摘要：结合空间对象关键字和位置信息的查询作为一项移动互联网的核心技术近年来引起了学术界和工业界的广泛关注.但是,之前的研究工作往往假设关键字是静态的、不变的;然而,由于和空间对象相关的关键字往往是具有其时效性的,因此静态性的假设可能会导致结合空间对象关键字和位置信息的查询结果并不实际可用.针对这种情况,从动态关键字的定义切入;提出了一种结合了动态关键字和空间对象索引的动态关键字空间索引树(dynamic-keyword-R tree);模型化了一个可优化的查询———基于顺序动态关键字的最短路径查询(dynamic and sequential keyword constraints shortest path query,SPQ-DSK);基于DKR-Tree设计了两种策略:关键字优先策略(keyword first)和距离优先策略(distance first)处理SPQ-DSK并给出了相应的算法;最后通过大量的实验对比并分析了基于DKRTree的关键字优先策略和距离优先策略的性能.实验结果表明DKR-Tree能很好地对动态关键字查询提供支持,不论是有效性和高效性都填补了原有含有静态关键字假设的索引树的空白,为下一步研究提供了基础.

摘要：为了从用户真实行为中挖掘可能存在的可用性问题,避免启发式评估不可靠的问题,提出了基于大量用户行为数据,面向Web系统的可用性自动化评估系统。通过自动化匹配大量用户行为数据与需求分析阶段产生的用例,发现不一致的任务和任务前后置关系进而发现可用性问题。真实项目实践结果表明,输出的异常任务和异常任务前后置关系对可用性评估人员有指导价值,可以为进一步改进Web系统提供参考。

摘要：根据现场总线的特点,提出一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)和高级精简指令集机器(ARM)的现场总线设备设计框架。FPGA负责完成协议栈链路下层逻辑和物理线路控制逻辑,该部分功能有严格的时延限制,ARM负责完成协议栈链路上层逻辑和网络层以上所有层逻辑,该部分功能有稍微宽松的时延限制。实验结果表明,该设计框架能够满足通信、互联和实时性要求。

摘要：为解决图形用户界面(graphic user interface,GUI)元素状态空间庞大以及用户操作组合空间复杂等问题,针对特定类型的GUI软件,提出一种基于扩展库所/迁移系统的GUI测试模型.在此模型中,库所表示用户在GUI软件上的操作类型,迁移表示用户在GUI上的操作事件.针对模型制定了3个相应的准则:库所覆盖准则、迁移覆盖准则和迁移对覆盖准则.对迁移对覆盖准则和事件对覆盖准则进行分析,并设计了相应的GUI测试用例生成算法.在计算器上的初步试验结果表明:相较事件对覆盖准则,迁移对覆盖准则在保持较高的错误发现能力的同时,生成的测试用例规模只有其40%,极大地降低了测试用例规模.

摘要：提出了一种围绕主题的同步交互学习支持工具,该工具将后现代课程观中的交互理念与围绕主题学习的思想相结合,利用即时通信和个性化知识的再组织辅助学习中的交互过程,使得整个交互过程与学习内容紧密结合,有利于学习活动的深入开展,提高了学习的效率和质量,体现了后现代课程观对课程教学的指导意义。

摘要：为满足一种现场总线设备的实时性,分析了其链路层软件的实时性需求,并实现了链路层软件。链路层软件由设备驱动程序和和消息接收发送线程组成,通过设备驱动程序实现对FPGA板卡的控制以及中断处理,使用消息队列实现消息收发线程与用户线程的通信。对影响实时性的关键时间段进行分析,为精确测量时间,在关键模块进出口使用发送脉冲到示波器,使用示波器对软件的关键模块运行时间进行测量。测量结果表明,能够满足设备的实时性需求。

摘要：Key-Value存储系统在各种互联网服务中被广泛使用,但现有的Key-Value存储系统通常在用户态空间设计和实现,因为频繁的模式切换和上下文切换,导致访问接口、事务处理效率不高,在高并发、低延迟的数据存储需求中尤为突出。针对该问题,给出了一个内核态Key-Value存储系统的实现——KStore:提供内核空间的索引和内存分配机制,并在此基础上,通过基于内核Socket的远程接口以及基于文件系统的本地接口,保证了KStore的低延迟;同时,通过基于内核多线程的并发处理机制,保证了KStore的并发性。实验结果表明,与Memcached相比,KStore在实时性和并发性方面都取得显著优势。

摘要：随着机器人应用技术的发展,服务机器人走进人们的生活日渐成为可能。但机器人本身计算能力有限,同时仅靠自身的传感器接收的信息也有一定的局限性。现有的机器人还不足以胜任面对复杂场景的应对能力,也不能够满足人们对服务机器人的期待。本文设计的云机器人计算框架(cloud robot computing framework, CRCF)通过云端,将智能家居以及其他智能硬件与机器人相结合,为机器人提供更多更广的信息。同时, CRCF通过互联网结合了其它第三方的云端应用API,为机器人提供更多的服务功能。 CRCF框架旨在利用云端的大数据处理能力提升机器人的计算和存储能力,并结合第三方云端应用服务和智能硬件设备来拓展机器人的信息来源和服务功能。最后,本文通过远程语音控制机器人的实验,验证了CRCF系统平台在结合硬件设备以及第三方云端应用的功能和性能。

摘要：随着智能终端设备以及移动互联网的发展，智能手机等设备越来越普遍，其上的应用也越来越丰富。如何能够更快、更高效的开发智能终端上的应用成为开发者面临的巨大问题之一。在分析了当前存在的跨平台混合应用开发的基础上，设计并实现了一种Android平台混合应用运行环境，利用该运行环境可以实现只用HTML、CSS和JavaScript开发Android应用，为开发者带来极大的便利。同时该运行环境兼容桌面系统上的混合应用运行环境，利用该运行环境开发的应用经过不同屏幕适配同时可以运行在桌面系统上。

摘要：以线性时序逻辑LTL(Linear Temporal Logic)模型检测算法为研究对象,提出以状态子集为中心的并行模型检测算法.针对传统单机多核算法同步开销大的缺点,新算法充分利用状态子集的稠密特性动态调度任务,从而降低同步开销,提高算法并行度.本文基于轻量级单机图计算框架Ligra,结合检测过程中状态子集的特性,设计并实现新的在线(on-the-fly)模型检测算法.与现有算法相比,在模型检测的效率上可以提升20-30%,具有高扩展性特征.