目标网络场景自适应的IP定位框架

通过IP来定位目标位置是基于位置的服务的重要基础。当前研究者面向不同的网络场景,提出了不同实现原理的IP定位方法。但在不同的网络场景中,各类IP定位方法难以维持理想的定位效果。介绍了基于网络测量的IP定位的3种典型实现原理,分析了各类方法在不同网络场景下的优缺点,并提出了一种目标网络场景自适应的IP定位框架。该定位框架将目标在地标库中进行位置对比,初步判定目标的城市级位置并分布式部署探测源;随后获取目标所在城市的时延、拓扑、同子网地标等属性,并判定其所处网络场景;根据目标网络场景,选择合适类型的定位算法对目标IP进行定位,输出位置估计结果。通过在我国11个城市进行模拟定位实验,得到了在不同数量和分布的地标数据支撑下各类IP定位方法的多层次表现,结果显示所提框架的城市级定位成功率可达96.16%,街道级定位中值误差可达4.13 km,同时所提框架在不同的同子网地标数量和目标可达性条件下均能保持稳定的定位效果。实验结果验证了所提框架的有效性,并为IP定位研究提供新的思路。

基于BOPPPS教学模型的计算机网络课程教学设计

结合计算机网络教学需求,提出采用BOPPPS教学模型进行教学设计,研究模型中每一个阶段的具体实施方法并分析应用实例。

基于多模态生理数据的情感识别综述

情感识别是人工智能和人机交互领域的重要研究方向,对提高用户体验和应用的智能性具有重要意义。基于多模态生理数据的情感识别由于其数据来源的客观性和多样性,能够更准确地捕捉个体的情感状态,成为近年来的研究热点。首先介绍了情感计算的基本概念和情感理论模型。其次总结了基于生理数据的情感识别方法。再重点介绍了基于多模态生理数据的情感识别流程,包括生理数据预处理、传统机器学习方法以及深度学习方法。最后分析了基于多模态生理数据的情感识别面临的主要挑战和对未来的展望。