云计算、大数据的发展及对安防的影响

云计算、大数据概述 云计算、大数据是时下最热门,也是发展最迅猛的两门技术．它们催生了许多新兴的产业,而且在很多行业得到了非常成熟的应用。在中国,云计算、大数据的发展还得到了政策的大力支持．如2010年10月10日．中国政府将云计算产业列入国家重点培育和发展的战略性新兴产业：2012年,科技部的《中国云科技发展”十二五”专项规划》和工信部的《物联网“十二五”发展规划》等都把大数据技术作为一项重点予以支持。     

建筑屋面节能技术

中国建筑节能技术正处在发展的初期,建筑能耗很高,能源利用率还很低,我国南方地区在夏季太阳辐射和室外气温的综合作用下,从屋顶传入室内的热量要比从墙体传入室内的热量多得多,因此,建筑屋面的隔热节能尤为重要。     

基于RS/GIS和AHP-GPCA模型的青藏高原生态环境变迁综合评价

运用层次分析和全局主成分分析结合的综合统计评价模型(AHP-GPCA模型),以县域和流域为评价单元,以气温、降水、归一化差异植被指数(NDVI)、冰川密度、湿地密度、湖泊率、人口密度、荒漠化率等数据为评价指标基础,基于GS/GIS对20世纪70年代末期至2000年青藏高原生态环境变迁进行综合评价,并探讨了研究区生态环境总体变化和空间分异特征。结果表明:从20世纪70年代末期到2000年,青藏高原生态环境变迁较为剧烈,重度—中度恶化面积占青藏高原总面积的31.8%,轻度恶化面积占14.5%,好转的地区面积占13.5%,反映青藏高原地区生态环境自20世纪70年代末期以来总体恶化,仅有部分县域生态环境好转;依据全局主成分分析得到的三个主成分分别是荒漠化、冰川密度和NDVI,其累计贡献率超过70%,基本能够代表最初获取的8个指标;生态环境退化程度最为严重的流域主要在青藏高原腹地、柴达木盆地以及环青海湖地带,恶化最为严重的流域为格尔木地区,生态环境好转程度最大的流域为藏东南地区;青藏高原环境变迁呈现由边缘地区向腹地恶化的多层次结构,并呈现向两个极端方向发展的特征,其中生态环境转好的县域多分布在冰川较为集中的地区,反映了从20世纪70年代末期到2000年在冰川变迁影响下部分县域的局地气候、生态环境、水资源变化的复杂性。最后探讨了RS/GIS和AHP-GPCA模型进行综合评价的优势,认为该方法兼顾了评估主客观权重,减少了信息重复,使结果具有直观化的特点。     

基于虚拟时间戳的WSN时间同步算法

通过对无线传感器网络时间同步算法的研究,提出了一种基于虚拟时间戳的时间同步算法——VTSP算法。VTSP算法中,各节点维护自身的虚拟时间戳,父节点发送一个周期性的信标信号,子节点根据该信标信号进行时间同步调整和刷新操作,从而达到节点之间的同步性。数据通信往往是子节点与父节点之间的直接通信,因此只要同类子节点之间能够达到同步性就能够保证数据通信的稳定可靠。实验结果表明,VTSP算法具有良好的时间同步精度和数据通信效率。