一种H.264/AVC中帧内快速预测方法研究

文章详细分析了H.264/AVC中帧内预测的模式选择过程,并且提出一种快速的Intra_4×4模式选择算法。该算法根据相邻块预测模式相关性及各预测模式的相关性在计算RD_cost前先对帧内9种模式进行预判断,选择与最可能模式相关的模式作为候选模式,可预先避免计算超过50%的可能性小的模式,从而使帧内预测的复杂度降低,同时基本保持了H.264/AVC的编码性能。

RBSA：一种基于重复苏醒的道路入侵目标扫描算法

目标检测是无线传感器网络的重要应用场景之一.基于重复苏醒的扫描算法(repeatedly-woken based scanning algorithm,RBSA)是一种基于低占空比无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)并用于道路入侵目标检测的算法.它充分利用了目标总是沿着道路、以有限的速度前进及道路拓扑图较容易获得的先决条件,并融入了重复苏醒的虚拟扫描波的思想,大大延长了网络生命期.该算法通过让一个节点在一个网络工作周期内苏醒-睡眠k次,或利用相邻节点间的检测重叠区域进一步增加了节点的睡眠时间,使节点的占空比得以最小化,从而明显延长了网络生命期.仿真实验表明,在典型参数配置下,与原有经典扫描算法相比,RBSA算法的网络生命期提高了80%,具有显著优势.

开源搜索引擎Elasticsearch和Solr对比和分析

现如今,互联网及信息技术已经遍布我们生活的各个方面,信息的获取对于我们来说更为方便和快捷,而其中扮演着重要角色的搜索引擎,是我们快速精确获取信息和数据的利器。一个优秀的搜索引擎框架,需要具备高效的索引效率、及时的搜索响应以及可靠的系统服务等特点,而Elasticsearch和Solr正是这样的开源搜素引擎。Elasticsearch和Solr均是基于Apache Lucene框架的开源搜索引擎,具有全文搜索、分布式搜索等特性,从配置使用、索引和查询速度等方面对二者进行研究和分析。

一种基于时隙优化的邻居发现算法研究

作为无线传感器网络组网及路由的先决条件,邻居发现问题受到越来越人们的关注。为了提高无线传感器网络中节点的发现概率,减少发现延时,提出一种基于时隙优化的邻居发现算法(SOND)。SOND算法基于Searchlight[1]原理,对Searchlight中时隙进行优化,从而提高邻居节点之间的发现效率和减少邻居的发现延迟。仿真实验表明SOND算法具有良好的发现性能。

基于搜索引擎的慢查询优化系统

信息系统一般需要一个数据持久层来对系统中的信息进行存储和查询,而数据持久层所面临的慢查询问题会极大地影响系统的用户体验。目前的研究可以较好地解决由于数据量的增长所带来的慢查询问题,而对由业务分化带来的慢查询问题无能为力。当业务分化后,数据源将处于不同的业务部门,甚至不同公司的管理下,数据查询时连接操作大大增加。分析在实际生产环境中所面对的慢查询问题,创造性地提出一种使用搜索引擎技术用于改善数据持久层查询性能的系统。该系统具有低侵入性、快速开发、性能优良等优点。