ATM交换网络的连接技术

介绍了异步传输模式交换网络(ATM)的概念、组成及特点,并着重论述了ATM的连接技术,包括分层结构、连接过程和连接建立。其中提出了ATM层是其连接技术的核心,连接过程的实质是利用了虚连接的概念及连接建立的4个基本步骤。最后指出了ATM网络在未来通信中的应用及发展前景。     

基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集操作

空间连接聚集是一种常用并且非常耗时的空间数据库操作,特别是在面对大规模空间数据集时,单机运行环境难以满足其对时空开销的需求,如何设计高效的面向云计算环境中的分布式空间连接聚集算法越来越受到人们关注。Map-Reduce作为云计算的核心模式受限于其扁平化的串行扫描操作模型,常被用来加速非索引的空间连接操作,现有工作尚无将Map-Reduce和R-树索引结合来处理空间连接聚集。因此,提出了基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集算法(RSJA-MR)来更高效地返回连接聚集结果。提出一种分布式R-树索引结构以支持大规模空间数据的索引,RSJA-MR算法利用分布式R-树生成任务集,任务集的执行满足无依赖并行计算模式,很容易在Map-Reduce框架中进行表达。文中提出一种实时缓存策略以支持索引并发访问。实验结果表明:相比非索引的Map-Reduce连接聚集算法,在空间交叠连接聚集查询上,时间性能最少提升8%,在空间包含连接聚集查询上,时间性能最少提升近35%。     

钢框架梁柱焊接连接抗震性能试验研究

以梁端腹板的扇形孔形状为主要参数,进行了4个足尺钢框架梁柱焊接节点往复加载下的破坏试验。通过对弯矩—塑性转角和弯矩—累积塑性变形倍率试验曲线对比分析表明,扇形孔是节点变形能力和破坏形式的主要影响因素。改进扇形孔构造是一种有效措施,既可提高节点的抗震性能,又能保持制作工艺与传统节点基本相同。     

一种有效的距离连接选择度估计方法

距离连接在空间数据库中有着广泛的应用,而距离连接的选择度估计是优化距离查询的基础。通过综合分析和比较了现有的选择度估计技术,提出了一种利用米诃夫斯基和与直方图进行距离连接选择度估计的新方法。实验结果证明该种方法能够有效地进行距离连接选择度估计。     

作战节点与连接关系层次描述方法

作战节点与连接关系描述是描述C4ISR体系结构的基本产品.从战争系统的层次结构着手,探讨庞大C4ISR系统作战使命的层次性,研究作战节点的层次性.分析并提出两类功能分解--使命-使命分解(M→M)和使命-任务分解(M→T).研究了M→M的复杂性,研究认为不宜利用M→M直接分层次描述作战节点与连接关系.最后,研究并提出作战节点与连接关系层次描述方法.     

利用WINDOWS实现“Internet”连接共享方案的设计与实现

针对局域网中“Internet”连接共享 ,提出了一种利用Windows新特性共享上网的方案 ,实现了“Internet”连接共享。较以前采用Wingate、Sygete等软件做一个代理服务器的方法速度更快 ,实现更方便 ,并节省了系统资源     

标准化全连接残差网络空战目标威胁评估

针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化(Batch Normalization)的优化算法和结构优化的残差网络(ResNet)增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。     

小波变换在零件边缘检测中的应用

目前对机械零件的尺寸、口径等参数的测量大多采用接触测量,而利用零件图像的边缘信息进行非接触测量,则是一种新的更好的检测方式。用此方法可以对机械零件图像的边缘进行精确的检测,再根据相应的数学关系得到相关参数的值,不但可以提高零件检测的精度,还可以大大节省人力和物力。模拟边缘检测技术的具体过程,依次采用最佳阈值迭代算法、小波变换模极大值法、边缘连接局部处理法对零件图像边缘信息进行边缘检测和提取,并对检测过程进行了重点分述。最后,通过一个具体实验,验证了小波技术与其他技术结合使用所获得的良好效果,从而进一步显示了小波变换在边缘检测技术中应用的巨大潜力。     

基于共享Cache多核处理器的Radix聚集连接优化

基于目前主流的多核处理器,研究了数据库Radix-Join算法中的聚集连接优化.针对多线程聚集连接执行时,线程Cache访问缺失严重的问题,采用预读线程预先将聚集连接线程需要访问的聚集对从内存读入L2-Cache,提高了线程的Cache访问性能.并根据聚集连接执行时的代价模型,优化了聚集连接执行框架和各种线程参数.在实验中,基于内存数据库EaseDB实现了本文提出了算法,实验结果表明,聚集连接性能得到较大提高.