yīng)用的要求,。

發(fā)表于：2/26/2016

一種PID參數(shù)量子粒子群自整定方法

傳統(tǒng)的PID參數(shù)整定方法由于需要決策者具有較強(qiáng)的工程經(jīng)驗(yàn),，難以處理非連續(xù)、非線性或時(shí)滯的復(fù)雜系統(tǒng),。針對(duì)這種情況,，提出一種新的基于量子粒子群優(yōu)化的PID參數(shù)自整定方法。該算法采用問(wèn)題的時(shí)間絕對(duì)偏差乘積積分方程來(lái)評(píng)價(jià)粒子的適應(yīng)值,；設(shè)計(jì)一種時(shí)變變異算子,，用來(lái)均衡粒子的全局和局部開(kāi)發(fā)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該算法在超調(diào)量和調(diào)節(jié)時(shí)間等指標(biāo)上皆優(yōu)于傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法,。

發(fā)表于：2/26/2016

二次雷達(dá)S模式應(yīng)答信號(hào)與ADS-B信號(hào)的甄別研究

闡述了SSR的S模式應(yīng)答信號(hào)與1090ES ADS-B系統(tǒng)的信號(hào)格式與特點(diǎn)，并對(duì)其進(jìn)行了對(duì)比分析,；針對(duì)這兩種同頻信號(hào),，提出了一種結(jié)合民航空管實(shí)際應(yīng)用的區(qū)分方法。理論分析及仿真實(shí)驗(yàn)證明,，該方法可較好地解決二次雷達(dá)S模式應(yīng)答信號(hào)與ADS-B信號(hào)的甄別問(wèn)題,。

發(fā)表于：2/26/2016

一種基于OpenCL的高能效并行KNN算法及其GPU驗(yàn)證

近年來(lái)數(shù)據(jù)分類技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各類問(wèn)題中，作為最重要的分類算法之一,，K最近鄰法（KNN）也被廣泛使用,。在過(guò)去的近50年，人們就如何提高KNN的并行性能做出巨大努力,?；贑UDA的KNN并行實(shí)現(xiàn)算法——CUKNN算法證明KNN在GPU上的并行實(shí)現(xiàn)比在CPU上串行實(shí)現(xiàn)的速度提升數(shù)十倍，然而,，CUDA在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中包含了大量的冗余計(jì)算,。提出了一種并行冒泡的新型KNN并行算法，并通過(guò)OpenCL,，在以GPU作為計(jì)算核心的異構(gòu)系統(tǒng)上進(jìn)行驗(yàn)證,，結(jié)果顯示提出的方法比CUDA快16倍。

發(fā)表于：2/26/2016

一種軟硬件協(xié)同控制的片上緩存功耗優(yōu)化方法

片上多處理器系統(tǒng)的發(fā)展導(dǎo)致片上高速緩存的所占面積急劇增加,，其對(duì)應(yīng)的泄露功耗也相應(yīng)增加,。將高速緩存行劃分成3部分進(jìn)行控制，其中數(shù)據(jù)部分的訪問(wèn)分為協(xié)議訪問(wèn)和數(shù)據(jù)訪問(wèn)兩部分,，每部分支持多種工作模式來(lái)進(jìn)行管控,。通過(guò)工作模式的切換對(duì)高速緩存的三部分進(jìn)行管控可以使漏過(guò)功耗平均減少76.78%，但相應(yīng)的性能損失最高會(huì)達(dá)到7.74%,。由于性能損失較大,，提出了一種改進(jìn)的高速緩存衰退的方法來(lái)優(yōu)化管控策略,。這種策略不僅能夠把性能損失控制在3%以下，而且能夠保證平均能耗優(yōu)化達(dá)到近75%,。

發(fā)表于：2/25/2016

陣列數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的存儲(chǔ)塊分割策略研究

陣列數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)是存儲(chǔ)和分析大規(guī)模科學(xué)數(shù)據(jù)的常用技術(shù)方案,。目前主流的陣列數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)塊分割策略采用固定邊長(zhǎng)作為塊的邊界,，若邊長(zhǎng)過(guò)大會(huì)增加查詢分析時(shí)定位Cell的時(shí)間，反之則產(chǎn)生過(guò)多的小塊增加內(nèi)存開(kāi)銷,。本文提出一種改進(jìn)的Chunk邊長(zhǎng)分割算法CLD,，其通過(guò)減少讀取數(shù)據(jù)時(shí)的磁道數(shù)以及預(yù)取技術(shù)提高陣列數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的性能。在陣列數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)SciDB集群上的實(shí)驗(yàn)表明,，在最優(yōu)情況下系統(tǒng)性能提升了10.9%,。

發(fā)表于：2/24/2016

基于Vert.x的實(shí)時(shí)Web監(jiān)控系統(tǒng)

創(chuàng)新性地使用最新的Vert.x框架，利用其異步,、非阻塞,、實(shí)時(shí)性、高并發(fā)的工作模式,，對(duì)現(xiàn)有的工業(yè)過(guò)程監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行全面改造,，極大提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度，實(shí)時(shí)性得到顯著提高,，完全滿足大量客戶端并發(fā)的實(shí)時(shí)請(qǐng)求,。

發(fā)表于：2/24/2016

基于集中式協(xié)作頻譜感知的數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究

針對(duì)單節(jié)點(diǎn)頻譜感知中存在的隱蔽終端和多徑衰落問(wèn)題，協(xié)作頻譜感知應(yīng)運(yùn)而生,。協(xié)作頻譜感知有集中式和分布式之分,。主要研究了集中式頻譜感知中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)，通過(guò)MATLAB進(jìn)行建模仿真,。仿真結(jié)果表明,，集中式協(xié)作感知模型下軟判決比硬判決更好地改善了檢測(cè)性能，而軟判決準(zhǔn)則中C-V準(zhǔn)則在高信噪比下檢測(cè)性能最好,，EGC準(zhǔn)則在低信噪比下檢測(cè)性能最好,。

發(fā)表于：2/24/2016