常用排序算法时间开销的实验统计分析

以数值数据为排序对象,对交换排序、冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序以及快速排序等常用的六种排序算法的时间复杂度从实验统计角度进行分析和对比.本实验统计数据分析可知具有相同定性指标的排序算法,可能实际时间效率有着很大的差异,这组实验数据可为实际应用中排序算法的选择提供参考.     

退火温度对钨中He相关缺陷演化影响的研究

本文通过离子注入向钨体中注入能量为100keV氦离子,并利用X射线衍射(XRD)以及慢正电子束分析(SPBA)手段研究了不同退火温度下氦在钨体中的行为以及相关缺陷的演化.实验结果表明:低温退火并未改变相关缺陷的类型,样品S参数的下降表明低温退火导致了缺陷浓度的降低;当退火温度达到700℃时,样品S-W参数线性分布的变化表明缺陷类型逐渐发生改变;随着退火温度的进一步升高,He相关缺陷的演化程度加剧并向更深处迁移.     

移动学习中的复制服务器的动态选择方案研究

移动学习是一种移动计算环境中的WEB服务，可采用复制WEB服务器的策略提高响应性，移动数据库技术的三级复制机制能比较完美地适应移动学习过程的特性，对于其第一级复制-服务器级复制存在这样的特点，分布于不同的地理位置的多个复制服务器，能为用户提供的服务质量是不同的，而且是动态变化的，所以如何选择复制服务器为移动用户提供服务是一个关键问题，提出了以客户为中心的负荷分布机制保证移动学习的可用性和响应性，并选择在WAP网关实现该机制。     

一阶马尔可夫链在点击流分析中的应用

通过点击流分析用户对一个网站最可能的浏览路径,这样可以达到预测目的,进而辅助商务决策.本文提出将数据挖掘技术应用于点击流分析,采用第一阶马尔可夫链模型,通过对点击流串化处理计算点击流的状态转移矩阵,以期为商务网站更好地掌握市场动态提供良好的支持.     

Struts+Spring+Hibernate架构及开发方法

针对j2ee重量级架构及其衍生架构层次耦合度大,分工不明确的缺点,提出结构清晰,低藕合度的Struts Spring Hibernate架构.描述架构的工作原理并举例给出了开发方法.     

移动学习中的学习资源管理模型研究

参照国内外学习资源标准化研究成果，结合移动数据库理论，提出了基于CDMA的移动学习系统的学习资源管理模型MLSC-RMM。MLSC0RMM分两个层次：第一层是学习对象模型层，第二层是学习资源库模型层。在学习对象模型层采用LOM标准，在学习资源库模型层采用三级复制体系结构。     

类内聚度量研究

类内聚被认为是面向对象软件的重要属性．内聚反应了类中成员相联系的紧密程度．讨论了面向对象范型软件度量的类内聚度量的研究现状．学术界已提出了几种关于面向对象范型类内聚度量，这些度量都是以类中关联成员为度量基础．多数的类内聚度量是基于实例变量访问准则、研究了上述内聚度量，总结定义了两种基本的方法关联准则：属性使用准则和方法调用准则。     

一个网络教学多Agent系统数据模型的研究

应用Agent技术，构建了一个网络教学多Agent系统（Web-Based Education Multi-Agent System,WBEMAS)模型。模型中学习资源库采用了IEEE LTSC LOM标准，并用XML实现，使得寻找和使用资源的过程更有效；并在模糊理论基础上建立学生模型，使之更加个性化和智能化。     

动态语言字符串连接方法的性能研究

Python语言是一个强大的面向对象程序设计语言,具有可扩展性,可嵌入性,以及丰富的计算生态等特点,目前已广泛应用于各个领域.但其高度的抽象却带来巨大的性能代价.如何进行高性能编程是亟待深入研究的方向.字符串操作是数据处理中最常见的,针对字符串拼接操作的三种方式进行实验对比,这次实验研究对于使用Python作为大数据处理工具的代码优化具有一定的指导意义.