基于RPC框架的远程视频交互系统

随着现代通信技术的快速发展,远程视频交互系统在各行各业得到广泛应用,实现了随时随地沟通交流。针对传统视频系统中频繁出现音质效果差、数据传输不稳定、图像清晰度低、通信质量不高、管理难等问题,设计实现了基于远程过程调用(remote procedure call,RPC)框架的远程视频交互系统。在实际应用中表明,该系统会议控制功能正常,具有较高的服务调用效率和缓存访问速度,用户双向视频交互体验较好,实现系统开发预期目标。

甘蔗品种优选及育种策略的信息化辅助决策

信息化辅助决策是通过引入信息技术和数据分析方法,可加快育种进程,提高育种效率,且能更准确地选择和改良作物品种。文章从信息化辅助决策在甘蔗品种选育中的应用潜力、信息化辅助决策方法的实现及信息化辅助决策应用分析等方面介绍了甘蔗品种优选及育种策略信息化辅助决策的意义,并提出今后应进一步改进优化:(1)完善数据集的构建与整理工作,提高数据的准确性和可靠性;(2)探索更多先进的信息化辅助决策方法,结合多目标优化和约束优化方法实现个性化的决策支持;(3)研究甘蔗品种的遗传背景和基因组学特征,为甘蔗育种提供更深入的理论基础和技术支持;(4)加强与农业其他领域的交流合作,将信息化辅助决策方法应用于实际甘蔗育种场景,进一步提升甘蔗育种的效率。

计算机网络技术专业教学资源库建设的原则和路径分析

专业教学资源库建设对高等职业教育来讲属于意义重大的内涵式发展战略。现阶段,计算机网络技术专业教学资源库建设,能够以共享型教学资源,形成开放式教学模式,扎实推动专业教改,更新教育理念、优化学习方式、改善育人质量。鉴于此,文章对计算机网络技术专业教学资源库建设的必要性进行研究,探索专业教学资源库建设的关键点和设计原则,明确建设专业教学资源库的现实路径,为计算机网络技术专业提供改善教学现状、实践育人目标的参考渠道。

“网络综合布线技术”章节教学的探索与实践

以"网络综合布线技术"章节教学为例,通过项目导向、任务驱动、分组实施、校企合作、考核方式创新等方面进行探索与实践,旨在充分调动学生学习的积极性,提高《企业园区网络工程方案实施》课程教学效果,培养具有扎实理论基础和实践动手能力的综合布线工程设计、施工、验收、监理及维护高级技能型人才。

计算机网络信息安全及其防护策略

本文主要分析了如今计算机网络信息安全潜在的威胁,并探索了有效的防护策略。

基于桌面云的高职院校实验教学管理系统开发研究

本文论述基于桌面云的高职院校实验教学管理系统开发,提出以桌面云技术为基础,分析系统管理员、实验教师、学生三方的需求,完成系统功能总体模块设计和子功能模块的详细设计及功能的实现,测试发现该系统具有成本低、可靠性高,简单便捷的优点.

“企业园区网络工程方案实施”课程教学改革探析

本文论述＂企业园区网络工程方案实施＂课程教学改革,提出基于工作过程重构课程体系、构建课程职业能力表和教学组织表优化教学内容、创新改革课程教学形式和考核方法等措施,通过教学改革提高学生的学习兴趣,提升其专业能力、创新能力、团队协作能力等,从而达到课程培养目标。

基于距离代价的自适应惯性权重粒子群优化算法

由于不同等级种群的学习能力不一样,其步长大小也会不一样,该文提出了一种新的基于距离代价的自适应惯性权重粒子群优化算法。该算法在运行过程中根据粒子位置的距离代价,将种群分为三个等级,对不同等级的种群采用不同的惯性权重策略更新粒子的速度和位置,并在每次迭代的过程中对全局最优加入一个扰动因子来增加粒子的多样性。通过仿真实验,将该文提出的PSO算法与其他几种粒子群优化算法进行对比,实验结果表明:在相同条件下该算法能以较少的迭代次数得到最优解,同时兼具好的收敛速度和高的收敛精度。

一种小文件存储优化方法在云存储平台中的应用

Hadoop分布式文件存储系统HDFS(Hadoop Distributed File System)已经成为业界架构云计算、提供云服务的标准模型。针对HDFS中小文件存储性能较低的问题,增加一种有关元数据结构,并将多个小文件转变为一个大文件。验证表明,所提出的方法有效拓展HDFS集群的命名空间,同时有效降低NameNode内存空间的损耗。

可限定级数的单一矩形件多级排样精确算法

讨论单一矩形件排样问题,即用长度为L宽度为W的板材切割出长度为l宽度为w的矩形件,优化目标是使得切割出的矩形件的数量最多。提出一种可限定级数的多级排样方式及其精确生成算法。该排样方式将板材划分为多个级,每个级中排放方向相同的矩形件,相邻级中矩形件的方向互相垂直。首先,采用隐式枚举法确定所有可能尺寸的级中最多可以排放的矩形件个数;然后,按照矩形件数量最大原则确定板材的最优多级划分。采用随机例题和实际生产实例将本文算法与普通排样算法进行比较。实验结果表明,多级排样方式的板材利用率随着级数的增加而递增,当级数达到5级时,板材利用率达到最高;最优多级排样方式的板材利用率比普通排样方式高3.88%。

基于多级排样方式的单一矩形件卷材下料算法

讨论了单一矩形件卷材下料问题,即采用剪切工艺将卷材切割出一定数量的同种矩形件,目标为使得所耗费的卷材长度最小。提出一种基于隐式枚举法和动态规划算法的优化下料算法。切割过程由2个阶段组成,第1阶段将卷材切割成宽度相同、长度不大于剪刃长度的段,第2阶段将段切割成矩形件。首先,采用隐式枚举法确定所有需要考察的段的长度,并采用动态规划算法确定不同长度段中矩形件的多级排样方式;然后,选择材料利用率最高的段,按照该段使用数量最大且不产生多余矩形件的原则确定该段的使用数量;最后,选择一个长度最小的段来满足矩形件的剩余需求量。与普通下料算法进行对比,实验结果表明:基于隐式枚举法和动态规划算法的优化下料算法可以有效地解决单一矩形件卷材下料问题。

可减少条带数的矩形件二维下料算法

从板材上切割矩形件的过程通常包含两个阶段:第1阶段用大型刀具将板材切成条带;第2阶段用小型刀具将条带切成所需要的矩形件。第1阶段的切割成本随着下料方案中条带数的增加而增加。针对矩形件二维下料问题,提出一种可减少条带数的下料算法,其优化目标是最小化材料成本和切割成本之和。首先,建立该问题的整数线性规划模型;然后,构造T型排样算法生成矩形件在单张板材上的排样方式;最后,采用列生成算法调用T型排样算法迭代构造下料方案。实验结果表明,该算法在维持较高板材利用率的同时,可大幅度减少下料方案的条带数。