摘要：网络编码可以实现组播的最大吞吐率,若应用于P2PTV系统,具有降低用户播放延时、提高系统有效传输率,从而提高视频质量的潜力。为了提高P2PTV系统的性能,设计并实现了一个基于随机线性网络编码的P2PTV系统——CORS TV。围绕拓扑构建和数据传输这两个关键部分,充分利用网络编码提高系统性能,CORS TV具有功能模块线程隔离的节点内部结构,集成了基于Gossip协议的拓扑构建算法,使用了最多者优先的初始播放点设置算法,并利用了基于推的数据传输方案和先到先得式的数据传输算法。在计算机集群上的实验验证了CORS TV系统设计的正确性和有效性。与已有P2PTV系统相比,该系统具有降低冗余率、提升系统的有效传输率、改善用户视频播放质量的优势。

摘要：提出了一种基于JTAG的新的测试电路设计思路.通过扩展JTAG指令,可以利用JTAG通信协议向SOC芯片中下载自定义的测试指令,并读回测试的最终结果.该方法可以对SOC内部的IP及存储器进行充分的功能测试,测试过程可灵活配置,可以快速定位测试中出现的问题.

摘要：基于Bitmap数据结构的数据压缩技术是一种针对线性存储结构的有效压缩方法,虽被广泛用于网络处理的多个领域(路由查找、网包分类等),却一直缺乏深入的分析。给出了Bitmap结构能提高算法空间性能的理论根据。总结了Bitmap结构在典型网络处理算法中的各种应用,给出了Bitmap结构的数学模型,并通过实例分析了Bitmap结构的优势和不足。Bitmap技术是一种能有效改善网络处理算法存储空间性能的通用技术,并给未来高性能网络处理算法设计提出以及现有算法的改进都提供了启发思路。

摘要：从单频网系统的组成和关键技术入手,详细介绍了单频网的设计规划、网络组建以及覆盖优化的流程和方法,并结合长株潭中国移动多媒体广播(CMMB)单频网的建设实践,详细分析了复杂地形地貌下单频网的设计和优化方法。

摘要：随着全球计算机数量的快速增长,由此引起的碳排放带来的温室效应已经越来越受到国际关注.绿色节能的研究已经变得越来越重要.提出一种云环境下的绿色计算模型.该模型从程序设计语言、绿色数据中心框架构建、绿色分布式文件系统策略的角度详细做了研究.针对互联网应用的主要特点,详细分析了该模型的主要特征及其设计理念和方法.基于该模型,将为有效的绿色节能带来新的设计思路和方法,为以后绿色节能的研究提供基础.

摘要：该文提出了一种静态知识库和动态标注库相结合的汉语事件知识库构建方法。在统一的设计框架下,将相关事件知识拆分成五个相对独立的知识子库,并通过各子库之间的内在联系使之互相参照互为补充。经过有效拆分和信息联动,增强信息的丰富性和可靠性,同时细化工作的粒度,具有较好的可操作性。以此为基础,开发完成一个汉语"存在拥有类"事件知识库,其中静态知识库覆盖72个情境和1 548个词语义项,动态标注库包含598个事件目标动词的10万句标注结果,取得了较好的实验效果。

摘要：多变量非线性时间序列的模式分类是在工业过程领域广泛存在的问题,结合流形学习和支持向量分类机的特点,提出了解决该类问题的一个新方法。该方法应用核化流形学习算法K-Isomap,将高维非线性时间序列映射到低维特征空间实现维数约减,在低维特征空间中采用支持向量机设计分类器实现非线性时间序列的模式分类,该方法充分利用核化流形学习的特点,得到了较好的模型性能。应用该方法对Tennessee Eastman(TE)过程的故障分类进行了实验分析,结果表明该方法的有效性。

摘要：主要研究了数字图书馆应用中数字对象的有效存储和索引机制,提出并设计了针对数字图书馆的数据仓储系统PuntTable。PuntTable使用非关系模式存储和管理对象,并且通过在数据对象内部建立索引来支持查询。PuntTable包括两个主要模块:一个是PuntStore,一种有多存储引擎的数据存储系统;另一个是PuntIndex,一种支持多种索引方式的索引系统。PuntTable实现了高吞吐量和低延迟对象存储,数据对象的索引和内容都可以选择最为合适的存储层来进行存储。使用实际数字图书馆中的数据对PuntTable进行了测试和评估。在测试所用的数据集中,每个数据都采用不同长度,使测试更加接近实际应用。实验结果显示,对于不同的数据集使用不同的存储模型可以显著增大数据库系统的吞吐量,并且有效减少延迟。

摘要：信息咨询口语对话系统中的领域文法规则往往需要专家来人工设计。该文针对一种面向汉语口语的上下文无关增强文法,提出了一种基于句子分割的文法自动推导算法。其基本思想是:用初始规则集对训练例句进行分析,若不能得到完整的语法树,则先对分析结果进行消歧和归一化,然后根据顶层成分递归地推导出缺少的规则,并更新已有的规则集。为了提高最终文法的性能,在例句处理顺序和规则更新上对算法基本流程做了改进。在天气预报查询领域进行了实验,结果文法的句法分析准确率在初始规则集为空时达到了64.8%,在初始规则集只包含日期相关规则时达到了86.4%。

摘要：在自然语言处理的应用中,特别是在对口语文本、网络文本的处理中,待分析的文本经常会包含字词和句式上的错误。该文描述了一种基于线图分析方法改进的鲁棒性文本分析算法。该算法利用当前活动弧和规则库中的终结符,对基于领域词表的分词过程无法识别的语句串进行错误推测,将无法识别的语句串纠正为可能的正确文字。实验结果表明,在采用拼音的同音匹配进行推测纠错的情况下,该文所设计的鲁棒性文本分析算法相对于燕方法,分析度提高了14.78%,而语句平均分析循环次数增长为9.363%。