基于数据流的实时处理框架模型

提出了一个新型的基于大型数据流的实时处理模型,其处理模式主要是以实时存储和实时分析为主要目标,利用回归、聚类、实时分析等方法为数据流建立了一个完整的处理模型。该模型是对现有模型的完善和改进,从而在有限的存储空间中能切实可行地对快速的流数据做出实时响应。详细阐述了模型的框架建立和处理用户需求的过程与算法。

充分利用互联网信息技术推进因材施教

21世纪以来,互联网广泛渗透到经济社会各领域,已经对人们的生活、生产、学习等各个方面产生了翻天覆地的变化。在教育领域,积极拥抱互联网,发展互联网+教育已成为必然趋势。我校在教育信息化建设方面取得了较好成绩,未来我们要利用深圳作为全球电子信息产业基地和全国最互联网城市的综合优势,深度推进教育信息化,结合我校实际情况,让各类主体、各类要素、各个环节等,充分利用互联网信息技术,注重个体差异,实行因材施教,全面提升我校职业教育质量。

工作流管理系统核心模型应用研究

在新一轮的运营系统建设中,工作流技术已成为电信运营支撑系统的核心技术。在引入相关概念之后,针对电信业务的特点着重描述了广东电信综合业务支撑系统中工作流管理系统(IBSS)的设计和应用。IBSS工作流模型参考了通用工作流管理平台的特点,尽量满足灵活性和扩展性的要求,同时又针对电信业务的特殊性做了一些处理和优化。事实证明,这些措施起到了简化工作流模型、有效地提高系统效率的作用。

基于车联网及云计算的电动物流车智能调度算法

考虑到轻型电动货车作为未来城市内物流运输的主要载体,以及云计算和车联网在物流行业的应用,在对物流企业调研的基础上,研究了未来电动车作为城市货运物流的调度问题。区别于已有研究成果将车辆装配与路径规划分开进行优化的研究思路,基于未来物流企业将普及云计算平台及车联网技术的假设,构建了包含货物装配及车辆路径规划一体的调度模型。根据企业物流调度的实际需求,改变了以往以单一节点为中心的路网结构,构建了更加符合实际的全连通路网结构。提出采用平均道路运输成本、平均车辆装卸成本、仓库的仓储成本、仓储的均衡度,货物运输的剩余时间等5个量化评价指标对调度结果的优劣进行评价;在调度建模的基础上,提出了一种新型实用的基于车联网及云计算平台的电动车物流的多目标优化调度算法,用于对调度模型的求解。为验证模型的有效性及算法正确性,生成了不同规模的数据集进行测试。首先在小规模数据上验证了模型与算法的正确性,然后在大规模不同调度请求下,对比智能调度算法与当前物流企业普遍采用的人工调度算法,在不同仓库的仓储能力与车辆的运输能力的比值、不同调度车辆数量、不同仓储节点数量下的调度情况。100组随机数据的平均调度结果分析表明:智能调度算法调度指标均优于人工调度算法。

基于复合型人才培养的课程开发与建设研究

面对新时期国家"十二五"规划纲要对职业教育发展提出新要求,高等职业院校承担起了转变经济发展方式所需人才培养的历史重任。作为高等职业院校必须加快改革与发展,提升服务能力,承担起时代赋予的历史新使命。目前普通高校的培养目标过于单一,一是把学生培养为"研究型"人才,忽略了实践能力的培养,二是过于强调技能型,把学生培养成"岗位技能型"人才。深圳职业技术学院以"应用复合型"作为培养目标,考虑到产业转型升级和学生可持续发展的需要,深职院给每位新生准备了两双"跑鞋",即设立主干专业与拓展专业相叠加的复合式育人平台。