征订启事

分析了氢氧化钾生产中镍设备腐蚀的原因，并针对这些原因提出了生产中常用的一些减轻腐蚀的工艺。     

H．323实时媒体业务在ATM网络中的传输

介绍了一种采用H．323－H．323网关实现H．323实时媒体业务在ATM主干网中传输的方式。首先分析了H．323－H．323网关结构，然后介绍了在ATM网络中，用来传送H．323实时媒体流的交换虚电路（SVC）的建立过程和H．323多媒体业务的传送过程。     

基于ATM虚拟局域网的网络拓扑搜索

动态显示网络系统的拓扑图是网络管理系统的基本功能,目前常见的拓扑搜索算法大部分都是基于网络层的,不能对链路层的动态网络拓扑进行搜索且不能发现和管理虚拟网。提出一种利用SNMP协议、ICMP 协议和ARP协议三种协议相结合的网络拓扑搜索算法,发现ATM网络的链路层网络拓扑和提取ATM虚拟网的配置信息。最后,以哈工大通信所的某一子网（ATM虚拟局域网）为例,对此算法进行了验证。     

战术C~3I数据传输网络体系结构评估平台

现代军事战争,信息的传输不但数量激增,而且信息的类型也趋于多样化。为此,设计了团、营、连三级战术C3I数据传输网络体系,该网络以直升机和卫星作为中继节点,团(旅)指挥中心以ATM虚拟局域网实现综合业务的交换传输,从而实现了多媒体流的传输。该网络包括了ATM、以太网和无线局域网。通过理论仿真分析,此网络体系结构满足了现代军事战争的要求。     

噪声环境评价概况

随着大工业的发展及城市规模的不断扩大,城市中噪声污染变得越来越突出。为了对噪声公害进进防治,就必须根据有关标准,选用适当的参数,依据科学的方法,对噪声环境进行科学周密的评价,以确定恰当的治理措施,保障人民的生产和生活环境。噪声环境评价主要分两大类:环境质量现状评价和环境影响预断评价。这两方面既有区别又有联系。现状评价是对大范围的、现存的噪声环境(如城市交通噪声,大型工厂厂界噪声)进行全面科学的测试,按照一定的统计方法得出具体的噪声水平,根据国家有关的噪声控制标准(规范、条例)进行比较,得出好、坏、差的评语,以确定治理方向及     

CAR系统在缩微检索中的应用模式

缩微胶片的计算机辅助检索利用计算机的“智能”和缩微品高存贮密度的优点，在计算机上建立缩微品索引数据库，利用者不必查阅原始文件，通过计算机上的检索号就可以在阅读器上直接查看原件的缩微影像。这种高效、准确的计算机辅助检索（CAR)系统构成了现代档案管理的“灵捷”系统。     

Elsa:一种面向跨区域架构的无协调分布式键值存储系统

作为具备高性能和高可伸缩性的分布式存储解决方案,键值存储系统近年来被广泛采用,例如Redis、MongoDB、Cassandra等.分布式存储系统中广泛使用的多副本机制一方面提高了系统吞吐量和可靠性,但同时也增加了系统协调和副本一致性的额外开销.对于跨域分布式系统来说,远距离的副本协调开销甚至可能成为系统的性能瓶颈,降低系统的可用性和吞吐量.提出分布式键值存储系统Elsa,这是一种面向跨区域架构的无协调键值存储系统. Elsa在保证高性能和高可拓展性的基础上,采用无冲突备份数据结构(CRDT)技术来无协调的保证副本间的强最终一致性,降低了系统节点间的协调开销.在阿里云上构建了跨4数据中心8节点的跨区域分布式环境,进行了大规模分布式性能对比实验,实验结果表明:在跨域的分布式环境下,对于高并发争用的负载, Elsa系统的性能具备明显的优势,最高达到MongoDB集群的7.37倍, Cassandra集群的1.62倍.     

区块链系统中的分布式数据管理技术——挑战与展望

区块链是在数字加密货币的应用基础之上发展起来的一种分布式数据库技术.区块链系统具有去中心化、不可篡改、分布共识、可溯源和最终一致性等特点,这使其可以用于解决不可信环境下数据管理问题.区块链独特的数据管理功能已经成为各领域应用中发挥区块链价值的关键.本文基于对比特币、以太坊、超级账本等代表性区块链系统的研究分析,阐述区块链系统中分布式数据管理技术.首先,深入讨论区块链系统与传统分布式数据库系统之间的异同点,从分布式部署模式、节点角色、链拓扑结构等多个方面给出区块链的分类.然后,详细分析各类区块链系统所使用的数据存储结构、分布式查询处理与优化技术及其优缺点.最后,总结区块链系统的分布式数据管理技术在各专门领域应用中所面临的挑战和发展趋势.     

区块链技术在物联网中的应用与前瞻

随着物联网系统的迅速发展,越来越多设备和参与方加入到系统中.但是,大多数现有系统采用中心化的管理方式,在可扩展性、数据安全与隐私性、多方协作、数据共享方面面临诸多挑战.区块链技术是一种结合数字加密、分布式计算的点对点分布式记账技术,具有去中心化、不可篡改、可验证、可追溯等特性,为物联网系统面临的安全、协作和信任问题提供了解决方案.论文阐述了物联网系统前存在的挑战,分析了区块链在这些应用场景下的优势特性,并对区块链在物联网领域的应用解决方案做了对比和归纳,对区块链+物联网应用具有一定的借鉴意义.     

DragDL:一种易用的深度学习模型可视化构建系统

深度学习在各个领域得到了普遍的应用,但是用户在应用深度学习时仍然面临两方面的问题:1)深度学习有着复杂的理论背景,非专业用户缺乏建模以及调优的背景知识,难以构建性能优化的模型;2)数据预处理、模型训练、预测等过程往往涉及比较复杂的编程实现,给没有程序设计基础的非专业用户在入门时带来了一定的困难.针对以上两点易用性问题,文中提出了一种易用的深度学习模型可视化构建系统DragDL,其目的在于降低用户进行数据预处理、模型训练、监控、在线预测等工作的难度.该系统基于PaddlePaddle框架,支持以拖拽图形算子的方式在画布上搭建深度学习网络结构以及推理预测功能,并将数据预处理操作过程抽象成数据流图展示,以方便用户理解和调试.系统还提供训练过程中的质量监控和性能监控的可视化功能,帮助用户实时观察训练情况.同时,DragDL提供经典模型库帮助用户完成建模任务,支持以微调经典模型的方式构建新的模型,降低用户建模时的难度.DragDL基于集群服务器和Web客户端进行部署,服务器为每个训练任务构建虚拟机服务,并支持大规模异步任务调度,具有一定的并发处理能力.