基于插件的集成建模环境原型开发研究

集成建模环境主要用于模型集成的快速实现,提高建模的真实性和模型预测分析能力,其归根到底是模型的拆与装的问题,即如何将现有模型模块化,然后将合适的模块在建模环境的支持下重新组装到一起。讨论了基于插件的集成建模环境原型开发方法,建立了一个可视化的集成建模环境,通过图形化操作,该环境能实现简单的水文水资源模型合成和连接,生成新的模型。

一种基于插件的网络安全评估系统设计

针对网络安全技术的发展现状,阐述了对网络进行安全评估的重要意义,重点讨论了实现网络安全评估系列关键技术及其原理。在此基础上,给出了基于插件技术的网络安全评估模型及其工作原理。最后,对系统的运行结果进行了测试。

Rhino 3D插件在鞋款设计中的开发及应用

基于Microsoft Visual Studio 2005开发平台,以C#为开发语言,利用Rhino官方提供的Rhino.Net SDK和RhinoDotNetDocs.chm帮助文档,开发了Rhino 3D软件上使用的鞋款设计插件程序。将插件中的针车沟、物件流动、多点添加物体等功能应用于鞋款设计,通过较为便捷的操作就能达到预想效果,明显提高了鞋款建模的效率。

基于插件模式的私有云存储系统的存储池设计

为满足私有云存储系统中采用不同底层存储介质的需求,提出了一种基于插件模式的私有云存储系统的存储池设计.在数据存储层与数据管理层之间建立统一存储层,包含各类插件并基于适配插件提供的动态性能参数,由统一存储层管理器制定存储策略和IO策略,以平衡存储节点流量,提高存储池的整体性能.实验结果表明,该设计可以提高企业存储资源利用率,提升异构存储横向扩展能力,有效降低私有云存储服务的整体运营成本.

基于3DMax三维城市建筑模型自动分层切割方法研究与应用

以三维城市高层建筑模型为研究对象,基于3DS Max二次开发工具探讨了自动分层切割技术,实现了批量自动切割处理,满足三维空间分析在城市规划、房屋管理、公安消防等方面具体的细节需求,丰富了3D GIS的拓展应用。该文简要介绍了CSG模型、三维建筑模型抽象描述、三维模型纹理、三维模型分割以及碰撞检测的定义,提供了完整的技术路线和解决办法,提出了基于3DS Max的切割算法,并通过实例验证了切割方法的正确性和实用性,具有一定的实践价值。

基于插件式土壤侵蚀经验模型系统的探讨与实现

插件式土壤侵蚀经验模型系统结合了GIS技术和插件技术,再现土壤侵蚀经验性表达过程。在.NET开发环境中,利用ArcGIS Engine开发包,借助插件技术的松散耦合机制,赋予了系统动态扩展特性,从而实现了宿主程序、插件模块和通信契约的设计,完成了基础地图操作插件、基本文件管理插件、基础地形分析插件以及年产沙经验模型插件的开发设计,方便了其他模型和框架平台的集成,进而验证了构建插件式系统的可行性。

快速行动应用软件开发之中间件架构设计

行动应用服务可以提升企业的工作效能与竞争力,能带来更多新的潜在消费者,然而太多异质系统、行动平台、开发与维护成本过高的因素,使得在既有系统上开发行动应用软件是件不容易的事。目前主要的行动平台有i OS、Android与Windows Phone等,因在不同平台上实作行动应用程序的技术皆不同,导致企业开发支持多平台的行动应用软件时,需耗费非常多的成本与人力。利用行动中间件架构设计,使软件开发者于行动服务程序开发过程中,进行与既有系统间沟通和输入/输出更为容易。行动中间件基本上能隐藏行动环境中工作的复杂性,以致降低多平台支持的困难度,并减少重复行动软件开发的人力与增加开发组件重用的机会。在此论文中,提出一个行动中间件架构设计,让整合既有系统的行动应用服务程序的开发可以更有效率。

基于浏览器插件技术的数据云存储功能的研究

互联网技术的发展,使得用户对于数据的存储和管理的方式有了越来越高的要求。云存储技术的日渐成熟,对于这个问题也有了更优的解决方案。借助插件技术对浏览器的功能扩展,再结合云存储技术,数据的管理将更为简洁、方便。通过设计一个基于插件技术的具有网络云存储功能的收藏夹应用模型,来阐述和介绍插件技术和云存储技术的相关应用前景。通过开发这种应用,这将影响很多用户的上网习惯,提高他们的工作效率。

深度强化学习的通用插件研究综述

深度强化学习的通用插件是一种可附加于大部分原生算法之上,并与其他种类插件兼容的算法类型。根据环境的不同,原生算法加入合适的插件后形成了不同的变体,并在训练速度、稳定性等方面取得了更好的效果。根据各类变体包含的通用插件在训练流程中的共性,将它们分为了6类,包括通用网络模型、内在奖励、经验回放、自我博弈、模仿学习和课程学习。综述了这6类算法中常用的通用插件,介绍了它们的应用场景和在深度强化学习中的主要作用,提出了未来的研究重点:1)提高经验利用效率;2)设计和训练出通用神经网络架构;3)提高算法在稀疏奖励环境的探索效率;4)提高算法在现实中应对各种突发状况的能力。