城市生活型街道空间视觉 品质的大规模测度

对街道空间视觉品质评价方法进行优化,采集街景图片并对其进行物理和感知层面的视觉品质评价.首先,通过5个指标描述街道骨架,采用机器学习分割技术对绿视率、围合度和天空开阔度进行三维计算,对贴线率和横截面比进行二维计算.然后,通过问卷调查对街景视觉品质进行主观的满意度评价.最后,通过相关性和回归分析,构建回归模型及拟合公式.结果表明:街道空间视觉品质满意度与绿视率和贴线率呈显著正相关,与围合度呈显著负相关,与天空开阔度和横截面比无明显相关性;3个强相关指标对视觉品质的影响程度从大到小为贴线率>围合度>绿视率.     

一种全息体视图重现方法的研究

计算全息中采用基于衍射的光栅条纹生成方法,将视场分为连续的8个区域,每个区域由一个空间频率不同的基本条纹衍射生成,并利用规则照相机几何获取的空间透视体生成的对极平面图,用计算全息与图像处理技术产生一个全息立体图,实现简单景物具有3D视差效果体视重现。     

基于Dijkstra算法驾车导航路径研究与实现

在地理信息系统(GIS)的实际应用中,对城市道路最短路径的搜索是人们研究的重点。怎么在错综复杂的城市道路网中查找到一条最短的路径,并将其显示,是驾车出行者最关心的问题。本文研究经典的最短路径搜索算法---Dijkstra算法并对其进行优化,开发出一套小型的WEBGIS系统,通过实验表明,该系统很好的满足了驾车导航路径搜索的需要。     

基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术

针对在节点间进行数据传输、备份等操作时,不同节点间链路带宽将限制分布式存储系统的性能的问题,借鉴软件定义网络及云存储技术的基本思想,通过对控制流与数据流的分离,提出了一种基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术.所提出框架中,在分布式数据节点之外引入一个中心控制节点,该节点掌握全局网络视图,全局网络视图中既包括数据存储表记录存储数据的分布,又包括当前链路带宽情况.在用户读取数据时,根据数据存储表确定需要的数据存放于哪些数据存储节点,指派相应的数据存储节点根据路由表发送数据包,并实时监测网络中的链路带宽负载情况,及时调整数据的传输路径.仿真验证所提架构和算法可以有效解决海量数据在不同位置的分配调度,以及缩短用户对大量数据提取的响应时间及提升存储速率等问题.      

面向智能主模型的事物特性表扩展方法

针对常规事物特性表不能有效组织智能主模型中多视图、多层次产品信息和设计知识的问题,提出了事物特性表扩展方法.首先结合智能主模型信息需求对事物特性进行分析分类,然后从广度维扩展事物特性多视图内涵,以完整表达面向设计过程的产品特性;深度维扩展采用知识映射矩阵表达产品特性与设计知识的关联关系,为产品设计过程提供设计决策知识;粒度维扩展从产品、部件、零件等结构层次构建多层次事物特性表,满足智能主模型智能缩放产品结构,在早期设计阶段快速评估不同配置方案的需求.通过某枪管设计优化实例,验证了所提方法的有效性.      

基于网络应用的MVC设计模式应用

简介了MVC设计模式的基本原理,分析了MVC中模型、视图、控制器三者的主要关系,论述了如何在网络应用中使用MVC设计模式。     

RFID数据流管理关键技术

新一代传感器和RFID(无线射频识别)技术为人们提供了强大的感知、理解并管理世界的能力,同时RFID数据具有不确定性、冗余性、蕴含时空性、需要在线处理等特点,也为数据管理提出了许多挑战,本文回顾了RFID数据管理的研究发展现状,从数据流连续查询、物化视图推导规则、复杂事件处理等角度分析了RFID数据管理涉及到的几种关键技术,最后介绍一种数据流驱动的RFID复杂事件处理系统(CodEye Event Processor)的设计思想,将RFID事件查询设计成复杂连续查询,能够有效捕捉并处理复杂RFID事件.     

视图发布的安全问题(综述)

视图发布是数据交换的主要手段,为资源共享提供了便利,但也带来了安全隐患,在视图发布过程中有可能造成敏感信息的泄露,保证发布视图的安全成为数据库安全的一个新课题。首先从研究方法、安全措施和安全级别等方面总结了现有的视图安全研究进展,然后给出了视图安全的研究意义及发展趋势。     

基于SQL Server的分布式教学数据库的设计与实现

提出了如何充分利用MS SQL Server 2000的数据库管理特性,采用链接服务器、分布式分区视图和存储过程构建分布式教学数据库的方法。     

ROLAP Server中一种实体化视图选择改进算法

数据仓库中用存储大量的实体化视图来加速OLAP的查询响应,如何在存储空间受限制的条件下高效准确地从实体化视图中找到用户需要的结果,成为ROLAP Server设计的一个重点和难点。这里提出了一个有效的实体化视图选取改进算法,考虑了加入候选视图和减少候选视图对整体空间和整体成本的影响因素,以达到候选实体化视图的加入与删除的最优化,获取较低的选取视图成本,经分析与测试表明,该算法取得良好的效果和效率。