基于层次结构化P2P的教育资源整合平台研究与设计

文章针对教育资源整合平台研发过程中遇到的关键技术问题,提出了基于层次结构化P2P架构设计的解决思路,并设计了相应的存储模式和基于动态自适应的资源调度策略。以适应高校用户对数字资源需求重复率高的特点,优化资源存放与传送效率。     

一种两阶段的敏捷卫星任务并行调度技术

敏捷卫星灵巧的姿态机动能力令其观测能力和使用效率得到大幅提升,也使得卫星任务调度变得更加复杂和困难。首先,通过分析敏捷卫星的工作模式、任务调度特点和使用约束,构建了基于任务重要性、任务满足度和任务成像质量等目标的敏捷卫星任务调度优化模型;然后,通过对敏捷卫星多种成像模式进行统一编码,设计了一种新的差分变异策略——基于排名的变异算子,提出了基于主从式的改进并行差分进化算法;最后,和基于时间轴的成像质量贪心算法相结合,给出一种新的两阶段敏捷卫星观测任务调度方法,并通过仿真对比验证了方法的有效性。     

邓小平人才思想的核心理论价值探究

邓小平人才思想,是我们党在当前做好人才工作的理论和实践创新的基点.其理论核心是要健全和营造有利于人才选拔、培养、发展的制度和环境,努力培养人才,以适应现代化建设的需要.邓小平人才思想对建设中国特色社会主义和实现党的政治路线具有深远的历史意义和现实指导作用.     

基于百度地图实时路况的昆明市道路拥堵研究

基于百度地图实时路况的调查资料,应用ArcGIS中全局空间自相关分析模块和局部空间聚集性模块方法,对昆明市交通拥堵进行时空分布特征研究。结果显示全局聚集分析中昆明市交通拥堵点呈现聚集性分布,局部空间聚集性分析中昆明市交通拥堵点局部聚集性强,分布区域集中在商业、客运中心和旅游休闲区域,空间上临近区域拥堵情况类似,土地利用性质对周围的交通存在显著的影响。拥堵的时间规律特征主要受人们活动规律的影响。     

弗尼斯弧菌PCR检测方法的建立及应用

目的:弗尼斯弧菌(Vibrio fumissii)是引起世界范围内胃肠功能紊乱的致病菌之一,一般通过摄人生的或者未煮熟的水产品进行传播。本研究旨在建立高效、可靠的PCR检测方法应用于食品中弗尼斯弧菌的快速检测。方法和结果:根据弗尼斯弧菌的toxS基因分别设计普通PCR引物及实时PCR引物、探针,建立普通PCR和实时荧光PCR方法,分别对两种方法的特异性和灵敏度进行比较分析,同时应用于384份食品样品检测。结果表明,建立的普通PCR和实时荧光PCR方法特异性良好,检测灵敏度分别为:2.4×10^3 CFU/ml和24 CFU/ml,并于5 h内完成整个检测过程,同时对384份食品进行检测,共检出6株阳性菌株。结论:本研究建立的PCR检测技术灵敏度高、特异性好,可应用于食品中弗尼斯弧菌的快速检测。     

南方电网调度控制运行标准体系构建研究

通过系统梳理ISO9000族管理体系、安全风险管理体系、ITIL体系等现代管理体系,结合南方电网调度控制运行管理现状,对南方电网调度控制运行业务与国际标准管理体系进行了匹配性分析,提出了适合南方电网调度控制运行管理的标准体系架构。     

实时数据应用，让服务更智能——适应互联网化快速体验的适时服务模式研究

移动互联网的快速发展,实现企业与用户之间随时随地的连接,真正实现了"零距离"。互联网化的快速环境对企业的速度、灵活与创新提出了更高的要求。在这种情况下,企业可结合即时交互、瞬时互动的实时大数据,构建适时服务模式,实现企业的智能化运营,从而提升客户服务感知和营销精确度。     

水库防洪分类预报调度方式及风险浅析

本文主要是通过对水库防洪分类预报调度方式的设计出发,详细介绍了设计的规则、指标的选择等方面,并设计时可能会对水库和上下游的防洪带来的风险进行了分析。     

The mortgage spread as a predictor of real-time economic activity

We analyse the predictive content of the mortgage spread for US economic activity. We find that the spread contains predictive power for real GDP and industrial production. Furthermore, it outperforms the term spread and Gilchrist–Zakraj?ek credit spread in a real-time forecasting exercise. However, the predictive ability of the mortgage spread varies over time.     

Robust and stable multi-task manufacturing scheduling with uncertainties using a two-stage extended genetic algorithm

ABSTRACT

In cloud manufacturing (CMfg), unexpected uncertainties can occur in real-world manufacturing processes that could make the predetermined schedule infeasible. A new multi-objective proactive method is proposed in this situation to evaluate the proactive schedule. A novel two-stage extended genetic algorithm (2S-EGA) is proposed to generate proactive schedules that consider service interruptions. The experimental results confirmed that the obtained proactive schedule produces great performance when applied to multi-task scheduling problems with service interruptions. Furthermore, the results also showed that the proactive schedule obtained by the proposed approach is more robust and stable than other baseline algorithms taken from the literature.