河南省云计算、大数据领域专利申请情况研究与分析

云计算、大数据作为新兴计算机技术,最近几年发展迅速,云计算、大数据领域专利申请量从侧面反映了一个地区科技产业发展情况。本文通过对云计算、大数据的专利数据进行统计分析,梳理了云计算、大数据相关专利技术成果,对河南省内云计算、大数据领域的主要申请人、各地区申请量等进行了分析,为河南省建设知识产权强省以及加快推进云计算、大数据发展提供参考。     

大物质分选机在餐厨垃圾预处理中的应用

餐厨垃圾预处理阶段物质分选对整体处理工艺影响较大，如果分选不到位，浆料中杂物多，会导致管道磨损严重、设备故障率高等问题。通过调节进料频率及大物质分选机的运行频率，探究大物质分选机较优的运行参数范围，使分选工作更加有效。试验结果表明：大物质分选机运行频率为70 Hz，进料频率小于17 Hz为较优运行参数，此时设备电流值较低且波动曲线较为平稳，分选料中有机质质量占比在33%~37%，与其他工况相比，有机质质量占比至少低了3%；运行工况的变化不会对浆料的组成成分造成影响，其中剩余物、果皮和骨头质量占比较大，三者占比总和在98%以上，其他杂物质量占比不超过2%。     

基于微阵列背投技术的大屏幕显示系统研究

本文设计开发了一种基于微阵列背投技术的大屏幕显示系统。系统采用了LED光源阵列通过光学透镜投射至显示幕,形成图像,减少了光线损耗,有效削弱了有害蓝光对观看者视觉的影响,获得了较好的图像质量。     

首幅全景海底地形图的成型

1977年，美国科学家Marie Tharp和Bruce Heezen发表了首幅全景海底地形图，海底的种种特征第一次完整、直观地展现在世人面前。这张图在当时引起巨大轰动，即便是现在，这张图在地球科学领域仍有着不可撼动的地位。这张地形图的背后隐藏着两位科学家对世界海底长达20余年系统、细致的研究。文章对Marie Tharp和Bruce Heezen当年研究的过程、技术及方法加以回顾，并阐述二人所做研究的重要意义。     

大承气汤抗高热动物模型体温变化实验观察分析

目的:研究大承气汤对高热症SD大鼠模型的退热作用。方法:大鼠尾静脉注射浓度不一样的脂多糖(5、10、20、40、60、80μg/kg),对各组的体温变化进行观察记录,采用LPS最适宜的剂量建立脂多糖(LPS)大鼠发热模型。将40只SD大鼠随机分配为空白对照组、LPS模型组及大承气汤5、2.5、1.25 mL/kg组。对大鼠药物处理后每隔30 min测量一次体温,连续记录6 h,观察各组用药后体温变化,记录各自变化温度值,对退热效果进行对比与评价。结果:与模型组比较,大承气汤各剂量组退热作用均明显提升(P0.05),对LPS作用下的大鼠发热有很好的抑制作用。结论:大承气汤对LPS作用下的发热有良好的解热作用,而且呈现出剂量依赖型。     

大入射余角CFAR检测器

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。     

一种分布式文件系统的推送式数据预取机制

为了克服传统的数据预取机制的不足,提出了一种在分布式文件系统中存储服务器端的推送式数据预取机制.在达到减少网络通信的数据量和通信时延目的的同时,可以让运行客户端文件系统的计算节点从跟踪I/O操作和预测I/O操作的工作中脱离出来,减轻了客户端的工作负担,提高了存储系统的性能.     

基于量子辐射场的大数据安全存储寻址算法

大数据存储过程面临着与日俱增的各种威胁,而传统数据存储算法难以有效应对这些新型威胁。以量子力学和量子遗传的关系为基础,构建量子辐射与量子遗传迭代的、双向可逆过程的数学函数和计算机程序,为流数据的大规模量子安全存储构建软件基础环境。在量子力学和量子遗传的映射关系下,将量子染色体的定义和交互作用通过量子比特和量子旋转门的计算实现,将量子染色体的交互通过量子引力作用和量子斥力作用的交互实现,将量子染色体动态过程的主要衡量指标通过引力和斥力的叠加态来计算产生。用量子引力和斥力来引导流数据的动态存储寻址、出入栈过程与路径,进而将大数据存储过程双向映射为量子辐射场和量子空间域问题,得到安全存储路径与存储地址。     

大数据下高校智能资助的技术方案与实施模式研究

文章分析了高校贫困生资助存在的问题,从实践层面提出大数据下高校实施智能资助的优势、技术方案、实施模式与建设对策,并用一个典型案例详细解释大数据下智能资助的可能性与优越性,为高校资助工作的完善提供有价值的参考建议。     

大数据分析的认识特征

随着云计算等巨型、智能化工具的产生,大数据分析在我们的生产和生活中的作用越来越大,大数据分析展现为点状、预测和量化的认知结构。大数据分析虽然是对相关关系的分析,但它是通过对群集现象的搜集、记录和建模而完成的,大数据分析只是人类认知模式中的一种,并且是撇开定性的因果解释的定量分析的一种,它同质性的因果分析一起构成了人类认识方法的两翼,它不可能替代更不可能消解人类认识最为本质的因果解释。不管大数据分析今后何等智能化,它永远是人类操作和控制的计算工具。