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1.
基于SIP的宽带实时多媒体通信研究与实现   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了会晤创建协议(SIP),提出了基于SIP的应用系统——SRMCS,针对该实时多媒体通信系统,分析了其音频模块的实现和背景噪音的处理、视频模块的实现和视频的流畅播放,并就实时多媒体通信系统的关键问题——视、音频同步给出了可行的解决方案,最后还探讨了本系统中信令流和媒体流的传输方式。  相似文献   
2.
俞慧  吴巍  黄潇  宫婧  孙知信 《微机发展》2012,(1):107-110
目前,蚁群算法在路由协议上已有广泛应用。通过研究蚁群算法的特性和目前在路由协议上的应用,发现其在加快运行时间、局部最优解等问题上还有改进的空间。为此文中提出一种蚁群优化算法,使蚁群算法更好地应用在路由协议上。针对蚁群算法容易出现局部最优解的问题,文中提出一种链表随机选择法,该方法能有效地减小蚁群算法出现局部最优解的几率。同时为了减少蚁群算法在选择路径上的时间,提高运行速率,文中还提出了一种雅克比迭代收敛准则,此方法很好地减短了算法时间。  相似文献   
3.
随着移动终端的不断发展与普及,它已经变成了一个交流、传感的设备。普通市民只需要通过移动设备就可以从周围的环境中获取海量信息以及分享自己的信息。文中研究了群智感知原理,结合普适环境下情境信息的特点,提出了移动终端智能引擎平台。该平台通过接口能实时、有效地获取、处理用户的感知数据,还原用户情境,获取用户需求,并把用户需求和处理好的数据供第三方应用使用,第三方应用通过平台提供的接口提供应用服务。实验证明,该平台能够有效地获取用户情境信息,提供给第三方应用。  相似文献   
4.
移动终端群智感知研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着移动终端集成了越来越多的内置传感器,移动群智感知成为近几年来的研究热点。通过对移动终端传感器感知数据的收集分析处理,用户所处情境便能被识别,还原用户所处场景,为用户提供个性化服务。文中通过归纳国内外的最新研究成果,提出了移动终端群智感知模型,并从数据处理、激励机制和群智感知应用、群智感知平台等几个方面具体归纳概括了国内外的研究趋势。文中归纳了最新的数据处理技术和群智感知应用场景,并提出了竞争和协作相辅相成的激励模式。  相似文献   
5.
模具CAD系统中装配图生成技术   总被引:7,自引:0,他引:7  
依据模具零件的加工特性对其进行特性划分,利用参数化技术和图形库技术生成模具零件图、装配图,自动消隐,并动态生成装配明细表。  相似文献   
6.
胡冰  孙知信 《计算机科学》2015,42(7):1-4, 11
时间同步是无线传感器网络中一项重要的底层支撑技术,是实现节点的协同感知、通信、能量管理等网络功能的前提条件。针对无线传感器网络不同的应用需求,相继提出了不同种类的时间同步算法。归纳了无线传感器网络时间同步机制的分类方法,分析了每类典型的时间同步机制,最后总结了无线传感器网络时间同步机制的发展方向和未来的研究热点。  相似文献   
7.
多播业务已被广泛应用于各种流媒体,这些业务对QoS提出了一定的要求,多约束多播路由算法成为解决多播业务QoS 问题的研究热点.该文提出的多约束多播路由算法以带宽和时延作为多约束条件,首先消去不符合带宽要求的所有链路,接着用Dijistra最短路径算法选择从源节点到目的节点之问满足时延最小的路径.通过设计一包含6个网络节点的拓扑结构,用网络仿真工具对该网络中各条链路利用率的统计,证明了该算法找到的路径和理论值完全一致,验证了该算法的有效性和简单性.  相似文献   
8.
UML在TMN故障管理模块信息建模中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
统一建模语言UML是一种面向对象的建模语言,支持面向对象的软件工程,以其强有力的表达能力而倍受人们关注。文章分析了UML的建模机制及其特点,并运用UML作为OOSE的工具,对电信管理网系统进行面向对象建模,给出了TMN故障管理模块的应用实例。  相似文献   
9.
针对目前对于病毒的行为分析工具只能在单机系统中分析一条程序执行的路径,误报率很高的问题,提出了一种行为分析模型。该模型利用云计算海量资源,将病毒多条执行路径的分析移植到云计算虚拟机结点上完成。对每条病毒的执行路径分别在不同的虚拟机结点上并行同时执行分析,通过对虚拟机结点中系统调用的监控找出病毒在某种特定的条件下触发的恶意行为。在开源云平台Eucalyptus的实验表明,该模型可以检测出病毒的条件触发行为,找出触发恶意行为的条件和可以满足这些条件的输入数据,并且性能比单机系统有了很大提升。  相似文献   
10.
提出基于K均值集成和支持向量机相结合的P2P流量识别模型,以保证流量识别精度和稳定性,克服聚类识别模型中参数值难以确定、复杂性高等缺点。对少量标签样本采用随机簇中心的K均值算法训练基聚类器,按最大后验概率分配簇标签,无标签样本与其最近簇标签一致;按投票机制集成无标签样本标签信息,并结合原标签样本训练支持向量机识别模型。该模型利用了集成学习稳定性和SVM在小样本集上的良好泛化性能。理论分析和仿真实验结果证明了方案的可行性。  相似文献   
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