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infoplus
- 行政办公管理系统、工作流效率管理系统、员工业绩档案系统、机构人员信息总图、工作博客系统、办公区域导航系统、项目信息管理系统、数据备份与灾备系统、物理隔离网闸、入侵监测系统、安全信息管理系统的维护、功能完善与扩展、配合甲方技术人员进行新系统的开发，并负责在合同履行期限内完成对甲方技术人员的培训，使甲方技术人员能够独立完成系统的运维与扩展工作。-infoplus
Particle_filter
- 基于粒子滤波器的机动目标跟踪技术 首先 ， 概 要介绍传统的Kalman滤波器，以及有所改进的扩展Kalman滤波器。 其次，为了能更好地解决在动态模型为非线性且噪声为非高斯的条件下对机动目标的 跟踪问题，通过概率统计理论详细阐述粒子滤波器基本原理。然后，针对不同的使用 条件，根据粒子滤波器的基本理论做出适当的修改和整理，就得到了四个相关的粒子 滤波器的变型，使用州以JLAB把它们对机动目标的跟踪性能作了详细地计算机模拟 仿真且用均方根误差更加精确地进行了比较。最后，把粒
acmfudaojiaocheng
- 问题规模化是近来信息学竞赛的一个新趋势，它意在通过扩大数据量来增加算法设计和编程实现的难度，这就向信息学竞赛的选手提出了更高层次的要求，本文试图探索一些解决此类问题的普遍性的策略。开始，本文给出了“规模化”一词的定义，并据此将其分为横向扩展和纵向扩展两种类型，分别进行论述。在探讨横向扩展问题的解决时本文是以谋划策略的“降维”思想为主要对象的；而重点讨论的是纵向扩展问题的解决，先提出了两种策略——分解法和精简法，然后结合一个具体例子研究“剪枝”在规模化问题中的应用。问题规模化是信息学竞赛向实际运用
cloudsim
- 1、怎样创建一个含一台主机的数据中心，并在其上运行一个云任务 2、怎样创建一个含一台主机的数据中心，并在其上运行二个云任务 3、怎样创建一个含2台主机的数据中心，并在其上运行二个不同MIPS需求的云任务 4、怎样创建2个数据中心，各含1台主机，并在其上运行二个云任务 5、怎样创建2个数据中心，各含1台主机，并在其上运行二个用户的云任务 6、怎样创建扩展的仿真 7、怎样创暂停重启仿真，以及动态创建数据中心代理-How to create a data center with
fuzzy_date_mining
- 粗糙集扩展模型及其在数据挖掘中的应用研究-Extended rough set model and its application in data mining research
Virtual-Array-extended
- 抗干扰天线是对抗压制式干扰的有效手段。但在某些场合下，由于安装平台孔径等 因素限制了阵元的个数，使得能够抑制的干扰数量减少。针对上述问题，本文提出了一种基于虚 拟阵列扩展的抗干扰抑制算法。该算法首先利用卫星导航信号的非圆特性对接收信号进行非圆扩 展， 然后对扩展后的数据进行干扰抑制处理， 实现了在阵元数不变的条件下增加抗干扰数的目的。 理论分析和计算机仿真证明了所提算法的有效性- Anti-Jamming antenna is an effective way of suppre
RTDS-MG-Simulation
- 选定 CIM 模型中的核心、电线、拓扑、量测等包中的相关类和关系作为构建配电网 GIS 数据模型的 CIM 子集，并对空 间数据交换模型进行了阐述。采用关系型数据库实现配电网 GIS 空间数据库的设计，将数据模型中的泛化、聚合和简单关联 映射为关系型数据库的表间引用关系。提出的数据模型存储方法避免了类间关联全部下落于叶节点类，降低了叶节点对象之 间关系的复杂度。通过对配电网 GIS 数据模型中的类进行适当扩展，为其添加数据维护操作和必要的属性扩展，进而生成数 据维护命令，使数据和关系维护变成类对
云计算战略思考
- 互联网公司通过改良传统中间件或改进设计架构使其具备分布式能力，同时使用了新兴的采用分布式思路设计的大数据中间件等方案，让应用系统具备了支撑弹性扩展、高并发、海量数据、高可靠业务的能力，并大大缩短业务的上线和更新周期。(Strategic thinking of cloud computing)
以后的数据中心将是怎样的
- 随着5G推动的超连接性扩展企业网络并将数据处理推向边缘，技术领导者和工程师必须重新构想数据中心，以保持竞争优势。但是各个组织对于这种转型准备好了吗?
2020年云数据中心、服务器和网络领域的五大趋势
- 尽管企业在本地数据中心中运行工作负载的各种用例将持续存在，但投资将涌入主要的公共云数据服务提供商(SP)。随着云数据中心不断扩展、提高效率和提供变革性服务，工作负载将继续整合到云上。从长远来看，我们预计随着新的用例的出现，要求更低的延迟，计算节点可能会从集中式云数据中心转移到分布式边缘。
数据中心高性能对象存储面临哪些挑战
- 对象存储非常适合长期备份和归档，如何将高性能对象存储扩展到大规模、高容量的工作负载，人们对此需要进行了解。