基于ATM技术的有线接入网入侵检测系统研究

为了对特定用户实行实时动态数据采集,通过分析UTOPIA接口和信元结构,探讨了基于ATM技术的有线网络系统相关的协议、数据处理程序以及基于FPGA实现数据分装与重组,提出了基于ADSL接入网UTOPIA接口的IP数据包提取方法,实现了基于ATM技术的有线网络实时动态入侵检测的目标.     

基于神经网络的宽带ATM网的自适应和最优化控制

<正> 克林顿总统的第二个任期已经开始。在经历了1995～1996年中美关系的曲折与反复之后,克林顿新政府的对华政策究竟会呈现什么样的走向,其对华政策是否会保持一定的连续性与稳定性,哪些因素将制约调整后的对华政策的贯彻,这些正是本文试图探讨的。     

宽带卫星通信系统分析与技术展望

本文主要阐明科学发展观与转变外贸增长方式的关系,认真落实科学发展观是我国外贸进一步发展的现实选择;分析我国外贸增长面临的新环境,正确处理面临的矛盾和问题,加快转变外贸增长方式是迎接新挑战、提升我国在国际分工中地位的需要;重点按照科学发展观的要求,从以人为本出发,在发展新思路、做好协调、统筹、可持续发展等方面提出转变外贸增长方式应采取的措施。     

多协议标签交换技术研究

本文在简要评述ＩＰ交换技术的基础上，着重介绍了ＭＰＬＳ技术的几个重要方而，以及当前尚待研究的几个问题。     

无人机共享空域管制间隔研究

国内外关于无人机在有人机共享空域运行的相应规章几乎为空白,无人机运行仍处于隔离空域。通过对无人机进行使用高度层的分类,提出无人机进入有人机共享空域的关键约束条件。根据无人机相较有人机管制操纵指令延迟的实际情况,推导管制区域内,无人机与有人机的防撞管制间隔。建立无人机与有人机碰撞风险模型,对无人机管制间隔进行风险评估。为无人机与人机共享管制区域运行的防碰撞间隔提供了可行的推导与验证方法。     

玉树首台藏汉双语种ATM自动存款机投入使用

本刊讯近日,青海玉树首台藏汉双语种ATM自动存款机正式投入使用。据悉,此款具有藏汉双语功能的ATM自动存款机是由国内规模最大的ATM厂商广电运通提供。秉持“以创新的科技便利人类生活”的企业使命理念,     

ATM交换中影响信元丢失性能内在因素的研究

本文首先建立ＡＴＭ交换中呼叫阻塞与信元丢失间的相关数学模型，然后通过数值计算和仿真结果，定量地给出了呼叫阻塞及其占有起伏对信元丢失性能产生的影响。     

波分复用技术初探

文章简要介绍了光纤中的波分复用技术、密集波分复用技术以及IP over DWDM的基本原理,最后对IP over ATM、IP over SDH、IP over Optical技术进行了比较。     

改进承载网交换技术的新思路

本文简单阐述了采用新的网络交换技术——MPLS技术,改进当前承载网的基本原理,其后列举了该技术的基本应用领域,同时还说明了它的优缺点以及未来的发展方向。     

Estimating entry counts and ATFM regulations during adverse weather conditions using machine learning

In recent years, convective weather has been the cause of significant delays in the European airspace. With climate experts anticipating the frequency and intensity of convective weather to increase in the future, it is necessary to find solutions that mitigate the impact of convective weather events on the airspace system. Analysis of historical air traffic and weather data will provide valuable insight on how to deal with disruptive convective events in the future. We propose a methodology for processing and integrating historic traffic and weather data to enable the use of machine learning algorithms to predict network performance during adverse weather. In this paper we develop regression and classification supervised learning algorithms to predict airspace performance characteristics such as entry count, number of flights impacted by weather regulations, and if a weather regulation is active. Examples using data from the Maastricht Upper Area Control Centre are presented with varying levels of predictive performance by the machine learning algorithms. Data sources include Demand Data Repository from EUROCONTROL and the Rapid Developing Thunderstorm product from EUMETSAT.