多版本视频点播流媒体服务器集群资源分配方法

针对大规模移动学习应用背景下流媒体服务器集群资源分配过量或不均的问题,提出了一种面向移动学习系统的多版本视频点播流媒体服务器集群资源分配方法。该方法通过用户历史点播行为日志分析,挖掘在不同终端环境下用户点播行为的特征和规律,在此基础之上,采用排队论理论进行多版本视频点播中流媒体服务器集群资源分配建模,并通过实时预测用户请求到达率的变化情况,动态调整资源的分配,从而实现了集群资源的动态配置。实验结果表明,所提方法的平均服务拒绝率和资源利用率分别在1%和80%左右,既保证了用户体验满意度,又降低了系统服务成本。     

三参数区间灰数的多属性灰靶决策方法

针对决策信息不确定的多属性决策问题,提出了基于三参数区间灰数的灰靶决策方法.首先基于"重心"点的重要作用给出了一种新型的三参数区间灰数的距离测度,定义了三参数区间灰数的核和排序方法,由此确定决策方案的正负靶心,利用正负靶心距的空间投影距离求得综合靶心距,由综合靶心距最小化和灰熵最大化确定属性的权重,进而对方案进行排序.最后以一个实例说明决策模型的合理性和实用性.     

穿越小说在英美的发展历程

本文就英美穿越小说的发展脉络做了一次系统性的分析和总结,根据不同时期的发展状况和特点将其发展大致分为三个时期,即和神话没有脱离的初期、和科技结合的中期以及和多种门类交叉的成熟期,并对每个时期的一些代表作品进行了概述,而且对该时期的穿越小说的鲜明特征也进行了归纳,该文通过对比英美两国的穿越作品,揭示了彼此间的许多共性,并对穿越小说的相关研究提供一定的借鉴。     

高效光能转换新媒介:中空多壳层结构材料

光能的捕获和利用为环境、能源和医学等多个领域的发展提供了广阔的前景.为了实现高效的光能转换,对作为媒介的光功能材料的设计至关重要.作为一种新兴的多级微纳材料,中空多壳层结构(hollow multi-shelled structures, HoMSs)材料在光能转换领域中具有诸多优势,其高效的光捕获能力、增强的光生电荷分离能力和灵活可调的壳壁组成等结构特性都能够有效提高材料对光能的转换效率.本文从HoMSs光功能材料在光能转换过程中的优势出发,总结了其在光催化、太阳能电池和光致发光等光能转换领域中的应用研究进展,并对该领域的发展趋势进行了展望.     

高职院校素质教育有效途径探析

当前,高职院校已占据我国高等教育的半壁江山,高职学生素质教育水平直接影响到人才质量的高低。但随着现代社会对技术人才的需求空前加大,导致一些高职院校盲目进行改革,过分强调职业技术教育,轻综合素质的培养,把学生培养成为技术熟练的"工具人"。因此,素质教育的推行已经成为大势所趋,改革已成为必然之举。该文主要结合素质教育现状,分析高职学生素质教育面临的问题和归因,从课程体系、文化建设、师资队伍、考核体系等方面入手,探析了素质教育实施的有效途径。     

河流断面演变关键影响因子遥感统计分析与识别

选取人类活动影响较小的三江源地区,利用多源遥感数据,结合最小二乘法与模糊聚类法开展大数据统计分析,探索自然因素对河流断面形状空间变异的影响.结果表明:在所有影响因素中,流域面积是驱动河流断面形状变化最主要的影响因素,随着断面控制流域面积的增加,上游"窄-深"型河道渐变为下游"宽-浅"型河道;土壤孔隙高、粉粒含量大、断面位置坡度高、植被盖度低的地理环境更利于抛物线型河流断面的形成;断面形状拟合参数(a)、控制流域面积(S)与宽深比(RWD)的关系函数均为指数型函数(a=c1ed1s,RWD=c2ed2S).以上结论适用于受人类活动影响小、资料缺乏的山区自然河道,可准确、高效、安全地获取河流断面形状,为河流水质评价、生态流量计算、河流健康保护、水土保持措施配置研究等奠定坚实的方法和数据基础,助力我国生态文明重大方略的实施.     

面向OD客流的高速列车开行方案的优化

满足旅客出行需求的列车开行方案能够更好地吸引客流，提高高速铁路的核心竞争力.以最大化经济收益和最小化出行费用为目标函数，以高速铁路开行方案为研究对象，以旅客出行需求等作为约束条件，将列车开行方案与OD客流量结合起来，同时考虑旅客的购票心理和列车购票的时效性，建立了一种基于动态客流的列车开行方案的多目标优化模型，并设计一种基于个体信息和改进变异算子的多目标差分(SG-MOSaDE)算法进行求解.以广州市某线路为例进行实验，结果表明，优化后的开行方案不仅最大化满足了旅客出行需求，而且在提高铁路部门经济收益的同时降低了旅客的出行花费，并且优化后的列车总停站次数较原来有所下降，停站方案更加均衡.     

引入全局算法的小批量K-Means

提出一种引入全局算法的小批量K-means.算法应用全局搜索算法,解决在大数据情况下运算耗时问题和传统K-means对初始中心点敏感的问题.实验结果表明,该方法在获得最佳结果的前提下可以节省大量的计算时间.     

采用多尺度方向微分比率的角点检测算法

针对相邻图像结构间的相互干扰会导致角点错检率升高的问题,提出了一种基于多尺度方向微分比率(MDDR)的角点检测算法。该算法首先利用Canny边缘检测算法提取原始灰度图像的边缘轮廓;对于每一个轮廓像素,分别利用各向同性导数和各向异性高斯方向导数滤波器提取主方向及其正交方向上的方向强度微分信息;然后将3个尺度下微分比率融合为MDDR测度;最后进行阈值和非极大值抑制处理获得最终角点。不同于传统角点检测算法中只使用单一滤波器,MDDR算法中使用2种不同类型的滤波器,能在精确提取角点附近不同方向微分信息的同时避免邻近图像结构间的相互干扰,从而提高了角点定位准确性并增强了测度的噪声鲁棒性。实验结果表明,MDDR算法的平均检测准确率比点到弦距离累积算法提高了27.1%,并且平均错检率比残余面积算法和Gabor算法分别低28.4%和32.4%。