基于VB的计算机考试复习系统的设计与实现

介绍了基于Visual Basic +Mirosoft Acess计算机考试复习系统的设计和实现,解决了数据库设计、操作过程等方面遇到的关键问题:登陆功能的实现,在大的总数据库基础上自动创建新的、能快速使用的数据库和表的实现,实现了试题的任意编辑和自动组卷,从而最大程度地加快了系统的速度和严密性.     

WCDMA-HSDPA的问题分析及其改进方案

高速下行分组接入（HSDPA）方式理论上能在小区内利用一个载波给多个用户同时提供高速数据和语音业务,但显然此时要求提供的下行业务容量应比单独提供语音业务时更大。证明了HSDPA缺乏技术理论基础,同时提出了一种利用码分多址/时分多址的HSDPA改进方案,它将利用码分多址区分语音和高速数据业务信道,在高速数据业务信道中再选用时分多址方式。这种方法可改进WCDMA标准上下行容量基本对称的技术问题,使其符合移动因特网的需求。      

一种面向协同设计系统的访问控制模型

针对现有访问控制模型不能完全满足协同设计系统访问控制需求的实际,在对基于消息通信协同设计特性进行分析研究的基础上,以协同设计系统的访问控制实现为目标,以基于角色访问控制(RBAC)模型为基础,提出一种面向协同设计的消息驱动访问控制模型(MDACM).该模型应用消息实体作为权限表达,以消息实体与过滤规则相结合的方法,通过静态的配置方式实现动态的资源控制,解决了协同设计系统分布性和动态性带来的安全隐患问题.此外,通过流程控制基作用于消息实体使模型能够支持协同设计系统的工作流程管理,并通过应用示例说明模型的有效性.     

基于透明代理的Linux防火墙的设计与实现

文章所设计的防火墙系统采用在Linux内核中设置访问规则,通过数据包侦听与截获模块以及访问控制管理模块,实现对内部用户的访问控制;经性能测试,可以有效地解决包过滤功能不能解决的问题,并对其关键技术进行了剖析。     

基于贝叶斯公式的信息反馈机制

提出了一种基于贝叶斯公式的信息反馈模型BIF.当系统拒绝用户对资源的访问时,BIF通过计算在当前的条件下改变某些访问条件的可能性,把用户的访问条件的替代方案限制到一个小而有用的集合,系统将具有最大可能性的选项反馈给用户.用户根据系统的反馈改变访问条件从而成功访问资源.BIF引入附加策略来保护敏感策略,在此过程中不会泄漏任何危及到系统安全和机密性的信息.实验证明,BIF模型在保护了系统敏感信息的同时,也提高了系统的可用性及访问成功的几率.     

基于实时微内核的零拷贝通信协议

在分析现有零拷贝通信协议实现的基础上,提出了基于实时微内核的零拷贝通信协议RTZCP.针对不同的应用场景,RTZCP协议对单个数据包采用了传统的内存重映射方式来消除用户空间与内核空间之间的数据拷贝,而对于需要分片的大数据包,则采用RMA(远程内存访问)方式来实现零拷贝通信的目的.设立了专门静态网络通信资源的分配管理机制,以及具有缓冲机制的通信接口技术来优化处理IP数据包的分片机制.测试结果表明,RTZCP协议能够在提供比传统网络通信协议更低的通信延时的情况下,充分地保证实时数据包的实时通信性能.     

基于无线传输的智能小区门禁系统设计

设计了基于无线传输的智能小区门禁系统,介绍了系统的读卡模块、无线数据传输模块、液晶显示模块、随机密码键盘模块。设计了以大容量串行e-Flash MM36SB020为载体的16×16点阵字库。针对数据传输中易出现的网络冲突问题,在通信协议中提出了随机延时的解决方案。     

基于组织机构图的改进RBAC模型

针对电子政务工作流系统的特点,在基本RBAC模型的基础上,引入了组织机构图和额外授权的概念,提出了改进的RBAC模型,并给出模型各要素的形式化描述．模型根据组织机构图划分出原子权限,借助拓扑集合完成角色的设置．在实现用户-角色和角色-权限的指派过程中,考虑了角色的继承,并给出模型实现过程中应该注意的原则．模型具有实现快捷和管理方便的特点,可以加快工作流管理系统的开发进程．并通过开发的办公自动化系统实例加以证明．     

An Edge Server Placement Method Based on Reinforcement Learning

In mobile edge computing systems, the edge server placement problem is mainly tackled as a multi-objective optimization problem and solved with mixed integer programming, heuristic or meta-heuristic algorithms, etc. These methods, however, have profound defect implications such as poor scalability, local optimal solutions, and parameter tuning difficulties. To overcome these defects, we propose a novel edge server placement algorithm based on deep q-network and reinforcement learning, dubbed DQN-ESPA, which can achieve optimal placements without relying on previous placement experience. In DQN-ESPA, the edge server placement problem is modeled as a Markov decision process, which is formalized with the state space, action space and reward function, and it is subsequently solved using a reinforcement learning algorithm. Experimental results using real datasets from Shanghai Telecom show that DQN-ESPA outperforms state-of-the-art algorithms such as simulated annealing placement algorithm (SAPA), Top-K placement algorithm (TKPA), K-Means placement algorithm (KMPA), and random placement algorithm (RPA). In particular, with a comprehensive consideration of access delay and workload balance, DQN-ESPA achieves up to 13.40% and 15.54% better placement performance for 100 and 300 edge servers respectively.     

开放存取数据库现状与面临的挑战分析

阐述了开放存取的概念，介绍了目前国内外主要的开放存取数据库，针对开放存取系统面临的挑战，提出了相应的建议。