浅析ARCU远端模块的数据刷新

本文以开滦钱营矿ARCU远端模块数据刷新为例,首先介绍了通过显示模块、SID、SWCH电路板状态、对交换网络进行例测等方法对硬件进行检测,其次介绍了通过抛DUR、调整相关的关系表等方法对软件数据进行调整,最后介绍了使用命令完成数据刷新。     

千兆以太网数据传输技术在数字化高频地波雷达中的应用

介绍了千兆以太网数据传输技术在数字化高频地波雷达中的应用,说明了具体的实现方法,验证了在数字化高频地波雷达中应用千兆以太网数据传输技术的正确性。     

基于数字平台罗经的舰载雷达大惯量伺服系统设计

介绍了一种在低数据率的数字平台罗经接口下某舰载雷达伺服系统对大惯量稳定平台进行稳定跟踪的设计方法。该伺服系统采用全数字的伺服控制模块作为其位置环的控制核心,利用伺服电机驱动器实现伺服电机速度电流双闭环,组成了一个有良好位置控制性能的数字伺服系统。     

机器学习系统毒化攻击综述

自机器学习被应用到许多关键性领域以来,机器学习系统的脆弱性也引起了人们的高度重视。其中,针对机器学习系统的毒化攻击得到了研究者的广泛关注,呈现了一些研究成果。因此,将系统地介绍当前机器学习系统毒化攻击的研究进展,对机器学习系统毒化攻击算法进行分类和总结,包括针对机器学习中的线性分类器、支持向量机、贝叶斯分类器和深度神经网络等几类常见模型的毒化攻击等攻击算法,目标是使现有的关于机器学习系统毒化攻击的研究成果更加清晰,为相关研究者的研究工作提供启发。     

RS（255，247）译码器的FPGA实现

RS码是差错控制领域中一类重要的线性分组码,由于其出众的纠错能力,因而被广泛地应用于各种差错控制系统中,以满足对数据传输通道可靠性的要求。利用现场可编程门阵列（FPGA）技术由VHDL语言来实现RS（255,247）译码方案并应用于一种大容量的存储设备以提高数据传输和存储的可靠性。对所设计的硬件系统在ISE10．1平台上用VHDL进行了行为仿真和时序仿真,并给出了仿真波形图。     

基于云计算环境下的分布存储技术

云计算是一种新型的计算模式,它在商业计算领域与科学计算领域均占据着重要的成分,由于其可以将大量的数据存储于数据中心,并可以提供稳定、安全、可靠的数据存储服务特点,并可以在任意时刻供上层的应用,因此云计算得到了各界的重视。但由于云计算的核心部分由许多节点组成,这就增加了云计算的成本费用,对其的发展起到一定程度的限制作用。本文主要针对如何提高云计算的容错性以及可扩展性,最大程度的降低其成本费用等,对云计算环境下的分布存储技术做些简要的分析。     

基于数据轮播的图文电视广播系统设计

图文电视较其他的信息传播方式具有明显的优势,阐述基于数据轮播方式的图文电视广播的基本原理,并给出一个基本的系统组成.结合系统的组成,详细阐述了各子系统的功能设计,并给出关键技术和解决方案.     

国内甚高频水情遥测系统

本文阐述了国内甚高频水情遥测系统的结构特点、功能、组成与工作原理，并对遥测系统普遍存在的问题提出了建设性的见解。文中所述的水情遥测系统是国内近２０年来研制出的典型实例，它得到了广泛地应用。     

A Fast Algorithm to Map Functions Forward

Mapping functions forward is required in image warping and other signal processing applications. The problem is described as follows: specify an integer d 1, a compact domain D R ^d, lattices L ₁,L ₂ R ^d, and a deformation function F : D R ^d that is continuously differentiable and maps D one-to-one onto F(D). Corresponding to a function J : F(D) R, define the function I = J F. The forward mapping problem consists of estimating values of J on L ₂ F(D), from the values of I and F on L ₁ D. Forward mapping is difficult, because it involves approximation from scattered data (values of I F ^-1 on the set F(L ₁ $#x22C2; D)), whereas backward mapping (computing I from J) is much easier because it involves approximation from regular data (values ofJ on L ₂ D). We develop a fast algorithm that approximates J by an orthonormal expansion, using scaling functions related to Daubechies wavelet bases. Two techniques for approximating the expansion coefficients are described and numerical results for a one dimensional problem are used to illustrate the second technique. In contrast to conventional scattered data interpolation algorithms, the complexity of our algorithm is linear in the number of samples.