摘要：当前域名服务系统(DNS)安全的监控统计中,存在查询日志操作影响DNS性能及异常处理滞后的问题.为此,文中提出一种多层次构架的实时监控统计系统(DRMSS)的设计方案.首先利用BSD包过滤器(BPF)过滤DNS服务报文数据,然后通过内存缓存机制存储和实时处理监控统计信息.实验结果表明,DRMSS能对多种域名服务器应用软件进行实时监控处理及数据统计整合,显著提高了域名监控统计的服务性能,增强域名服务的安全性.

摘要：在便携式系统中,硬盘能耗约占整个系统能耗的20%.为降低系统能耗,提高系统使用时间,提出了一种硬盘动态电源管理方法:通过读写硬盘寄存器来实现硬盘状态的转换,读取内核相关结构以获取硬盘负载,设计并实现高性能的动态电源管理策略优化算法.实验结果表明,对硬盘进行动态电源管理,能显著降低便携式系统的能耗,证明文中提出的方法是可行的.

摘要：在二维重心坐标——复数重心坐标的基础上引入二维矩阵重心坐标的概念,并利用球面坐标将二维矩阵重心坐标推广到三维.三维矩阵重心坐标适用于三角控制网格、四边形控制网格甚至一般的混合控制网格.对所提出的重心坐标性质进行了研究,发现其满足大部分好的重心坐标所应具有的性质.最后对矩阵重心坐标在三维网格模型中的应用进行了细致的实验,分析了它的优缺点.

摘要：针对大功率模块的驱动需求,设计了一种低成本的大功率高频驱动器.基于信号调制型磁隔离调制原理,采用脉冲信号耦合和重构方法实现驱动信号的可靠隔离和双向传递;采用高隔离型DC/DC供电模块提高信号隔离效果,降低制造成本;采用欠饱和检测和盲区时间优化控制来解决功率模块短路/过流的准确检测难题;通过软关断方式实现过压保护,利用非神经超前保护机制实现快速而有效的保护;最后,利用大功率移相软开关实验平台,开展了文中设计的驱动器和国外同类先进产品的对比驱动实验.结果表明,所设计的驱动器的驱动能力强,耗能和温升更低,驱动波形好,成本低,能满足大功率模块的高频驱动需求.

摘要：嵌入式系统创新性实验项目对提升嵌入式技术开发创新能力有重要作用,设计创新性实验项目可为学生开设创新实验奠定基础。结合物联网智能家居系统功能,设计一款嵌入式教学创新性实验项目,通过物联网智能家居具体项目设计,把项目的实现过程引入嵌入式系统设计教学中,引导学生掌握嵌入式系统软硬件协同设计原理和设计方法,有效解决学生学习硬件知识从理论走向实践应用的限制,更好地训练学生的创新思维与综合运用设计的能力,化解嵌入式硬件实验教学难点,培养出更多具有较强动手能力和创新能力的学生。实践证明这种综合性、创新性实验教学与创新性实验项目有利于嵌入式实验教学。

摘要：为提高无线传感器网络的能量利用率,采用图嵌入的方法在MAC层设计固定信道分配协议,在此基础上使用跨层路由协议改进了定向扩散的路由协议,提出一种基于Cayley图的跨层定向扩散路由算法(CLDD).模型采用的图嵌入方法以Cayley图为逻辑拓扑结构,它具有点对称性质且网络直径达到O(log2N),这使下一跳路由简单、平均路由长度缩小,而且使系统具有高聚集性及鲁棒性.仿真实验表明,CLDD在系统能耗以及传输时延等方面均优于定向扩散算法和Omniscient Multicast算法.

摘要：根据移动应用实际使用需求,设计并实现Android应用性能测试与监控方案。该方案使用简单,不需要代码注入,它有SDK基础模块,能完成配置文件解析、网络识别、定位和数据传输功能,监测应用的CPU和内存资源消耗;收集用户数据并发送到Web服务端进行分析,从而获得用户成分和存留率;通过对Activity和Fragment监测,获得费时、高频、长时间使用的页面信息,以及页面之间的跳转关系;通过数据访问性能监测,发现性能瓶颈和缺陷。最后通过一个移动购物应用进行案例实验分析,验证所本文方案的有效性。通过应用性能测试与监控相结合,开发者能及时发现程序应用问题,并持续跟踪完善软件服务。

摘要：为节省云存储系统的能耗,文中考虑在云存储系统利用率较低时关闭部分存储节点.为了保证部分存储节点关闭时数据的可用性,针对如何选择云存储系统中可以关闭的节点集合问题,设计了基于辅助节点的贪心算法,并针对异构云存储系统的能耗优化问题,提出了面向异构云存储系统的能耗优化贪心算法.模拟实验结果表明,文中提出的面向异构系统的能耗优化贪心算法能较好地降低异构云存储系统的能耗,其性能明显优于一般的贪心算法,从而验证了所提算法的有效性.

摘要：边缘计算是将计算、存储、通信等任务分配到网络边缘的计算模式.它强调在用户终端附近执行数据处理过程,以达到降低延迟,减少能耗,保护用户隐私等目的.然而网络边缘的计算、存储、能源资源有限,这给边缘计算应用的推广带来了新的挑战.随着边缘智能的兴起,人们更希望将边缘计算应用与人工智能技术结合起来,为我们的生活带来更多的便利.许多人工智能方法,如传统的深度学习方法,需要消耗大量的计算、存储资源,并且伴随着巨大的时间开销.这不利于强调低延迟的边缘计算应用的推广.为了解决这个问题,我们提出将宽度学习系统(Broad learning system,BLS)等浅层网络方法应用到边缘计算应用领域,并且设计了一种宽度孪生网络算法.我们将宽度学习系统与孪生网络结合起来用于解决分类问题.实验结果表明我们的方法能够在取得与传统深度学习方法相似精度的情况下降低时间和资源开销,从而更好地提高边缘计算应用的性能.

摘要：为了加强嵌入式系统应用开发实践教学的效果,采用STM32微处理器为控制核心,与外围多个电路模块连接,融合电子、传感器、计算机硬件、软件等技术,设计了一款教学用仿真智能小车。通过把智能小车研究与设计引入到嵌入式系统实践教学中,引导学生将理论联系实践,掌握嵌入式系统应用技术及软、硬件协同设计原理和方法,培养和提升学生动手能力,达到独立完成整体项目能力。实践证明这样的实验有利于嵌入式实验教学。