摘要：本文设计了一种基于Django框架和长距离低功耗无线射频(low-rank adaptation,LoRa)技术的城市热力图系统,旨在提高城市数据采集、处理及可视化的效率。通过使用Django作为后端框架,本系统能够高效处理大规模数据,确保数据管理的可靠性和灵活性。结合LoRa技术,实现了低成本、高效率的前端数据采集,满足了城市环境监控和资源优化配置的需求。系统集成了数据更新、备份和导出功能,并预留了扩展接口,以便在未来引入机器学习和预测分析功能,如交通流量预测和环境变化趋势分析,进一步提升数据分析的精确度和复杂性。通过持续的技术升级和功能扩展,系统将具备更强的适应性和扩展性,期望在全球范围内广泛应用,为城市智能化管理和规划提供持久有效的技术支持,助力城市向更智能、可持续的发展方向迈进。

摘要：回溯搜索方法和路径扩展方法是判定无向哈密顿图的两种重要途径,其缺点是要么进行路径选择的回溯,从而造成指数阶时间开销,要么由于剪枝技术而遗漏正确答案.任何一个无向哈密顿圈总是可以分解成若干个原子圈,这些原子圈按照某种次序以单条公共边连通.根据这个特征,文中使用原子圈和基本圈作为染色体,设计成可拼接/可分解的遗传编码,提出一种新的自适应遗传算法,用于降低时间开销,保证正确判定.对一些实际案例的测试结果验证了该算法的有效性.

摘要：利用Borel矩阵群以及群论中的半直积方法构建了一个对称性强、直径小、聚集系数高的5正则Borel亚循环图,将无线传感器网络结点嵌入到该亚循环图中,提出了一种确定性的以数据为中心的数据存储及路由算法,并将所设计的拓扑结构与现有的基于Chord的CSN(Chord for Sensor Networks)以及VRR(Virtual Ring Routing)进行了对比.结果表明,与现有的一些算法相比,所设计的拓扑结构在平均查询长度、路由表大小、平均端到端时延以及能量耗散等方面都有一定优势,有利于延长传感器网络结点的寿命.

摘要：对移动终端的行为特性(主要包括移动特性及服务特性)进行分析建模,确定总体性能目标,然后综合考虑上层可达移动锚点(MAP)间的负载均衡,提出了一种多目标协作的自适应MAP选择策略(A-MAP)。基于NS-2网络仿真平台,考虑具有不同移动速率的移动终端的比例配置,设计了一组实验场景,并选择了3种典型的MAP选择方案作为比较对象。通过调整会话到达率验证了A-MAP方案在系统开销、负载均衡以及平均切换时延方面均有较好的性能表现。

摘要：提出了一种新的安全模型——模块化免疫神经网络模型,同时根椐模型中两大网络的作用机理,给出了它们之间的作用算法,最终形成了一个动态平衡的、自适应的、分布式的网络模型。实验表明模型有较高的安全数据识别率。

摘要：为了构建一个具有路由表小、查询路径长度短、鲁棒性强且支持文件组浏览服务的P2P覆盖网络,通过对扩展蝶网理论的分析与设计,提出了一个新的基于Cayley图的结构化P2P网络BuNet。通过模拟实验,证明了BuNet相比其他结构化P2P网络在查询路径短和鲁棒性等方面具有更好的性能。

摘要：一些基于标准支持向量机的图像水印技术,使图像水印的效果得到一定改善,但降低了图像水印技术的效率。针对这个问题,用光滑支持向量机取代标准支持向量机,结合图像的局部相关特性来确定图像的最佳嵌入位置和嵌入强度,提出一种基于光滑支持向量机的图像水印技术,并做了仿真实验。实验表明,这种技术与以往基于标准支持向量机的图像水印技术相比,不仅效果更优,而且效率也显著提高。

摘要：像素风类的Roguelike类游戏行业在手游市场中备受关注,因其低成本开发而使越来越多的游戏开发商开始制作像素风类型的游戏。基于Unity引擎平台开发了一款2.5D像素风的Roguelike类ARPG游戏。游戏是以守护7大意志元素的家族战斗故事背景,从角色人物设计、场景搭建、关卡的制作等方面介绍了整个游戏开发的流程。

摘要：随着科学技术的日益进步,智能设备和互联网模式教学逐渐彰显出优势。与传统教学相比,网络教学已经成为人们当下学习的一种新趋势,设计并实现了一个服务于传统学校的线上教育学习系统。系统的优势是便于维护和管理,为教师和学生提供了良好的学习平台,其多样性更能满足人们的求知欲,灵活性和新颖性更能适应时代的需要。

摘要：随着VR头盔的普及,越来越多的用户更倾向于身临其镜的真实射击游戏,加入现代化主流的赛朋风格元素,更能体验不一样的感光科技感。游戏是一款以第一人称开发的赛朋风格的射击游戏,阐述了设计思路、制作过程和主要的脚本语言,对于虚拟引擎的游戏开发有一定的参考价值。