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集合因子最短路徑算法在軟件測試中的應(yīng)用

當(dāng)前軟件普遍采用爬蟲程序完成部分測試功能，分析當(dāng)前測試用的爬蟲程序，發(fā)現(xiàn)耗時(shí)最多的是查找可用路徑。為了避免撒網(wǎng)式的、無明確目地的、重復(fù)查找，提出了將集合因子最短路徑算法應(yīng)用于當(dāng)前的爬蟲程序中，以改善并提高爬蟲程序在軟件測試中的效率和有效性。此算法可以大大縮減爬蟲程序在查找有效可用路徑的時(shí)間，提高整個(gè)測試的效率。

發(fā)表于：9/12/2016

基于PROV的大洋樣品數(shù)據(jù)溯源

發(fā)表于：9/12/2016

基于Java的多線程快速排序設(shè)計(jì)與優(yōu)化

為實(shí)現(xiàn)多線程快速排序，提出基于Fork／Join框架的多線程快速排序，同時(shí)對(duì)排序算法進(jìn)行優(yōu)化。該算法主要用于大量數(shù)據(jù)需要進(jìn)行排序處理的應(yīng)用。

發(fā)表于：9/12/2016

傳感器是大數(shù)據(jù)的重要來源

全新的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用——從醫(yī)療、智能能源到牲畜飼養(yǎng)——推動(dòng)了更多分層智能的需求，可以解決安全性和隱私性問題，并且管理劇增的數(shù)據(jù)量。假設(shè)一場會(huì)議同時(shí)傳送到三個(gè)城市的觀眾。當(dāng)主持人向觀眾提問時(shí)，觀眾可以舉手回答，對(duì)觀點(diǎn)表示贊同。當(dāng)舉行投票時(shí)，全部三個(gè)城市的總投票數(shù)會(huì)實(shí)時(shí)呈現(xiàn)在主持人和觀眾面前。

發(fā)表于：9/12/2016

時(shí)間序列早期分類綜述

在總結(jié)了近年來關(guān)于時(shí)間序列早期分類相關(guān)文獻(xiàn)和相關(guān)研究進(jìn)展的基礎(chǔ)上，對(duì)參考文獻(xiàn)中的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)、分類方法進(jìn)行了比較歸類，內(nèi)容涵蓋了時(shí)間序列原始數(shù)據(jù)的早期分類，時(shí)間序列早期分類的特征提取與選擇、評(píng)估方法，早期分類構(gòu)造模型等方面，為研究者了解最新的時(shí)間序列早期分類研究動(dòng)態(tài)、新技術(shù)、發(fā)展趨勢提供了參考。

發(fā)表于：9/11/2016

兆芯開先、開勝系列國產(chǎn)X86全面量產(chǎn)

兆芯國產(chǎn)X86通用處理器再取重大進(jìn)展，截至2016年8月，ZX-C+四核、ZX-C+八核處理器以及ZX-100S芯片組全面進(jìn)入量產(chǎn)階段，加上2015年4月已經(jīng)成功量產(chǎn)的ZX-C四核處理器，兆芯國產(chǎn)X86通用處理器已經(jīng)廣泛覆蓋桌面計(jì)算機(jī)、各類服務(wù)器、嵌入式工控及網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)備的設(shè)計(jì)生產(chǎn)，標(biāo)志著國產(chǎn)X86通用處理器的大規(guī)模推廣應(yīng)用進(jìn)入到下一階段。

發(fā)表于：9/9/2016

中國電信的大數(shù)據(jù)能源夢(mèng)能否成真

大數(shù)據(jù)將改變企業(yè)之間的競爭模式，未來的企業(yè)，將都是數(shù)據(jù)化生存的企業(yè)，企業(yè)之間競爭的焦點(diǎn)將從資本、技術(shù)、商業(yè)模式的競爭，轉(zhuǎn)向?qū)Υ髷?shù)據(jù)的爭奪，這將體現(xiàn)為一個(gè)企業(yè)擁有的數(shù)據(jù)的規(guī)模、數(shù)據(jù)的多樣性以及基于數(shù)據(jù)構(gòu)建全新的產(chǎn)品和商業(yè)模式的能力。

發(fā)表于：9/9/2016

“CPU+”時(shí)代如何抓住異構(gòu)計(jì)算帶來的新機(jī)遇

近年來，隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新應(yīng)用的蓬勃發(fā)展，CPU正悄然升級(jí)到“CPU+”時(shí)代，CPU與GPU等其他處理器的深度融合（即異構(gòu)計(jì)算）已成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然選擇。近日，“2016年全球異構(gòu)計(jì)算HSA峰會(huì)”在京召開，華夏芯、AMD、聯(lián)發(fā)科技、Imagination、LG、Synopsis、Cadence、Ceva等HSA成員單位和海內(nèi)外數(shù)十家在處理器相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈最具影響力的IP供應(yīng)商、處理器設(shè)計(jì)公司、工具供應(yīng)商、軟件及操作系統(tǒng)公司以及高校和科研院所、投資機(jī)構(gòu)等共同就異構(gòu)計(jì)算展開了討論，論壇涉及云計(jì)算與大數(shù)據(jù)、衛(wèi)星導(dǎo)航定位、軟件無線電、AR/VR、人工智能、深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用領(lǐng)域。

發(fā)表于：9/8/2016

渦旋激光或?qū)⑺茉鞌?shù)據(jù)傳輸?shù)奈磥?/a>

據(jù)悉，研究人員已經(jīng)研究出一種基于光的通信工具，能在螺旋路徑中實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的快速傳輸，進(jìn)而解決隨著信息共享需求不斷增長而帶來的數(shù)據(jù)傳輸?shù)臐撛谄款i。

發(fā)表于：9/8/2016

智慧城市開放數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢分析

智慧城市開放數(shù)據(jù)是指將政府、企業(yè)、非營利性組織等掌握的各類數(shù)據(jù)主動(dòng)向公眾公開，供用戶查詢、下載、應(yīng)用，以實(shí)現(xiàn)智慧城市數(shù)據(jù)信息在網(wǎng)絡(luò)空間的公開、共享與重用。本文首先對(duì)智慧城市開放數(shù)據(jù)的內(nèi)涵進(jìn)行了闡述，通過典型案例對(duì)智慧城市開放數(shù)據(jù)的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢進(jìn)行了研究及探討，以期為國內(nèi)的智慧城市建設(shè)提供參考。

發(fā)表于：9/7/2016

基于混合高斯模型的物體成分?jǐn)M合方法

為了尋求代價(jià)更小、效率更高、適應(yīng)性更強(qiáng)的圖像原型表征方法，借鑒成分識(shí)別理論的觀點(diǎn)，設(shè)計(jì)出一種更符合人類認(rèn)知原理、更具有可理解性的物體擬合算法。利用二維高斯混合函數(shù)，用高斯成分來擬合物體的邊緣圖像，使得物體的表征由單一的像素表示轉(zhuǎn)變?yōu)槔贸煞诌M(jìn)行表征的方式。為了使得擬合結(jié)果更具有健壯性，在算法中還引入了分裂-歸約機(jī)制來對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行修正。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種擬合手段能夠很好地描述物體的特征成分，為圖像進(jìn)行后期的高級(jí)語義處理奠定了基礎(chǔ)。

發(fā)表于：9/2/2016

Cloudscene推出全球首個(gè)數(shù)據(jù)中心和云服務(wù)供應(yīng)商綜合目錄

澳大利亞布里斯班2016年8月31日電 /美通社/ -- 澳大利亞科技企業(yè)家 Bevan Slattery 今天宣布推出 Cloudscene。Cloudscene 是針對(duì)主機(jī)代管數(shù)據(jù)中心、云服務(wù)供應(yīng)商和互聯(lián)結(jié)構(gòu)的全球最全面的連通性參考點(diǎn)，目前已經(jīng)向公眾公開目錄。

發(fā)表于：9/1/2016

中國NAND閃存市場占全球1/3

相對(duì)于舊式 HDD 硬盤的式微，NAND 閃存及 SSD 固態(tài)硬盤的發(fā)展就成了儲(chǔ)存市場的潮流風(fēng)向。不論是在移動(dòng)設(shè)備、個(gè)人電腦、或是數(shù)據(jù)中心等市場上都在快速成長。而目前因?yàn)橹袊呀?jīng)成為 NAND 閃存的最大市場，而 SSD 固態(tài)硬盤也是成長最快的市場。因此，也吸引了各家中國本土廠商的競相投入。

發(fā)表于：8/31/2016

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的氣體預(yù)警穿戴系統(tǒng)的溫度補(bǔ)償

氣體預(yù)警穿戴系統(tǒng)采用電化學(xué)氣體傳感器檢測作業(yè)現(xiàn)場的危害氣體濃度，通常采用一元非線性回歸模型對(duì)單一濃度下氣體檢測進(jìn)行補(bǔ)償來減少溫度對(duì)濃度檢測的影響，但此方法在特定濃度范圍內(nèi)工作就會(huì)有失其檢測的準(zhǔn)確性。該文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)氣體和溫度傳感器進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)融合，在特定濃度范圍內(nèi)消除溫度對(duì)氣體傳感器交叉敏感的影響，從而改善氣體預(yù)警系統(tǒng)的檢測精度。通過MATLAB構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并仿真，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合后氣體濃度線性度得到提升，溫度穩(wěn)定性有明顯改善，使得氣體預(yù)警穿戴系統(tǒng)的危害氣體濃度的檢測值比常規(guī)的一元非線性回歸模型更加準(zhǔn)確。

發(fā)表于：8/30/2016

基于統(tǒng)一建模平臺(tái)的BPMN模型業(yè)務(wù)流程驗(yàn)證

為了解決業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)、形式化分析、驗(yàn)證的平臺(tái)不統(tǒng)一以及可移植性差等問題，提出了一種在統(tǒng)一建模平臺(tái)上處理BPMN模型輸出的業(yè)務(wù)流程形式化驗(yàn)證方案。首先構(gòu)建基于Java語言的形式化建模平臺(tái)，將BPMN模型輸出作為該平臺(tái)的輸入。隨后輸出基于BPMN2.0業(yè)務(wù)流程形式化驗(yàn)證的Java程序代碼，該代碼可在構(gòu)建的建模平臺(tái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢驗(yàn)業(yè)務(wù)流程模型中可能存在的死鎖、活鎖。最后給出復(fù)雜信息系統(tǒng)相應(yīng)實(shí)例驗(yàn)證了方案的有效性。

發(fā)表于：8/30/2016