企业转型的IT基因

作为英国排名前10的律师事务所信息技术总监的Peter Birley,在利用IT支撑企业转型方面有丰富的经验。     

谈对地下工程通风技术的分析

平战两用的地下建筑物的空调工程与一般的旅馆空调有所不同,它除了要提供常用的空调效能外,还要考虑在战时作人员掩蔽所的通风,因此,在设计和设备安排方面都有其特殊之处：在设计上,平战结合,将建筑物空调和人防通风相结合;在设备安装方面。要根据人防要求分为“平时”、“战时早期”和“战时紧急”的三期安装。本工程空调通风的设计完全达到了平战两用地下建筑物的要求。文章通过平时作旅馆空调通风设计和战时作人员掩蔽所通风设计的简介,说明一座平战两用的地下建筑物,空调和通风是维持人们舒适和安全的关键;平战结合的做法,可大大节省了工程投资和安装时间。     

基于免疫粒子群优化的聚类算法

K均值算法简单快速,但其结果容易受初始聚类中心影响,并且容易陷入局部极值。该文结合粒子群优化算法和免疫系统中的免疫调节机制与免疫记忆功能对K均值算法进行改进,提出一种基于免疫粒子群优化的聚类算法。实验结果证明,该算法解决了K均值算法存在的对初值敏感的缺点,聚类结果稳定,而且比基于粒子群优化的聚类算法具有更好的聚类效果。     

高效可聚类的IPv6园区网地址规划

IPv6给我们提供了巨大的地址空间,如何有效地管理好这个地址空间,是个困难的课题。经过多年的实践,目前IANA对／3到/48之间的地址块分配策略已经有了一些明确的共识。而本文则针对/48地址块的提出了一种可高效类聚的园区网IPv6地址规划方案,可为广大IPv6建设者们提供一种参考性建议方案。     

网络中基于单向函数密钥链的广播认证协议

无线传感器网络中的广播认证技术能够保护广播报文不被恶意篡改或伪造,对于战场侦察、森林火险监测等应用具有重要的意义。现有的广播认证协议中基于单向函数密钥链的协议以较高的认证效率得到了研究工作者的普遍认可,对现有的这些认证协议进行了介绍和分析,并提出了可能的进一步研究方向。     

无线传感器网络中的Sybil攻击

研究了无线传感网中Sybil攻击的检测与防范,提出了一种多节点协作的基于接收信号强度(RSS)的检测机制CRSD。它的基本思想是Sybil节点所创建的不同身份,其网络位置是相同且无法改变的。CRSD通过多节点协作确定不同身份的网络位置,将出现位置相同的多个身份归为Sybil攻击。仿真实验表明无防范时Sybil攻击显著降低了系统吞吐量,而CRSD能检测出Sybil节点从而有效地保护了系统性能。     

基于Q-选择的RFID防碰撞算法的研究

射频识别技术RFID(Radio Frequency Identification)是一种非接触式的自动识别技术.多个电子标签在识别时发生碰撞是射频识别技术中关键的问题.Q-选择算法是解决碰撞问题有效方法之一.为提高标签的阅读速率,将此算法中的C设定为随Q改变的值.通过在NS-2中的仿真将C可变与多种不可变的情况进行对比,证明了在C可变的情况下,读取速率有了较大的提高.并通过与其他RFID防碰撞算法(返回式二进制树形搜索算法)进行的比较,说明Q-选择算法的优越性.因此,当RFID应用于需识别标签数量较多的场景时,C可变的Q-选择算法将是非常有效的提高性能的方法.     

基于RocketIO的高速图像数据光纤传输的实现

高速图像数据传输一直是航天遥感器发展的瓶颈,针对此问题设计基于Xilinx的Virtex-Ⅱ Pro系列FPGA内嵌的RocketIO收发器硬核,应用于航天遥感器中的高速图像数据传输系统,通过8位并行120Mb/s的数据转为960Mb/s的串行数据的实验结果和仿真结果验证了其可行性、准确性和可靠性.     

TOD模式与绿色建筑融合设计的探讨

为解决现代城市快速发展所面临的环境问题,以梧桐广场以及顺德未来城为例,探讨了TOD模式(Transit Oriented Development)与绿色建筑融合设计的问题。通过实地考察与研究,探索了智能建筑和绿色建筑的融合,包括智能建筑的概念、原则和与绿色建筑融合的意义,以及基于智能建筑的绿色建筑设计等。     

融合注意力机制与上下文密度图的人群计数网络

为分析商业区人群流动情况,或避免人群踩踏等公共事件的发生,通常采用人群计数方法统计监控图像中的人数信息,从而达到提前预警的效果。受目标遮挡、背景干扰、多尺度变化等因素的影响,现有的人群计数方法在统计人数信息的过程中存在误算或漏算的问题,导致准确率降低。提出一种基于注意力机制与上下文密度图融合的人群计数网络CADMFNet。以VGG16的部分卷积层作为前端网络,通过引入上采样融合模块对输入的特征图进行上下文特征融合,将不同膨胀率的膨胀卷积作为后端网络,生成高质量的中间密度图。在此基础上,采用上下文注意力模块融合不同层级的中间密度图,获得精细的人群密度图。实验结果表明,该网络在Mall数据集上的平均绝对误差和均方根误差分别为1.31和1.59,相比CSRNet、MCNN等网络,能够有效提高计数的准确度,并且具有较优的鲁棒性。