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81.
车载LiDAR系统是继机载LiDAR系统后的又一新型测绘方式,在数据采集和处理中有着自身独特的方法。以StreetMapper360系统采集的一段厦门环岛路数据为例,分析了车载LiDAR系统的主要误差来源,随后从激光点云的数据采集、GPS/IMU数据后处理、安装误差角检校与地面控制点调整4个方面讲述了改善车载激光点云数据精度的方法,最后用地面检查点验证了点云成果数据的精度。 相似文献
82.
周培培 《科技情报开发与经济》2011,21(2):1-3
分析了北京工业大学图书馆目前的存储状况及数据库应用情况,并针对网格技术对提高数字图书馆之间共享信息、协同工作能力方面的优势,提出了存储网格系统模型,并提出数字图书馆网格的建设思路。 相似文献
83.
DNDGN型多功能激光盘煤仪在火力发电厂的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
郝山武 《科技情报开发与经济》2011,21(26):173-176
对DNDGN型多功能激光盘煤仪在阳城国际发电有限责任公司的实际应用情况进行了归纳总结,详细介绍了该系统的构成部件、盘煤原理和安装操作过程。结合公司4号煤场实际盘点数据,重点进行了盘煤精度分析。实际运行表明,DNDGN型多功能激光盘煤仪可实现火电厂露天煤场存煤量的快速自动测量,而且精度高,有效解决了火电厂普遍无法获得煤场精确存煤量的难题。 相似文献
84.
支持多租约SaaS应用按需服务的负载均衡策略 总被引:2,自引:0,他引:2
负载均衡是支持多租约SaaS应用实现可扩展性的关键技术.针对现有的负载均衡策略无法适应多租约SaaS应用按需服务特点的问题,提出了一种支持多租约SaaS应用按需服务的负载均衡策略.基于对租约用户个性化需求的分析,建立了面向租约功能类型的服务器负载模型.面向租约用户非功能需求提出了系统资源预分配规则和算法,并基于系统资源... 相似文献
85.
对金属有机骨架(MOFs)材料的结构及合成方法做了简要概述;结合国内外研究现状详细介绍了MOFs材料在吸附存储与分离领域的研究进展,并对MOFs材料在该领域的应用进行了展望. 相似文献
86.
随着云计算的流行,云存储也得到了广泛的关注和支持。但云存储自身的数据安全问题阻碍其推广应用,云存储的安全问题也不仅仅是传统安全能够完全解决的,这其中涉及到一些新的关键技术和管理技术。本文主要对云存储安全中的数据加密存储与检索、密文访问控制等关键技术进行了分析。 相似文献
87.
基于Hadoop建立云计算系统 总被引:1,自引:0,他引:1
云计算是2007年底正式提出的一个新概念,本文分析了云计算的特征和Hadoop的作用地位.针对Hadoop这样一个在集群上运行大型数据库处理应用程序的开放式源代码框架进行了云计算平台的实现,并进行了实验验证. 相似文献
88.
刘荷花 《重庆大学学报(自然科学版)》2011,34(12):109-114
针对NativeXML数据存储性能不高、支持查询和更新效率低等不足,提出一种新的半结构化信息存储模型WNXD。引入动态倒排技术和数据映像机制,将记录和分页的存储模式相结合,建立3种结构化索引,用不同方法解决了结构化和动态增长的矛盾。创建了实用的存储模型,提供了从整体到局部,从元素、属性到具体值的全面覆盖访问策略,底层的数据存取,尤其是内容混杂的各类形式异构数据的有效性和完整性存取,得到了最大程度保证,查询次数减小了I/O,提高了系统处理性能。 相似文献
89.
采用低温球磨技术制备了Mg-4%Ni-1%NiO储氢材料,主要研究低温球磨时间对材料形貌结构以及储氢性能的影响.采用扫描电子显微镜(SEM)和X射线衍射(XRD)分析材料的形貌和相组成,采用压力-组成-温度(P-C-T)设备研究材料的储氢性能.结果表明:分别经过2、4和7 h球磨后,材料的相组成没有发生明显改变,只有极少量的Mg2Ni合金相生成.随着球磨时间的延长,材料的平均粒度逐渐下降,作为催化剂的Ni、NiO相逐渐揉进基体内部.伴随着上述变化,材料的活化性能、吸氢性能逐渐提高,球磨到7 h后材料仅需活化1次即可达到最大吸放氢速率,初始吸氢温度降为60℃,在4.0 MPa初始氢压和200℃下吸氢量为6.4%(质量分数),60s即可完成饱和吸氢量的80%,10min内完成饱和吸氢量的90%;材料的放氢性能则在球磨4 h后已经基本保持不变,0.1MPa下初始放氢温度为310℃,在350℃、0.1MPa下材料可在500s内释放饱和储氢量的80%. 相似文献
90.
k-means聚类算法的MapReduce并行化实现 总被引:1,自引:0,他引:1
针对k-means聚类算法特点,给出了MapReduce编程模型实现k-means聚类算法的方法,Map函数完成每个记录到聚类中心距离的计算并重新标记其属于的新聚类类别,Reduce函数根据Map函数得到的中间结果计算出新的聚类中心,供下一轮MapReduce Job使用.实验结果表明:k-means算法MapReduce并行化后部署在Hadoop集群上运行,具有较好的加速比和良好的扩展性. 相似文献