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云計(jì)算技術(shù)專利申請(qǐng)分析

　云計(jì)算(Cloud Computing)是近年來的新興產(chǎn)業(yè)，被視為是繼個(gè)人計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)變革之后的第三次信息技術(shù)革命,，具有廣闊的市場前景,。我國政府十分重視云計(jì)算產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，云計(jì)算技術(shù)被列為“十二五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃中的國家重點(diǎn)工程之一,。北京,、上海、廣州,、深圳,、重慶已分別推出“祥云計(jì)劃” “云海計(jì)劃” “天云計(jì)劃” “鯤云計(jì)劃”和“云端計(jì)劃”，重點(diǎn)扶持云計(jì)算產(chǎn)業(yè)發(fā)展,。

發(fā)表于：8/14/2015

如何挑選數(shù)字電源集成電路

隨著工程師們對(duì)數(shù)字電源這項(xiàng)技術(shù)及其優(yōu)勢的熟知,，各式各樣的數(shù)字電源的發(fā)展勢頭日益強(qiáng)勁。電源系統(tǒng)和電源設(shè)計(jì)人員已經(jīng)意識(shí)到,，部署數(shù)字電源并不是對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行革命性轉(zhuǎn)變的全新設(shè)計(jì),。由于目前市場上數(shù)字電源器件種類繁多，設(shè)計(jì)人員可以立即利用其巨大優(yōu)勢,，應(yīng)用到任一設(shè)計(jì)項(xiàng)目,。可以于此獲得極有價(jià)值并且相當(dāng)豐富的收益,。

發(fā)表于：8/14/2015

電子信息產(chǎn)業(yè)鏈競爭力三種模式比較研究

產(chǎn)業(yè)分工的不斷細(xì)化和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,，催生了電子信息產(chǎn)業(yè)鏈競爭力三種模式的出現(xiàn)，即電子信息全產(chǎn)業(yè)鏈競爭力模式,、電子信息平臺(tái)產(chǎn)業(yè)鏈競爭力模式和電子信息聯(lián)盟產(chǎn)業(yè)鏈競爭力模式,。三種模式在組織形式、形成機(jī)理,、價(jià)值基礎(chǔ)和一般模型等方面表現(xiàn)出明顯的區(qū)別和特點(diǎn),。

發(fā)表于：8/13/2015

PMC推高性能PCIe3.0交換器以及第二代NVMe控制器

PMC推高性能PCIe3.0交換器以及第二代NVMe控制器，促進(jìn)下一代閃存部署

發(fā)表于：8/13/2015

Simics環(huán)境下故障注入的研究與實(shí)現(xiàn)

主要論述了在Simics全系統(tǒng)仿真環(huán)境下,，對(duì)VxWorks嵌入式操作系統(tǒng)的串口故障注入以及網(wǎng)絡(luò)故障注入的相關(guān)研究,。Simics允許開發(fā)者根據(jù)需求自定義處理器,、存儲(chǔ)器、板級(jí)硬件和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)等任意規(guī)模的硬件目標(biāo)設(shè)備模型,。運(yùn)行在真實(shí)硬件目標(biāo)設(shè)備上的底層軟件,、中間層軟件和上層軟件完全不用修改即可運(yùn)行在自定義的Simics硬件目標(biāo)設(shè)備模型上。因此,，Simics不僅能夠進(jìn)行仿真硬件級(jí)的故障注入，同時(shí)還可以全面地檢測軟件的運(yùn)行狀態(tài),。

發(fā)表于：8/12/2015

基于CoAP協(xié)議的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)關(guān)設(shè)計(jì)

針對(duì)呼倫湖流域環(huán)境大數(shù)據(jù)采集的需求,，同時(shí)為了解決不同廠商協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的不兼容性，設(shè)計(jì)了一種基于CoAP協(xié)議的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)關(guān),。詳細(xì)討論了CoAP協(xié)議的基本原理和實(shí)現(xiàn)方法,，并在開源系統(tǒng)RT-Thread和微控制器STM32的軟硬件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)。給出了系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)以及各部分軟硬件設(shè)計(jì),，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該設(shè)計(jì)方案可行，具有傳輸效率高,、兼容性較好的特點(diǎn),。

發(fā)表于：8/12/2015

詳解大數(shù)據(jù)時(shí)代下的三種存儲(chǔ)架構(gòu)

大數(shù)據(jù)時(shí)代，移動(dòng)互聯(lián),、社交網(wǎng)絡(luò),、數(shù)據(jù)分析、云服務(wù)等應(yīng)用的迅速普及,，對(duì)數(shù)據(jù)中心提出革命性的需求,，存儲(chǔ)基礎(chǔ)架構(gòu)已經(jīng)成為IT核心之一。政府,、軍隊(duì)軍工,、科研院所、航空航天,、大型商業(yè)連鎖,、醫(yī)療、金融,、新媒體,、廣電等各個(gè)領(lǐng)域新興應(yīng)用層出不窮。數(shù)據(jù)的價(jià)值日益凸顯,，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為不可或缺的資產(chǎn),。作為數(shù)據(jù)載體和驅(qū)動(dòng)力量，存儲(chǔ)系統(tǒng)成為大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)中最為關(guān)鍵的核心,。

發(fā)表于：8/11/2015

物聯(lián)網(wǎng)成功,？先跨過數(shù)據(jù)分析這一關(guān)再說

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)概念相當(dāng)龐大,，并非萬物皆可連網(wǎng)就可以解釋物聯(lián)網(wǎng)的“精髓”,。試想，萬物皆可聯(lián)網(wǎng)所收集的巨量資料(Big Data),，若只是單純的儲(chǔ)存在伺服器中,，也只是“大而無用”且占伺服器儲(chǔ)存空間的“紀(jì)錄”。若是龐大的資料可進(jìn)一步分析并透過網(wǎng)路或云端做出適當(dāng)反應(yīng),，物聯(lián)網(wǎng)的建構(gòu)才真正有意義,。

發(fā)表于：8/11/2015

基于粗糙集約簡并加權(quán)的SVM分類算法

針對(duì)Web中文文本分類中現(xiàn)有權(quán)重計(jì)算方法的不足和SVM算法對(duì)大數(shù)據(jù)量模式分類的低效性，提出了基于粗糙集約簡并且加權(quán)的SVM分類方法,。粗糙集作為SVM分類的前期預(yù)處理器,，應(yīng)用粗糙集的約簡理論和基于Web中文文本的可變精度粗糙集加權(quán)方法對(duì)分類前的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行簡化并計(jì)算權(quán)重，從而提高SVM后期分類的效率和精度,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，SVM對(duì)約簡并加權(quán)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分類性能得到了進(jìn)一步保證,。

發(fā)表于：8/10/2015

基于一種大數(shù)據(jù)應(yīng)用架構(gòu)的消費(fèi)者行為分析

研究了一種大數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序框架,，通過使用拓?fù)鋽?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、共生技術(shù)分析和馬爾科夫鏈理論來分析消費(fèi)者的購買行為,。首先將與消費(fèi)者相關(guān)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一種拓?fù)鋽?shù)據(jù)結(jié)構(gòu),；然后使用拓?fù)潢P(guān)系、一種共生矩陣對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行分析,，推斷出馬爾柯夫鏈模型,。仿真結(jié)果證實(shí)了該理論框架的有效性。

發(fā)表于：8/10/2015

樹型編譯系統(tǒng)設(shè)計(jì)

從編譯系統(tǒng)的用戶界面出發(fā),，探討了不同類型用戶界面的優(yōu)缺點(diǎn),。提出了語句模塊預(yù)處理-編譯器的設(shè)計(jì)思路，闡述了此設(shè)計(jì)方法基于樹型界面實(shí)現(xiàn)可視化編譯系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)步驟,，重點(diǎn)討論了樹型系統(tǒng)部分的實(shí)現(xiàn)方法,。

發(fā)表于：8/10/2015

應(yīng)急預(yù)案流程的Petri網(wǎng)建模方法研究

為了提高應(yīng)急信息系統(tǒng)模型的語義基礎(chǔ)，提出了一種基于Petri網(wǎng)的應(yīng)急預(yù)案流程的建模方法,。以ABC模型為上位本體建立了應(yīng)急預(yù)案流程本體,，提出了應(yīng)急預(yù)案流程的Petri網(wǎng)建模過程，并定義了應(yīng)急預(yù)案流程中本體和層次Petri網(wǎng)的映射規(guī)則,。使用該方法對(duì)某公路橋梁搶修應(yīng)急預(yù)案流程進(jìn)行Petri網(wǎng)建模,，并通過仿真分析驗(yàn)證了建模方法的有效性。

發(fā)表于：8/10/2015

美高森美推出專為關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用而設(shè)的基于SLC的最高容量安全固態(tài)硬盤

致力于在電源,、安全,、可靠和性能方面提供差異化半導(dǎo)體技術(shù)方案的領(lǐng)先供應(yīng)商美高森美公司(Microsemi Corporation,，紐約納斯達(dá)克交易所代號(hào)：MSCC) 發(fā)布用于國防、情報(bào),、無人機(jī)(unmanned aerial vehicle, UAV)和其它國防相關(guān)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域存儲(chǔ)(NAS)應(yīng)用,，并具備最高安全性和容量水平的串行先進(jìn)技術(shù)附著(SATA)固態(tài)硬盤(SSD) 。隨著高分辨率傳感器的使用增加,，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式也在改變,，推動(dòng)了對(duì)更高密度SSD的需求。美高森美在緊湊型2.5吋,、9.5毫米的外形尺寸中充分運(yùn)用微型化技術(shù)來滿足這個(gè)市場需求,。

發(fā)表于：8/9/2015

人員身份識(shí)別系統(tǒng)在發(fā)電企業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐

介紹了發(fā)電企業(yè)人員身份識(shí)別業(yè)務(wù)需求背景，闡述了建立人員身份識(shí)別系統(tǒng)的必要性和可行性,，重點(diǎn)介紹了系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)、系統(tǒng)設(shè)計(jì)總體思路和設(shè)計(jì)原則,，就系統(tǒng)軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)及主要業(yè)務(wù)功能進(jìn)行了詳細(xì)論述,，并根據(jù)在發(fā)電企業(yè)的實(shí)際使用情況總結(jié)了系統(tǒng)的應(yīng)用效果。

發(fā)表于：8/9/2015

基于邊緣檢測的雙樹復(fù)小波圖像融合算法

提出了一種新的圖像融合算法——基于邊緣檢測的雙樹復(fù)小波圖像融合算法,。多聚焦圖像經(jīng)過雙樹復(fù)小波變換較好地克服了傳統(tǒng)小波變換的平移敏感性等缺點(diǎn),；低頻系數(shù)利用邊緣信息進(jìn)行融合，較好地保留了圖像的細(xì)節(jié)信息,，提高了融合圖像的質(zhì)量,；高頻系數(shù)則采用常見的基于區(qū)域特征的融合規(guī)則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,，該算法能夠有效地提高融合圖像的清晰度,，細(xì)節(jié)更為豐富。

發(fā)表于：8/8/2015