入侵检测技术在物联网中的应用研究

本文简要介绍了物联网当前在网络安全方面所面临的问题,指出了入侵检测的必要性。对几种入侵检测技术进行了研究论述,对其在物联网架构中的应用做出了分析,对其各自应用效果进行了对比研究,并对下一阶段的研究方向做出了展望。     

Eclipse并行集群的迁移和安全系统的完善

本文首先对Eclipse并行集群进行了迁移,然后对其安全系统进行了完善,提高了用户数据的安全性,最后对许可使用进行了统计。     

基于依存关系的旅游景点评论的特征—观点对抽取

特征—观点对的抽取是观点挖掘中非常重要的研究课题之一。该文首先利用依存语法对句子进行了依存分析,在此基础上研究了旅游评论文本中特征-观点对的抽取。利用词对间的依存关系,构建了获取含有特征和观点词语的组块规则,并设计了候选特征的识别算法和特征—观点对的抽取算法。该文对山西旅游景点评论语料进行了实验,结果表明,特征—观点对的抽取整体的F1值达到了87.10%,验证了方法的有效性。     

探讨微课在高中信息技术教学中的应用

本文对微课的诞生及发展情况进行了分析,并对微课的特点进行了简单概括,也对高中教学中,信息技术及视频教学的使用现状进行了论述,并对其存在的问题进行了剖析,对信息技术在教学中的运用进行了探讨。     

人工智能中搜索策略的探讨

在介绍了一般搜索策略的前提下,对盲目搜索和启发式搜索进行了探讨,进而介绍了几种常用的搜索策略,并对各种搜索策略进行了比较。最后对实际应用提出了建议。     

基于GNS3的PIX防火墙实验教学设计

随着人们对信息安全重要性认识的提高,对防火墙的应用越来越来越普遍。防火墙技术成为计算机网络专业重要的知识点之一,对防火墙技术的实验教学进行了研究,提出了基于GNS3的虚拟平台下PIX防火墙实验教学设计,设计了网络拓扑结构,构建了虚拟网络实验平台,在PIX防火墙上配置了IPSec VPN,最终对实验的结果进行了验证。     

面向云计算的任务调度算法综述

介绍了云计算,对任务调度在云计算中的地位做了分析,并由任务调度出发,对云计算任务调度算法的研究现状进行分类、梳理和总结.根据调度目标的不同,将算法分为单目标优化的任务调度算法和多目标的任务调度算法,对每类方法的代表性算法进行了分析介绍,并详细总结了每类方法的基本思想,对其优缺点做了分析、对比,并对改进方式进行了归纳.     

双焦立体图像对像素级匹配*

介绍了基于双焦成像的同名点匹配方法,即利用区域匹配法以及灰度相似度判据,对图像对中同名点进行像素级匹配,并对区域搜索进行了改进,减少了运算量,提高了匹配速度.     

REESSE对称密钥密码体制

笔者在IDEA体制的基础上给出了REESSE对称密钥密码体制,新体制分组长度被扩展为128比特,轮函数做了改变,速度加快,密钥长度仍为128比特。文章阐述了REESSE对称体制的算法、加密子密钥和解密子密钥,对算法的正确性进行了证明,对体制的安全性做了简单分析。     

无线网状网容量分析与优化理论研究

首先对网状网容量估计与优化理论的技术难点进行分析,总结了其中的研究意义.根据国内外的研究现状,对干扰模型和调度模型进行总结与归纳,并对典型的优化模型进行了介绍.对目前容量优化算法常用的数学模型——规划模型、信息论模型、组合优化和随机过程模型进行了总结,提出了算法评价准则,对现有模型进行了点评.最后对未来的发展趋势提出了自己的观点.     

改进的6-DOF并联机器人Lagrange动力学模型及其并行处理

文章对６－ＤＯＦ并联机器人Ｌａｇｒａｎｇｅ动力学模型作了深入研究，提出一种结构清晰，物理意义明确的简便算法，并对其并行算法及实现问题进行了研究。     

多核环境下的图像分割并行算法研究

对多核环境下的图像分割并行算法进行研究,在基于正交小波分解的多分辨率图像锥中引入模糊C-均值(FCM)算法,采用OpenMP语言设计P-FCM多核并行模型,并给出该模型的算法实现步骤。在对初始图像数据预处理时,采用矩形块数据分割法进行图像分块,将分块后的子图像数据作为并行运算时的输入数据由主线程分给不同的处理器。实验结果表明,在处理较大图像时,该算法效率较高。     

基于统一结构的并行混合放疗计划优化策略

为了满足适形调强放疗对治疗计划逆向优化计算的需要,针对靶区定义的复杂情况构造了新的目标函数.以模拟退火算法和遗传算法优势组合为例,研究了逆向放射治疗计划并行混合优化策略,给出了基于统一结构的并行广义邻域搜索混合优化算法,并在多CPU、多核计算机上实现了这一算法.描述了用该并行混合优化算法计算的数字体模和5个临床病例的例子,获得了满意的结果.结果表明,这种优化算法有效、实用,为开发新型并行混合优化算法建立了平台,为把商业化的三维适形放疗计划系统进一步发展为生物导向的放疗计划打下了基础.     

并联机器人力控制算法实时并行处理

对并联机器人力控制算法基于并行结构的计算进行了研究，设计了并行处理双机系统结构。采用文中的处理方法大大提高了并联机器人力控制算法的处理速度，保证了实时力控制，进而改善并联机器人的控制质量与性能。     

LDLT分解协处理器的并行结构研究

为提高LDLT分解协处理器的性能,基于FPGA平台,研究其并行结构。分析循环片间的数据依赖关系,提出LDLT分解细粒度并行算法,并在可扩展一维阵列处理器中加以实现,利用主机、算法加速器组成单精度浮点LDLT分解协处理器的并行结构。实验结果表明,与运行在2.50 GHz Pentium微处理器上的C代码相比,该协处理器可获得32.03倍~43.25倍的性能提升。     

一种新的图像加密并行算法

针对传统的图像加密算法在效率和安全性上的不足,提出一种图像加密并行算法Square,该算法由Square像素排列和改进的混合操作等运算构成。满足图像加密并行算法的4个要求,加密速度和安全特性超过了MASK图像加密并行算法,具有安全、快速和简洁等优点,可在实际的并行计算平台上使用。     

Parallel branch-and-bound algorithms

In this paper a parallel algorithm for branch-and-bound problems is sketched. It is designed to run on MIMD machines and exploits coarse grain parallelism. Due to the irregular and unpredictable behavior of branch-and-bound algorithms, it is hard to obtain a good load-balance. Another design issue is the minimization of the communication overhead. Our algorithm overcomes these problems by a dynamic load-balancing strategy and a dynamic way to decide when communication is really useful. After first sketching a general parallel algorithm for branch-and-bound problems, we concentrate on a particular instance of a branch-and-bound problem: the so-called knapsack problem. The performance of the algorithm for this problem is measured with a simulator for a multiprocessor system.     

Binary-Positive下的并行化CURE算法

当CURE算法在处理不均匀的海量数据时,针对随机抽样不具有代表性的问题,提出了一种健壮的并行化改进算法。该算法使用Binary-Positive算法得到原始数据的有效属性,并利用MapReduce并行框架对有效数据进行层次聚类,从而实现了正确率与效率的一种权衡。实验分析表明,改进后的CURE算法具有更高的执行效率,且聚类效果良好。     

一种奇序列并行排序算法

提出了一种奇序列双调排序算法，通过分析发现，该算法对某些奇双调序列不能得到正确的排序结果。在该算法的基础上，通过增加CCI操作，得到一种改进算法，改进后的算法能对任意奇双调序列进行正确排序，且不增加存储空间，计算复杂度级别也不变。     

一种快速的基于并行的碰撞检测算法

提出一种基于并行的碰撞检测算法。该算法主要采用并行算法中的分治策略建立环境中每个物体的平衡包围盒树,通过遍历每两棵包围盒树形成对一任务树的遍历,采用并行算法中的流水线技术,利用划分进程遍历任务树从而加速碰撞检测算法。该算法在进程中也应用了多线程技术,因而能运行于单处理机和多处理机上。