基于SCDMA内存数据库的设计与实现

在SCDMA接入系统的运行过程中,同时存在大量的用户鉴权、呼叫,对数据的访问实时性要求高。针对此情况,提出一种内存数据库的设计开发思路。通过哈希表的形式,把业务需要访问的数据和表加载到内存中,采用统一数据库接口的方式进行数据交互,实现内存与物理数据库之间的数据同步问题。该内存数据库已在上线的SCDMA接入系统中成功使用,其可靠性、安全性得到检验。

基于数据仓库的客户挽留系统

随着移动通信运营市场的竞争日趋激烈,移动电话客户"大进大出",导致客户离网率居高不下,造成营销资源的大量浪费。企业为了保持市场份额和运营效益,通过系统支撑手段加强客户流失挽留工作。锁定中高端客户,通过聚焦客户关怀、业务维系、流失预警挽留等重要手段,有针对性地开展服务营销工作,有效延长客户生命周期,保留存量市场,从而节约营销成本。

数据集市技术浅析

数据集市是当前数据仓库建设的重要环节,本文通过对目前某电信的数据现状进行分析,给出了两种数据集市的建设方案,并分别对两种方案特点进行了描述。解决了电信所遇到的数据问题。

ETL在电信客户关怀项目中的应用

ETL即数据抽取(Extract)、转换(Transform)、装载(Load)过程,通过讨论ETL在电信客户关怀项目中的实践应用,说明ETL在数据仓库的建设中占据了相当重要的位置。ETL技术的引用,大大缩短了生成汇总数据的时间,使应用查询更快,更高效,明显降低了应用系统的负担。

嵌入式系统实验教学改革

本文介绍了高校嵌入式系统教学工作的现状,针对应用型本科院校计算机专业的嵌入式系统课程的实验教学改革进行了初步研究和探索。提出了以"工程项目"为核心的集中实践教学模式,总结了改革的注意事项。

基于Hadoop云平台的多生理参数远程监护系统

目前，居民健康问题已经成为国际社会的共识，医疗资源紧缺是全球性的难题，日益庞大的医疗支出仍然难以满足民众的需求。针对看病难问题，运用物联网、云计算、可穿戴等技术，开发了智慧云健康监护系统，为独守老人、慢性病患者、亚健康等人群提供实时有效的监护，并为医院、社区，甚至国家健康管理机构等提供有效的临床生理参数数据，实现疾病的预防和监测。

基于BSC思想的新型数据分析系统的应用

本文通过对当前国内电信企业经营分析中存在的问题进行研究,结合目前某电信公司数据分析的现状,建立了＂以企业经营问题预警诊断为核心＂的分析逻辑,提出了基于BSC思想实现的新型数据分析系统,使经营分析的决策支持效果得以充分的发挥,提高各级使用者对经营分析系统的使用感知.

基于ARM的心电监护仪的设计与实现

心电监护仪能长时间连续记录心电数据,一直以来是医院病房不可缺少的医疗仪器,如今在家庭中的应用也越来越普及。基于ARM微处理器,设计开发了一种心电监护仪。采用AD8232作为ECG前端采集芯片来获取心电信号,结合放大、滤波电路,将前端信号放大后再进行滤波除噪处理。使用STM32微处理器作为心电信号处理芯片,对心电信号进行模数转换,通过蓝牙模块ATK-HC05发送至智能终端,实现在智能终端上的心电图形绘制与实时显示。系统设计中,充分考虑了心电电极的导联脱落检测以及低功耗模式实现,因此实现的心电监护仪具有数据准确,携带便捷等优点,必将在市场上得到广泛使用。

基于二次聚类弱监督学习的图像语义分割

针对在给定大量用户标注图像基础上,将图像分割成一系列具有单一语义的完整区域,并同时对各区域实现语义标注的问题,提出了一种基于弱监督学习的二次聚类的图像语义分割算法。将谱聚类和判别式聚类相结合,用谱聚类学到的类标指示函数来指导判别式聚类,学习特征的潜在数据结构,利用弱监督信息对聚类分配标签。该方法能够充分利用区域上下文信息,为每个类别选择判别式特征,并且输出鲁棒的多类分类器,对外来没有标签的图像也可以进行有效的区域标注。通过在公用数据集上的充分实验,证明了本方法的有效性。

基于自适应鲁棒滤波的SINS/DVL动基座初始对准方法

针对传统的基于矢量重构的鲁棒粗对准方法对DVL量测噪声敏感的问题,提出基于自适应鲁棒滤波的动基座鲁棒粗对准方法,实现动态跟踪DVL量测噪声,提高粗对准精度。首先建立姿态确定模型和观测矢量误差模型;然后分析矢量重构模型,提出基于自适应鲁棒滤波的参数估计技术,动态跟踪速度噪声,优化参数估计过程,提高矢量重构精度;接着通过最优基算法获得最优姿态四元数;最后进行仿真实验验证。实验表明,该方法较传统方法鲁棒性更强,收敛速度更快,600 s对准结束时刻准确度提高79%。

基于Dip-dist算法的区域合并图像分割

目前图像分割的方法比较多,大热的神经网络无所不及,但是神经网络计算起来复杂,需要大量样本,论文的方法虽然没有神经网络复杂,但是分割的结果还是可以期待的。论文提出的是基于单峰检测算法的图像分割方法,可以快速准确地分割图像。最早的Dip-test方法需要设置一个阈值判断内容的同质性,所以,阈值的设置很大程度上影响了分割结果,因此此问题成为图像分割的主要弱点。论文在最新的Dip-dist准则的基础上进一步改进,使判断的的过程更加快速合理。该方法从图像超分化开始,生成一个个紧凑的整齐的超像素区域,生成超像素的方法导致超分块,所以随后需要判断将内容同质区域的超像素块进行迭代合并以形成大区域。所以判断内容同质性为一个重点,其中,论文的方法是将要合并的区域从两块增加至四块,依次判断其单峰性,然后以增量聚类的过程进行合并,即通过增量聚类的过程导致更大的同质区域。为了证明论文方法的准确性,采用CLELAB五维颜色空间提供每个像素的特征向量。结果证明,在速度和准确性上都有了一定的改善。