LER路由器的软件实现

针对MPLS网络建设中某些路由器不能升级的问题进行了分析，提出在LINUX操作系统下以软件实现部分的标记边缘路由器(LER)功能，配合这些路由器实现MPLS功能。该软件实现了对标签的各种操作，解决了标签的定义、FEC的分类、标签的绑定、标签的交换和转发、标签堆栈的操作等工作。标签分发协议LDP控制交换路由器之间交换标签与FEC绑定信息，协调LSR之间的工作，软件中对LDP相关功能也进行了设计。     

1800mm虚拟轧机板形控制性能

定义了评价轧机板形控制性能的六项指标,包括承载辊缝凸度调节域、辊缝横向刚度、板形调控功效曲线、边缘降、辊间接触压力平均幅值和辊间接触压力分布不均匀度.建立了HC,CVC,PC和DSR系列轧机的有限元仿真模型,并从板形控制性能的六项指标方面分析了当前国际上流行的各种机型的特点.     

基于Diff-Serv网络中接入控制算法及其实现

对现有接入控制算法(CAC)进行了分析比较,提出了一种面向基于Diff-Serv网络的接入控制算法,给出了该算法中区分服务的映射算法、接入控制算法的实现过程.这种算法的目标是提供可靠的服务质量保证和高的资源利用率.     

一种基于彩色图像的锐化算法

对常用锐化算法进行改进，提出了一种新的针对彩色图像的边缘增强算法，并用模糊集理论选取阈值去除噪声．实验证明，改进的算法能有效地突出彩色图像的边缘，与其他算法比较，该算法耗时很少．     

快速B样条二维细微边缘检测算法

传统的边缘算法无法得到令人满意的图像细微边缘检测结果。作为对传统边缘算法的补充，这里提出了用于图像特征提取的细微边缘检测算法。采用快速B样条转换实现快速图像插值可以提高运算速度。这种基于B样条函数的算法能快速计算出信号的一阶导数，通过搜索图像一阶导数最大值的位置确定边缘点的位置。实验结果表明图像经插值放大3倍以后可以获得满意的细微边缘检测结果。     

数字图像处理技术在指针式仪表读数系统中的应用

阐述了基于图像处理技术的指针式仪表自动读数系统的结构和工作原理，分析了采用Matrox MeteorⅡ图像采集卡应用软件系统的开发特点．在图像处理方法上，比较了Canny算法和Morlet小波基函数的小波变换算法对图像边缘检测的效果．结果表明，采用小波变换检测边缘，提高了检测精度，满足了实际应用的需求．     

一种基于数字图像技术的工件壁厚测量方法

将数字图像技术应用于工件厚度的测量，利用阅值分割、边缘提取等技术手段获取工件的边缘，在计算工件壁厚时，提出了相关算法。该测量方法具有速度快、精度高、可靠性强、易于控制的优点。     

辽北新宾?苇子峪地区太古宙花岗质岩石的形成年代、成因及其地质意义

辽北新宾?苇子峪地区的花岗质岩石主要由英云闪长质?奥长花岗质片麻岩和二长花岗岩?正长花岗岩岩体等组成。为确定其形成年代及成因, 对这些花岗质岩石进行锆石U-Pb-Hf同位素和全岩地球化学分析。锆石LA-ICP-MS U-Pb同位素定年结果表明这些花岗质岩石均形成于新太古代, 英云闪长质和奥长花岗质片麻岩的岩浆结晶年龄分别为2588±4 Ma (MSWD=1.3)和2587±6 Ma (MSWD=1.8), 二长花岗岩?正长花岗岩则侵位于2555±4 Ma (MSWD=0.51)。全岩地球化学和锆石Lu-Hf同位素研究表明, 英云闪长质?奥长花岗质片麻岩形成于俯冲板片的部分熔融, 其原始岩浆在上升过程中受到地幔楔岩石的交代; 而二长花岗岩?正长花岗岩中一部分岩浆起源于变质杂砂岩的部分熔融, 其余形成于以变质玄武岩与变质沉积岩为主要成分的混合源区的部分熔融。结合近年的研究成果, 认为新宾?苇子峪地区的新太古代花岗质岩石可能形成于活动大陆边缘的动力学背景。     

大陆边缘三角洲盆地油气成藏特征类比研究

大陆边缘三角洲盆地一直是油气最为富集的地区之一,世界上很多大的油气区均是分布在三角洲盆地,如西非尼日尔三角洲盆地,东非鲁伍玛盆地三角洲和印尼库泰盆地马哈坎三角洲等。通过对不同类型大陆边缘三角洲盆地油气地质条件的差异性对比研究,明确在不同构造演化阶段发育的三角洲盆地的盆地结构、内部构造样式、烃源岩特征及成藏模式均存在明显差异。其中,漂移期发育的尼日尔三角洲和鲁伍玛盆地三角洲重力滑脱推覆构造体系发育。在裂陷期拗陷阶段发育的库泰盆地马哈坎三角洲重力滑脱推覆构造体系不发育。马哈坎三角洲和尼日尔三角洲盆地的主力烃源岩均来自三角洲体系,以生油为主,具有自生自储,近源成藏的特点。东非鲁伍玛盆地烃源岩为下侏罗统海湾环境海相烃源岩,主要生裂解气,具有阶梯式长距离运移,远源成藏的特点。     

边缘计算下基于深度强化学习的车联网任务调度

针对边缘计算下车联网中时延约束型计算任务的卸载执行问题，提出一种基于深度强化学习的任务调度方法。在多边缘服务器场景下，构建软件定义网络辅助的车联网任务卸载系统，给出车辆计算卸载的任务调度模型；根据任务调度的特点，设计一种基于改进指针网络的调度方法，综合考虑任务调度和计算资源分配的复杂性，采用深度强化学习算法对指针网络进行训练；运用训练好的指针网络对车辆卸载任务进行调度。仿真结果表明：在边缘服务器计算资源相同的情况下，该方法在处理时延约束型计算任务的数量方面优于其他方法，有效提高了车联网任务卸载系统的服务能力。