存储技术的几大热门应用

网络经济时代,各种数字信息呈爆炸式增长,在各行各业中发挥着日益重要的作用。由于信息存储技术可以实现数据存储的安全性、高效性、可靠性、可管理性和快速恢复等特性,因此,随着数字信息在企业资源中的地位不断上升,特别是去年美国“9·11”事件的发生,使一些企业因数据丢失而遭受严重损失,存储技术引起了人们前所未有的重视。目前,对存储技术的研究和应用,主要集中在以下几个领域:存储备份、复制和同步、网络存储、虚拟存储等。     

通讯网的演进

在光纤高速传输技术、光交换与智能光网等与宽带接入、多媒体、3G等网络应用技术的推动下，建设基于IPv6协议的IP基础电信网成为可能。现在IP网正在朝着有序的、可管理的、有QoS保障的、可以支持各类业务的综合业务基础网演进。电信网也正在从网络接入层上、从长途网络层面上、从本地网络层面上、从固定网向含3G在内的移动网络等方面向支持IP技术及其综合业务的方面全面推进。     

窄带中频数字接收机高速信号处理技术

窄带中频数字接收机在雷达对抗侦察中得到了广泛应用，其高速信号处理技术是目前研究的重点。本文详细介绍了数字雷达告警接收机高速信号处理技术的发展现状和关键技术，最后通过对该技术的全面分析指出了值得深入研究的领域。     

软交换在本地网中的应用分析

电信业近年来发展迅猛，以互联网为代表的新技术革命不断影响改变传统电信的概念和体系，基于电路交换的PSTN电话网虽然可以提供64kbit／s的数据业务，但其业务功能和控制功能都是由程控交换机来完成的，无法满足客户日益频繁提出的新需求，在竞争日趋激烈的电信市场显得力不从心。作为电信公司利润主要产生点的本地网，如何提高市场响应速度，缩短新业务提供周期，在竞争中占领有利地位，引进新的融话音、数据、图像为一体，业务与控制分离的下一代网络显得尤为重要。     

一道高考题的探究在棱柱中的推广

文[1]作者由2005年湖南省高考数学试题（理10）定义了多边形面积三角形化定比分点及相关概念并得出了一些性质：     

偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用

神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型.通过上证指数开、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好.     

宽带交换机概述

就上海贝尔公司生产的宽带交换机来阐述下一代交换机是如何实现宽带接入的。     

求解无线传感器网络路由问题的蚁群最优化算法及其收敛性

首先将无线传感器网络的路由问题转化成求解最小Steiner树问题,然后给出了求解无线传感器网络路由的蚁群优化算法,并对算法的收敛性进行了证明．最后对找到最优解后信息素值的变化进行了分析．即在限制信息素取值的条件下,当迭代次数充分大时,该算法能以任意接近于1的概率找到最优解,并且当最优解找到后,最优树边上的信息素单调增加,而最优解以外边上的信息素在有限步达到最小值．