新型GPX-DPI脱硫装置在水泥窑烟气脱硫中的应用

本文介绍的新型GPX-DPI脱硫装置,为一种围绕GPX高性能复合钙基吸收剂定制开发的DPI集成干式净化装置。在水泥窑烟气脱硫中应用该装置,可保证烟气出口的SO_(2)排放指标稳定且低于环保验收限值,脱除速度快、效率高,出口污染物浓度满足超低排放要求,副产物可回收利用。相较其他工艺装置,相同耗量下成本更低,具有较好的经济价值。

运营商DPI分光系统智能化合规管理探索

DPI(Deep Packet Inspection,深度报文解析)系统作为运营商流量挖掘、安全监测的中心,其自身的分光系统包括分光器、分流器、分光链路等,使用资源系统结合数据分析实现动态管理,定期开展稽核,清理链路隐患,保障分光链路及台账纳入系统统一管理,对非法增加光路开展审计,达到链路账实一致,实现DPI分光系统精细化、合规性管理。

首创基于DPI一体化松耦合架构和大数据技术的4/5G双网融合智能感知分析能力体系研究

电信运营商拥有遍布全国的通信网络,提供服务的同时也客观真实地记录、存储着每一条信令和用户行为信息,数据体量巨大,内容也十分全面丰富。中国电信安徽公司为了响应国家和集团数字化、智能化、开放化进行演进,提升无线网自智能力,基于大规模神经网络、知识图谱技术、AI强化网络内生数据洞察与业务感知能力,逐步实现无线质差场景自维护、自优化、自修复等十二项核心能力。在此背景下本章文旨在研究并设计一种基于DPI一体化松耦合架构和大数据技术的4/5G双网融合智能感知分析能力体系,总结研究和建设结果,展望未来的研究方向。

基于运营商统一DPI系统部署方案的研究

由于运营商企业内部深度包检测技术(Deep Packet Inspection,DPI)系统为烟囱式部署,存在重复采、存、开发和数据格式不一致等现象,无法形成全量数据的全视景,没有充分体现数据价值,导致在其网络安全、运行维护、建设投资和数据有效复用等方面存在一些问题。随着宽带用户和手机用户的急剧增长,为提高网络资源利用率,发现和识别种类繁多的网络业务,并有效地控制和管理网络业务,急需对全网DPI设备部署位置进行整合,减少DPI采集点和设备数量,实现多个应用系统使用同一采集点的DPI设备复用机制,通过最少的采集点获取最全的数据。文中对运营商互联网DPI系统部署场景、链路接入方式、部署方案、未来发展趋势等进行了研究,力求为互联网DPI系统部署提供借鉴。

基于DPI的互联网视频业务精准推荐方法

通过深度包检测(Deep Packet Inspection,DPI)技术,分析用户访问互联网视频的行为。改变以往单一地从互联网视频网站和用户上网流量中提取用户行为的思路,采用DPI深度报文检测技术分析网络视频流量,结合视频请求、视频搜索及视频本身信息,精确、全面地分析用户视频行为,从数据源头解决用户访问多互联网视频网站时,各网站之间的用户分析信息无法关联的问题,可以快速、准确、有效地提取重度视频用户及其行为喜好,大大提升对价值视频用户挖掘的准确度。

运营商DPI设备规范化技术研究

随着各类网络业务的普及,运营商均采用了DPI(深度包检测)技术进行业务识别,但由于网络协议众多且更新速度快,各厂家实现DPI的具体方法不尽相同,使得兼容性差、分析效率低、开放性差。文章针对这一问题,对DPI系统规范化进行简要介绍,并分别针对DPI系统的前端数据采集设备、后端综合分析系统及其通信接口所满足的规范化要求进行分析。

大学生心理健康教育DPI三维模式的建构

整合国内外已有的研究,结合大学生心理健康教育的实践工作,提出以心理发展—心理预防—心理干预为一体的综合性大学生心理健康教育DPI三维模式。并对该模式的基本概念、目标、内容、途径等分别进行阐述。

基于DPI的用户兴趣实时分类

近年来,随着大数据发展热潮兴起,电信运营商能获得的DPI数据规模越来越大。如何对如此海量的DPI数据进行实时的挖掘和分类是运营商研究的热点。设计了一种基于混合n-gram特征的URL分类算法和基于Doc2Vec模型的文本分类算法相结合的DPI数据分类方法,大大提高了DPI数据的分类速度和分类准确率,为电信运营商进行精准营销提供了良好的基础。

基于SystemVerilog DPI的ARM SoC虚拟调试验证平台的设计

提出和实现了一种基于System Verilog直接编程接口(DPI)的SoC调试系统验证平台.该平台利用DPI将GDB调试器和目标芯片的验证Testbench集成在一起,实现了ARM7 SoC调试系统的RTL级调试验证.验证平台能够在FPGA原型验证之前发现和定位调试系统的错误点,缩短验证周期和提高验证效率.

基于DPI的流媒体流量监控系统的分析与设计

针对网络上P2P流媒体应用日益盛行所引发的一系列诸如耗费网络宽带、不良信息传播、信息安全等问题的负面影响,结合DPI(Deep Packet Inspection)技术应用背景,综合考虑网络用户实际需求,提出一种基于DPI的流媒体流量监控系统,文中对系统的架构及相关各模块的分析设计进行了详细的阐述,并通过搭载实际试验环境对系统性能进行验证,结果证明该系统对于流媒体应用流量的识别与控制均能达到较好的效果,完全能满足用户的需求。

DPIS系统信息量法在金矿找矿预测中的应用——以松潘—摩天岭地区为例

DPIS是基于"信息量法"的一个优选找矿远景区的矿床位置预测系统。在松潘—摩天岭地区应用结果表明,该系统能最大限度的利用区内已有的地、物、化、遥资料。该项工作分为3个重要步骤:基础数据准备、找矿综合信息标志的选取、综合信息找矿远景区的圈定,其中最为重要关键的一步是标志的选取,专家知识是最终预测成果有效性的主要影响因素。

呼吸疾病患者DPI吸入装置用药宣教效果分析

本研究选取24例呼吸疾病住院患者进行DPI吸入装置问卷调查,根据调查结果,临床药师对患者进行用药宣教并对宣教前后患者DPI吸入装置使用知晓度情况变化进行分析。宣教前患者使用DPI吸入装置错误率75%,主要存在的问题包括吸入前未呼气、吸入时未保持气流平稳连续以及吸入后未屏气等。临床药师用药宣教后,患者使用DPI吸入装置的错误率降至20.83%,有了显著的降低。

大数据背景下运营商IP城域网DPI部署方案研究

由于大数据平台海量的网络用户覆盖、全量的互联网数据、典型的行为特征,日益受到运营商、互联网公司及第三方数据运营公司的关注,相应DPI(Deep Packet Inspection)系统部署建设也成为运营商构建大数据平台的基石。主要从DPI部署现状出发,对于DPI架构、40G/100GE大颗粒度链路分光、DPI网络承载等关键问题进行分析并提供相应的部署建议。

基于DPI和大数据分析的宽带家庭画像

随着大数据时代的到来,固网宽带下家庭用户的行为分析成为运营商行业面临的新一轮的机遇与挑战,对用户的手机号码和终端类型实施准确提取则是重中之重。文中采用Hadoop框架,应用DPI深度挖掘和分布式爬虫等技术,对用户行为进行分析,从而快速准确地获取用户的手机号码和终端类型,将家庭用户的行为偏好相关联,最终塑造固网宽带下的家庭画像,从整体上洞悉用户的需求,做到精准营销,改善用户体验质量。实验结果表明,手机号码提取准确率达86%以上,终端识别准确率达90%以上。在识别率与准确率分析的基础上,对信息输出表做进一步分析,包含单个IP接入用户数、手机用户归属运营商及用户手机型号。为运营商提供更加丰富、准确、完善的固网宽带下的家庭画像。

基于矿床定位预测系统DPIS平台的成矿预测应用——以阳山金矿富集区为例

介绍了DPIS利用地质、物探、化探、遥感和矿产分布等矢量化空间数据库资料,按照“信息量法”或“证据权法”的方法步骤,完成一定区域范围内的找矿预测,优选找矿靶区。对地层、断层、岩体、化探异常、重砂异常和线环形构造6类地质标志分别进行了空间分布统计,共统计了83种标志状态,按照3 km×3 km的网格,借助DPIS将工作区划分为1 550个网格,按照信息量的频数分布以1.4为下限,将其划分为3级（其中Ⅰ级〉3.0;Ⅱ级为1.4－3.0;Ⅲ级为0－1.4）,并将Ⅱ级以上定为找矿的有利靶区;对阳山金矿带的下一轮成矿预测提出了新的找矿思路和找矿前景。

DPI技术在移动大数据中的应用

为了说明DPI技术在移动大数据中的作用,首先介绍了DPI技术原理、分类以及在网络中的部署方式,然后以实例的形式说明了通过DPI技术能够获取到的各类数据,并结合移动大数据的当前应用领域,指出了DPI数据能够极大地扩展移动大数据的数据范围,最后提出了DPI数据在移动大数据的应用过程中面临的挑战。

DPIS(矿床定位预测系统)在西秦岭地区金矿综合评价应用效果

在大量收集西秦岭地质资料基础上,以信息量计算法为数学依据,以DPIS软件为工具,建立了西秦岭地区较为详实的地质空间信息数据库,圈定出成矿预测区8处,并对其中的岷县—礼县成矿预测区进行了解释和推断,认为寨上西南、北东部地区仍有较大的找矿潜力。应用DPIS进行区域成矿预测,具有降低信息统计的劳动强度、分析处理海量数据、快速进行多种方案对比、筛选有利找矿靶区的优点;建议推广DPIS系统应用研究工作。

基于DPI技术的网络带宽管理

校园网已经成为教育事业信息化的重要网络设施。随着校园网络的发展,在用户量多的情况下网络带宽流量扩充的压力越来越大,目前,解决网络流量限制带宽是迫不及待的事情,文章从技术角度来讲,基于应用层次实现校园网络流量控制的办法,以及对校园网络流量进行优化和控制。

DPI带宽管理技术的研究与应用

DPI检测技术是一种基于应用层的流量检测和控制技术,它能深入检查信息包流,准确地识别网络的业务类型,并通过特征库的匹配,有效识别P2P应用。DPI应用识别技术使网络运行变得透明,实现网络的智能化管理,保证网络资源的合理分配。

使用DPI技术研究校园网站的用户行为

针对如何通过吸引用户对校园网的资源进行访问,提高教学资源利用率问题,使用DPI技术对校园网用户行为作深度挖掘,通过对用户行为流量的实时采集,从中提取用户行为特征,并对这些行为特征进行归类、入库、分析,在此基础上研究网站优化策略,从而使校园网站的设计更具人性化、个性化,吸引用户对网站访问,使得网站上教学资源能够被有效地利用起来。