DPI用户行为触发智能提速应用的初探

电信行业发展的趋势是运营商竞争日益激烈,面向客户的服务越加细分和差异化。客户服务差异化越明显,给运营商带来的运营成本越高,因此精确化营销服务已经成为电信运营提高竞争力的一个重要营销手段。文章探讨采用DPI和DACS联动运营的模式,面向本网用户进行价值"挖潜",以分析数据直接驱动运营需求。     

32电路线对线连接系统：连接系统

Molex公司推出一款32电路线对线连接系统。 CMC模块化混合连接系统专门针对高传导性应用和严苛环境应用而设计，并且获广泛认可为用于汽车和运输动力传动应用的业界标准接口，应用包括发动机控制单元（ECU）、自动变速箱、悬挂控制器和电气泊车制动。     

Mg含量及包套厚度对套管法Nb_3Al前驱线机械性能影响

制备具有优良机械性能Nb3Al前驱线是得到Nb3Al超导长线,继而制备实用化高场磁体的基础.本文选用Mg的含量分别为1.08wt.%和4.48wt.%的两种Al合金棒作为Al芯,不同壁厚的Cu管作为包套,利用套管法分别制备了两组不同芯丝数的Nb3Al前驱线.通过观察和测量两组前驱线芯丝形状和硬度的变化,以及对前驱线拉伸曲线和拉伸后断口形貌的分析,研究了影响前驱线机械性能的因素,提出了改善芯丝加工性能的方案.结果表明:Mg含量和Cu包套的壁厚对前驱线的机械性能有很大的影响,选择合适的Al合金棒以及包套,可以得到芯丝均匀,具备良好机械性能的Nb3Al前驱线,49芯前驱线经过扩散热处理后得到了15.7K的超导转变起始温度.     

基于小波包阈值法的无线电信号消噪研究

无线电信号受环境、设备等因素的影响,使监测接收机收到的无线电信号被噪声不同程度地污染,影响到监测数据的准确性.信号消噪在通信和信息学领域一直是研究的重点之一,本文介绍了小波包阈值法的无线电信号消噪原理,提出有效的消噪算法,通过仿真实验进行对比,证明了该方法的有效性.实验证明,小波包阈值法简单可靠,能够有效消除噪声,达到还原原始无线电信号的目的.     

普天法尔胜喜获7项专利

普天法尔胜光缆业务在科技创新和技术改进方面取得了极其丰硕的成果,同时也积极为这些科技成果申报了专利保护。近日,普天法尔胜接到国家知识产权局授权的实用新型专利共7项,分别是:1)一种新颖的光电混合缆;2)应变传感光缆;3)防鼠抗电光缆;4)一种性能较好的GYXTW型光缆;5)大套管在线鼓包监测装置;6)束管纤差一致性保持装置;7)光缆钢带纵包成型模具。     

众包科学：网络时代公众参与科学的全新尝试——基于英国“星系动物园”众包科学组织与传播过程的讨论

众包科学是由科学研究主体与活跃在社交网络的社会公众组成,将科学研究中的相关人员、数据资料、研究创意通过网络技术动态地联系在一起,跨越时间、空间及传统科研组织边界,以提高科研任务完成的效率和质量的一种新兴科学生产方式。英国“星系动物园”的实践表明,公众会在众包科学组织中经过认同、学习、表达三个阶段达到良好参与的效果,以此丰富网络时代科学传播的内涵,为科研组织形态和科学生产范式的演进带来源源不断的创新力量。     

基于EMD-WP的高精确度特征提取方法

在图像、语音识别或故障诊断等领域,特征提取是关键技术。在研究了小波变换和经验模态分解之后,深入分析了两者在特征提取上的优势和不足,提出了一种将两者优势有效结合来提取特征信息的方法。该方法先将信号做经验模态分解(EMD)得到平稳化单模态分量,再对单模态分量做小波包(WP)分析。最后,通过仿真和实例将本方法和已有文献中的方法进行对比,结果表明该方法不仅具有较高的可行性,而且可以准确地提取特征信息。     

基于组合双向拍卖的物联网搜索任务分配机制

如何合理地分配搜索任务,进而激励用户加入到搜索中是物联网搜索亟需解决的关键问题。针对物联网中数据实效性强的特点,结合物联网搜索中用户的高异构性和动态性,提出一种基于组合双向拍卖的搜索任务分配模型,从市场供求关系的角度描述了搜索发起者、搜索参与者和搜索引擎之间的关系。首先引入了竞价价值的概念,提出了一种基于贪心策略的启发式算法确定竞拍成功的用户集合,然后提出一种基于临界价格的定价算法,确保用户的竞价反映了其真实估价。理论分析及实验结果证明所提任务分配机制在保证激励相容性、合理性的基础上,有效提高了物联网搜索引擎的效率。     

半导体物理实验教学探索与实践

"半导体物理学"是电子信息类专业重要的专业基础课,其教学效果将影响微电子创新人才的培养质量。我们针对目前部分高校存在实验条件不足、半导体物理实践教学环节缺失的情况,提出了用半导体材料和器件模拟平台搭建虚拟半导体实验室,以弥补传统的半导体基础实验室开展实践教学的不足。教学实践证明,这一方式有效地调动了学生对本课程的学习积极性,教学效果得到了明显改善。     

基于Hadoop的校园网用户阅读偏好研究

导读工作对于大学生成长来说至关重要。针对问卷调查法对网络阅读研究的不足,提出一种结合Hadoop与深度包检测技术的应用方法对网络阅读行为数据进行深层分析。该方法以校园网数据为基础,通过设计Map Reduce并行计算任务,进一步结合网络爬虫建立的书籍信息库,实现对校园网中阅读网站访问量、书籍浏览类型和阅读时间段的偏好统计与分析。在实际应用中希望能为高校针对大学生开展导读工作提供可靠的数据分析和技术支撑。