摘要：差分星座图(Differential Constellation Trace Figure,DCTF)在射频指纹(Radio Frequency Fingerprint,RFF)识别中具有良好的性能,但在低信噪比情况下会产生严重的模糊。为了提高DCTF的识别精度,设计了注意力残差卷积神经网络模型,即DCTF-Res2Net模型。该模型在网络提取特征时加入注意力模块来提高DCTF的识别精度,并将标签平滑损失函数与网络模型结合,有效缓解了DCTF中的离群点对网络模型的干扰。在实验中,根据不同的传输方式和传输场景构建了完备的DCTF的数据集,并用DCTF-Res2Net模型对其进行分类。实验结果表明,在信噪比为5 dB的情况下,与传统的残差网络相比,所提出的DCTF-Res2Net模型可以达到更高的识别精度。

摘要：智能时代的到来,意味着服务器将接入更多的智能设备,高效的推送服务能大大提高用户的存活率和使用体验。针对推送服务中移动网络不稳定的特点,结合实际中出现的问题,在高性能NIO网络框架Netty基础上,从多个角度分析搭建一个高性能服务器所需要的设计方案。

摘要：一直以来,高校招生信息管理都是高校工作中至为重要的一个环节,这个工作又十分地细致而复杂。伴随着Internet的兴起和快速发展,信息化已然成为各行各业发展的潮流。基于网络、实现整体校园数字信息化的高校招生管理信息系统成为了一种迫切的需要,以降低负责招生的工作人员的工作量,同时大幅度提高工作效率,进一步地保证整个招生过程中数据信息的准确性、完整性。

摘要：随着互联网技术的快速发展和Web2．0技术的逐渐成熟，各种应用程序在运行过程中所产生的日志的数量呈爆炸式增长．如何高效的收集海量的日志数据，成为了一个亟需解决的难题。本研究基于FlumeNG、HadooP等开源框架设计并实现了一套完善的海量日志数据的实时收集系统。