E-Prime心理实验系统及其在教学中的应用

E-prime是一个通用、标准化的心理学实验平台,在科研与教学中发挥着重要作用,本文通过对E-prime软件的介绍,明确其优缺点,以便更好的应用该平台为教学服务。     

基于嵌入式平台的WLAN实现

随着移动通信和便携式通信的发展,无线局域网WLAN(W ireless Local Area Network)应运而生,日渐普及。各种嵌入式终端由于空间的限制,大多提供了外形紧凑、兼容性良好的CF(Compact F lash)接口,若要在这些终端上实现无线网络功能,基于CF接口的无线网卡驱动和配置就成为需要解决的问题。为此,从L inux操作系统下WLAN的层次模型入手,详细分析了L inux设备驱动程序原理、L inux对CF接口的WLAN设备的识别、驱动程序绑定及调用相关脚本完成参数初始化的过程;成功实现了S itsang/PXA255嵌入式开发评估平台基于CF接口的无线网络通信,为后续的无线视频、无线GPS(G lobal Position System)定位等开发,解决了关键技术问题,具有较高的实用价值。     

H.264的网络传输适应性解决方案

文章对最新的视频编码标准H.264在网络友好性和容错性方面的解决方案作了全面的剖析.首先简要地回顾了它从先前标准中继承的技术,如数据分割等,随后重点介绍了H.264特有的几个创新技术以及它们在抗误码方面的不俗表现.     

“无线传感网络”课程教学研究

针对目前高等院校物联网工程专业＂无线传感网络＂课程教学存在的主要问题,考虑学生因素,从课程设置、教学方法、综合素质培养等三个方面提出了合理的解决办法,以便有效提高学生的理论知识和专业技能.     

浅谈通信企业的驻地网建设

驻地网是指在一定区域内进行的土建项目竣工后,用光纤或铜缆通信设备连接形成的网络。驻地网建设既与房地产建设相互依存,又是通信企业固定终端发展的根基。从重视程度不足和机构设置不完善两方面分析了目前中国联通在驻地网建设和经营中存在的问题,并从加强机构建设、增加资金投入、重视工作协调、提高服务质量等几方面提出了相应措施。     

基于CDIO模式的高职《软件工程》教学改革实践

《软件工程》作为计算机类相关专业的基础课程,重在培养学生的软件开发能力及工程实践能力.CDIO工程教育模式实现了工程教育中实践能力与理论知识的有效衔接与平衡,从而受到国际高等工程教育界的认可和赞扬.针对目前《软件工程》教学中存在的问题,结合CDIO教学模式对高职《软件工程》的教学改革提出相应的建议,以期提高教学质量.     

城市轨道交通网络化运营条件下车辆基地的资源共享研究

随着国内城市轨道交通建设的快速发展与网络化运营的需求,车辆基地的资源共享研究受到日益广泛的关注与重视.该文旨在从线网车辆运用及维修角度对整个线网车辆基地进行分析研究,探讨相关各专业各种资源的共享、合理取舍和确定各车辆基地的规模.     

融合信任机制和HBMO算法的WSN能耗均衡分簇方法

针对无线传感器网络(WSN)中的能耗和安全问题,提出一种融合蜜蜂交配优化(HBMO)算法和轻量级信任机制的WSN分簇方法(LWT-HBM).首先,将WSN分成若干个小区,通过HBMO算法选择各自最优的簇头;然后,构建分簇结构,根据簇头和基站的距离设置簇的大小.在簇头能量消耗殆尽前,会利用HBMO选择替代簇头,以此均衡网络能源.在选择簇头的同时,融入轻量级信任机制,根据直接信任和间接信任值来评估节点的可信任度,避免恶意节点被选择为簇头.同时给出了一种精确能耗模型用来计算系统的整体能耗.通过实验将此方法与LEACH和TBCMA方法进行比较,结果表明LWT-HBM方法具有更低的能耗,有效的延长了网络寿命.     

基于Drools的告警根因系统的研究

在针对网络设备的告警根因分析系统中,由于网络设备的变化或新告警的产生,都会带来根因分析算法的变动,所以在程序中通过代码对根因告警进行分析的传统开发方案并不适用于网络设备告警系统的开发。提出了一种基于Drools的系统开发方案。该方案将规则(根因分析算法)和根因分析程序分开,由设备维护人员维护规则。当网络设备的结构发生变化或产生新告警时,系统不再需要修改根因分析程序,减轻了后期维护工作。在真实场景进行实验,实验结果验证了该开发方案的有效性与合理性。     

基于网络层析成像技术的道路交通流预测算法

为了更有效地预测城市路网交通流量,本文提出了一种城市道路交通预测模型.该模型基于网络层析成像(Network Tomography, NT)技术建立生成树,采用期望最大 (Expectation Maximization, EM) 算法得到路网子网车流概率分布,再结合路网子网中流量守恒原则,对待预测路段流量进行推测.实验结果表明,该模型优于现常用的人工智能模型,对城市交通流量预测更为有效,且提高了预测精度.