智慧城市是物联网、云计算、移动网络、大数据等为代表的信息技术与城市化发展相结合的产物.如何有效地实现对智慧城市中海量、异构、多源数据的数据共享和融合是智慧城市必须要解决的核心问题.首先分析了传统数据融合技术的特点,然后...智慧城市是物联网、云计算、移动网络、大数据等为代表的信息技术与城市化发展相结合的产物.如何有效地实现对智慧城市中海量、异构、多源数据的数据共享和融合是智慧城市必须要解决的核心问题.首先分析了传统数据融合技术的特点,然后阐述了当前可以用来解决智慧城市大数据共享和融合问题的技术.在此基础上提出了一种新的智慧城市数据共享和融合框架——智慧城市数据互联框架(smart city linked data framework),并详细阐述了其总体架构以及架构中每层的作用、关键技术和需要解决的问题,最后详细阐述了数据语义标注标签和数据互联层相关问题.展开更多
由于GPS无法在楼宇内使用,而目前的楼宇内定位技术一般都需要预先部署额外的设施,因此楼宇内无基础设施定位成为了一个热点研究问题.提出了一种利用Wi-Fi接入点的MAC地址和RSSI(received signal strength indication)值,通过机器分类的...由于GPS无法在楼宇内使用,而目前的楼宇内定位技术一般都需要预先部署额外的设施,因此楼宇内无基础设施定位成为了一个热点研究问题.提出了一种利用Wi-Fi接入点的MAC地址和RSSI(received signal strength indication)值,通过机器分类的方式实现楼宇内房间级定位的算法R-kNN(relativity k-nearest neighbor).R-kNN是一种属性加权k近邻算法,它通过将AP之间的相关性反应在权值的分配上,有效地降低了维度冗余对分类准确率的负面影响.R-kNN没有对房间和AP的物理位置做出任何假设,只需要使用环境中现存的AP就可以取得较好的定位效果,无需部署任何额外设施或修改现有设施.实验结果表明,在AP数量较多的楼宇环境中,R-kNN能够取得比k近邻算法和朴素贝叶斯分类器更好的定位效果.展开更多
能够提供更强计算能力的多核处理器将在安全关键系统中得到广泛应用,但是由于现代处理器所使用的流水线、乱序执行、动态分支预测、Cache等性能提高机制以及多核之间的资源共享,使得系统的最坏执行时间分析变得非常困难.为此,国际学术...能够提供更强计算能力的多核处理器将在安全关键系统中得到广泛应用,但是由于现代处理器所使用的流水线、乱序执行、动态分支预测、Cache等性能提高机制以及多核之间的资源共享,使得系统的最坏执行时间分析变得非常困难.为此,国际学术界提出时间可预测系统设计的思想,以降低系统的最坏执行时间分析难度.已有研究主要关注硬件层次及其编译方法的调整和优化,而较少关注软件层次,即,时间可预测多线程代码的构造方法以及到多核硬件平台的映射.提出一种基于同步语言模型驱动的时间可预测多线程代码生成方法,并对代码生成器的语义保持进行证明;提出一种基于AADL(architecture analysis and design language)的时间可预测多核体系结构模型,作为研究的目标平台;最后,给出多线程代码到多核体系结构模型的映射方法,并给出系统性质的分析框架.展开更多
文摘智慧城市是物联网、云计算、移动网络、大数据等为代表的信息技术与城市化发展相结合的产物.如何有效地实现对智慧城市中海量、异构、多源数据的数据共享和融合是智慧城市必须要解决的核心问题.首先分析了传统数据融合技术的特点,然后阐述了当前可以用来解决智慧城市大数据共享和融合问题的技术.在此基础上提出了一种新的智慧城市数据共享和融合框架——智慧城市数据互联框架(smart city linked data framework),并详细阐述了其总体架构以及架构中每层的作用、关键技术和需要解决的问题,最后详细阐述了数据语义标注标签和数据互联层相关问题.
文摘能够提供更强计算能力的多核处理器将在安全关键系统中得到广泛应用,但是由于现代处理器所使用的流水线、乱序执行、动态分支预测、Cache等性能提高机制以及多核之间的资源共享,使得系统的最坏执行时间分析变得非常困难.为此,国际学术界提出时间可预测系统设计的思想,以降低系统的最坏执行时间分析难度.已有研究主要关注硬件层次及其编译方法的调整和优化,而较少关注软件层次,即,时间可预测多线程代码的构造方法以及到多核硬件平台的映射.提出一种基于同步语言模型驱动的时间可预测多线程代码生成方法,并对代码生成器的语义保持进行证明;提出一种基于AADL(architecture analysis and design language)的时间可预测多核体系结构模型,作为研究的目标平台;最后,给出多线程代码到多核体系结构模型的映射方法,并给出系统性质的分析框架.
