简论网络技术应用与高校传统德育模式的转换

信息化时代网络技术的迅速发展,给高校思想政治教育带来了巨大的冲击。作为大学生思想政治教育的主阵地,高等学校肩负着"立德树人"的根本任务。因此,我们必须认真研究网络自身所具有的特点及其对高校思想政治教育的影响,转变思想政治教育观念和教育模式,以全面推动网络技术与高校教育的优化结合。     

近似2-连通k-支配容错虚拟主干网

由于无线网络存在节点失效、链路断裂等特性,虚拟主干网需要具备一定的容错性。利用2-连通k-支配集作为容错虚拟主干网的模型。通过分析单位圆盘图中极大独立集的性质和连通图的块-割点树结构,首次设计出在无线自组织网络中构造2-连通k-支配虚拟主干网的近似算法。从理论上分析了该算法的时间复杂度,并证明了该算法的近似比为常数。     

基于径向基函数网络的二维平面标定方法

二维平面的标定即恢复某平面上点的世界坐标。传统的考虑各种非线性畸变的标定方法十分繁琐，而径向基网络可以实现从输入到输出的任意非线性映射，因此可将径向基网络应用于二维平面的标定。用神经网络来拟合摄像机的反投影过程，经训练建模后，网络输出能够反映训练样本的特征，可以得到较高的标定精度。实验结果证明了该算法的可行性。     

中国三大城市群内部城市网络联系特征分析——比较与启示

城市群已成为区域经济发展的重要载体和国家参与国际竞争与分工的基本经济单元,而城市群内部城市网络联系特征对城市群内部产业布局、城市间功能分工、城市群整体集聚经济的实现程度均产生重要影响。基于修正后的引力模型,文章以长三角、京津冀和珠三角三大城市群为研究对象,分析了城市群内部城市间的网络联系特征,并据此对城市群内部城市的等级结构进行了划分。结果表明:城市之间经济联系强度受交通时间距离支配;各城市群内部城市间网络联系特征差异明显;各城市群内部城市的等级结构存在不同程度的断层。     

多媒体传感器网络中被动目标定位算法

针对被动目标定位问题,提出了一种多视觉感知节点协同定位算法.与传统的视觉目标定位方法不同,该算法无需进行训练或特征识别,而是各个节点基于机器视觉理论,将目标投影为定位平面上的一条直线,并使用Hough变换将该直线映射为Hough空间中的一个离散点,最后对离散点进行正弦曲线拟合,拟合参数即为目标的最终位置估计.根据视觉感...     

大众快速客运系统路线的二阶段规划法

大众快速客运系统（ＭＲＴ）路线二阶段规划法首先在交通中区范围内进行ＭＲＴ的交通影响区优化，然后再在交通小区范围进行路线合理步行区优化．该方法符合ＭＴＲ系统的特点和路线设计的要求，减少了计算量，应用于鞍山市轻轨路线的设计，证明是可行的     

基于AQUATOX的景观水体水生态模拟及生态修复

针对城市景观水体富营养化问题,以华北某生态小城镇(HM镇)内的景观湖泊为研究对象,建立了基于利用AQUATOX的水生态模型,对景观湖泊富营养化与水生态系统的相互关系进行了研究.根据模拟结果确定了景观湖泊中需要改善和控制的水质指标与富营养化藻类,并对植物和动物修复的生态修复方案进行了对比分析.研究结果表明,AQUATOX可以模拟景观水体的水生态变化过程和水质状况,为景观水体的生态修复和水质管理提供依据.     

基于Voronoi图的无线传感器网络覆盖算法研究

网络覆盖技术决定了无线传感器网络对物理世界和目标区域的监测能力.对于给定的被监测区域,如何达到最大的覆盖率,提高布撒方的防御能力,是覆盖控制中必须考虑的问题.Voronoi图具有良好的邻近性、邻接性、最大圆、快速划分区域和增删节点的特性.本文提出了一种基于Voronoi图的无线传感器网络覆盖算法,来定位覆盖漏洞区域,将未被覆盖的Voronoi图顶点加入到监测点中以提高被监测区域的覆盖率,并且研究了不同感知半径下传感器节点数量和覆盖率的关系.仿真结果表明,基于Voronoi图的覆盖算法有效的提高了网络覆盖率,从35.41％提高到了100.02％,且网络覆盖率随着传感器节点的感知半径的增大而提高.该算法容易实现,复杂度低,实验结果验证了算法的正确性.     

采用排序和打分-搜索的多阶转换网学习方法

针对现有学习方法主要用于先验网和一阶转换网,且对于多变量复杂转换网其效率和可靠性难以得到保障等问题,建立了一种从向量时间序列数据中发现多阶转换网的方法.在给出多阶数据集构造方法的基础上,通过条件相对平均熵计算建立完全有向无环图,并基于完全有向无环图排序结点,在结点顺序的基础上,通过局部打分-搜索建立转换网.这种方法将更加高效、可靠和实用.     

基于三网融合环境下的移动网络解决方案

基于当前推进电信网、广播电视网及计算机网三网融合的社会背景和发展趋势,从分析三网融合的现实意义出发,提出移动网络移动互联网交换中心解决方案和接入网解决方案,此解决方案是适合移动网络三网融合实施方案.