摘要：通过对云资源平台的自适应调度设计,优化整合云存储空间资源,提高系统的运行效率和资源利用率。在云资源平台任务执行中收到用户行为特征干扰因素较多,调度响应出现时滞,传统方法采用基于时间尺度分析的云资源调度方法,当资源出现随机性干扰时受到网络延迟的影响较大,性能不好。提出一种基于量化特征提取的云资源平台自适应调度方法。构建资源调度平台的总体框架结构,进行资源信息特征提取,采用云资源量化特征提取结果作为调度系统的输入函数,对多源资源信息系统访问特征进行最小方差估计,整个调度过程是一个严平稳的随机过程,通过量化特征提取,能保证对云资源各个调度节点的遍历历经性,提高调度准确性。仿真结果表明,采用个算法能有效实现对云资源平台的自适应调度,抗干扰能力强,资源利用率较高。

摘要：随着我国信息化水平的不断提高,以及机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,移动机器人达到了一个全新的高度,智能机器人被广泛应用到农业生产、工业生产和高等研究等各个领域。在机器人众多研究问题中,路径规划和轨迹跟踪一直是比较复杂并较难解决的问题。为此,基于遗传算法,根据移动机器人工作特点和运动特性,采用几何法建立了机器人工作空间的环境模型,并对路径进行了有效编码,为机器人实时规划出无碰撞、路线短的全局路径,对其运动轨迹进行有效跟踪。仿真实验表明:所设计研究的机器人全局路径规划和轨迹跟踪技术具有较好的效果,其在行进过程中能及时、有效地避开前方障碍,可靠性强,稳定性好,应用前景非常广阔。

摘要：随着网络信息技术的飞速发展,网络环境下自主学习已经逐渐成为高职学生学习的重要方式。文章简述了网络环境下高职学生自主学习能力现状及形成原因,然后从师生角色转变、网络自主学习平台设计、网络自主学习情境设计和网络自主学习评价方式等几个方面谈网络环境下高职学生自主学习能力的培养策略。

摘要：随着网络信息技术的飞速发展,网络环境下的自主学习已经逐渐成为高职学生学习的重要方式。简述了网络环境下高职学生自主学习能力现状及形成原因,然后从师生角色转变、网络自主学习平台设计、网络自主学习情境设计和网络自主学习评价方式等几个方面谈网络环境下高职学生自主学习能力的培养策略。

摘要：选用２０％氰戊菊脂、９０％敌百虫、８０％敌敌畏等三种农药的不同浓度，对茶袋蛾、黑荆大造桥虫，柑桔长卷蛾等黑荆树主要害虫，以正交拉丁方设计进行林间防治试验．结果分析表明，浓度对防治效果有显著影响，以２０％氰戊菊脂２０００倍液、９０％敌百虫８００倍液、８０％敌敌畏８００倍液效果最佳．不同害虫种类对药剂有一定选择性．利用超轻型飞机喷洒２０％氰戊菊脂１００倍液或白僵菌效果较好．

摘要：选用40％氧化乐果、80％DDVP、20％氰戊菊酯以及白僵菌、苏云金杆菌等几种农药的不同浓度，采用拉丁方设计对松埃尺蛾进行化学、生物农药的防治试验，方差分析结果表明，所选用的化学农药问有极显著差异，20％氰戊菊酯防治效果最好，所选用的浓度间有显著差异．对比试验中20％氰戊菊酯防治效果最好，苏云金杆菌次之，所选用的浓度间有显著差异，室内和林间试验的结果基本相同．

摘要：本文采用聚集度指标法和回归分析法 ,对黄脊竹蝗在林间的空间格局进行测定 ,并采用刀切法给出了聚集度指标的估计区间 ,3次设计最优拟合提高了回归模型参数的精度 ;结果表明 ,黄脊竹蝗在林间为聚集分布 。