摘要：随着智能手机应用的普及,移动感知技术已被认为是一种高效且成本低廉的环境数据收集方式.移动感知系统中地理位置相关的最优任务分配问题是一个NP难问题.为了解决该问题,提出了一种多项式时间的近似最优的任务分配算法.该算法首先引入了单位圆盘模型中移动划分的思想,将整个监测地理空间划分为若干个子区间,并使得子区间内的最优分配方案的集合是划分前最优解的1/1+ε,这表明所设计的近似算法是一个多项式时间近似机制.随后,证明了最优任务分配问题在每个子区间内是多项式时间可解的,并设计了枚举算法求出该问题的最优解.最后,仿真实验结果表明所设计的近似最优任务分配算法的实际性能与理论分析相吻合.

摘要：针对嵌入式系统设计课程目前的实验教学现状,提出“注重基础,重视实践,加强创新”的实验教学思想,以单片机口袋仪器为实验平台,探讨如何建立以案例教学为主的教学内容体系、实验教学方法和实验评价考核机制,通过展示学生在该课程实验中的作品,说明案例化实验教学模式值得进一步推广。

摘要：频谱拍卖可以通过市场竞争的方式实现资源的优化配置,从而缓解日益严重的频谱资源危机,已经受到了广泛关注.但现有的频谱拍卖研究重点考虑了如何在一般物品拍卖的基础上实现频谱的空间复用,以提高利用率,却忽视了频谱拍卖市场规模过小,存在盲目报价等问题,极易导致最终成交价与频谱实际价值相偏离.为了解决该问题,提出了完全竞争均衡的频谱双向拍卖机制(ComDSA).该机制首先将参与者之间的多人博弈抽象为参与者与市场间的双人博弈,随后引入市场类型概率,采用海萨尼转换将其转换为完全信息博弈.最后,引入了连续竞价模型,通过参与者的多轮反复竞价,最终使成交价达到完全竞争均衡水平.理论分析与仿真实验结果表明,设计的拍卖机制在实现完全竞争均衡的基础上,有效提高了频谱的空间复用率和拍卖成交率.

摘要：疫情常态化防控以来,在线教学发展势头强劲。将嵌入式系统实践类课程结合多种互联网信息化授课平台及口袋实验仪器应用,充分发挥课程优势,借助互联网平台的数据存储、课程回放和课程数据分析功能提升学生的工程素养、软件设计与创新能力。实践结果表明,该方法相较于传统线下教学,在课前预习、课堂互动、课后复习辅导等方面优势更强,值得进一步研究、推广和使用,以期为其他院校开展线上嵌入式系统课程提供参考与借鉴。

摘要：针对轨道交通集群调度系统中数据库连接池参数一次性设定后不可修改的问题,设计面向多客户端的数据库连接池动态分配策略。通过使用动态分配算法,根据每个客户端访问频率的不同为当前客户端分配最优连接数,从而达到提高系统资源利用率的目的。实验结果表明,该动态分配策略能够缩短连接池响应时间,提高系统运行效率。

摘要：随着大数据的发展,传统的流查询系统框架不能满足用户实时查询的需求。通过调研传统的集中式查询系统与流计算框架,提出了一种新的能够适应用户处理连续查询的实时查询框架。该框架具备延时小、可拓展的特点。最后实验证明,该框架能够满足大数据流处理要求。

摘要：传统轨道交通集群调度服务系统的峰值通信速率较低,无法实现日常调度工作中的高频次语音通信和基本视频通信。为此,采用4G TD-LTE技术、数据库连接池优化机制和I/O完成端口策略,设计一种新型调度服务系统。仿真测试结果表明,该系统能有效降低通信时延,提高并发量,可满足大容量、高速率、多媒体的现代轨道集群通信网络调度需求。

摘要：对面向大数据的内存数据管理技术的相关研究进行综述。梳理大数据环境下数据管理技术发展的脉络和格局的变化;分析新环境下的内存数据管理技术面临的发展机遇与研究挑战;介绍相关的前沿研究,其中包括分布式编程模型、混合存储体系结构、内存数据管理等;给出技术和管理上的发展展望。

摘要：分销渠道系统中,产品制造商会分配给销售额较大的分销商更多返点利润鼓励销售,而分销商之间可能会联合起来将多个分销商的销售业绩累计在其中一个分销商上,获取高额利润,这种商业欺诈行为被称为挂单或窜货.由于数据中大量正常极值点的存在,使得传统异常探测算法很难区分正常极值和由挂单导致的异常极值;另外,多维销售数据本身就存在的稀疏性导致多维数据异常探测算法无法有效运行.为了克服上述问题,将人工智能和数据库技术结合起来,提出了基于分割率的特征提取方法和基于张量重构的挂单行为挖掘算法.同时,由于分销商之间存在多种挂单行为,设计了基于挂单模式偏序格的特征提取方法来对销售数据集中存在的挂单行为进行分类.在合成数据的实验中,所提出的挂单点挖掘算法能达到65%的平均AUC值,而传统特征提取方法仅达到36%和30%的平均AUC值.在真实数据上的实验结果表明,挂单行为探测方法能区分正常销售极值和挂单行为产生的异常极值.