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基于敏捷开发及多V模型的嵌入式温室网关的软件开发被引量：1: 2015年; 敏捷开发方法因其"敏捷"的特点,通过快速迭代和持续集成等方法,与嵌入式系统开发的多V模型相结合,可以很好地满足嵌入式系统面向应用、软硬件协同设计等的需要。本文在研究敏捷开发方法与嵌入式多V开发模型相结合的软件开发方法的基础上,按照模型设计、原型设计和产品设计三个阶段,对嵌入式温室网关的软件进行了需求分析、系统设计和系统测试等。; 谢小云; 关键词：敏捷开发嵌入式网关智能温室

严肃游戏嵌入高校课堂教学的研究与实践被引量：2: 2020年; 在信息时代,高校各类课程的课堂教学应该转变教学模式,借助网络教学平台,运用网络信息技术的信息传递功能,开展多元化的教学方式,进而提高课堂教学质量。文章结合信息时代特点和教育理论,对严肃游戏嵌入高校课堂教学的可行性进行分析,并探讨高校复合型课堂教学模式的构建策略,进而促使严肃游戏与传统教学方式相辅相成,穿插进行,实现严肃游戏与高校课堂教学的完美融合,为高校课堂教学改革提供理论参考。; 邓达平黄仁鹏陈淦; 关键词：严肃游戏高校课堂教学模式

基于XML和工作流的消息代理设计与实现: 2007年; 文章提出了一种在消息的路由、转换、聚合和分拆以及消息的标识和关联中采用XML技术和工作流技术相结合的消息代理结构,并详细讨论了其技术细节和实现方案,最后给出了该消息代理在口岸电子商务平台的一个应用案例。; 卢欣荣陈亮; 关键词：XML 工作流消息代理消息路由

极光带下层区电双层及密度空穴: 2011年; 为了得到极光带下层区电双层及密度空穴的形成和演化过程,分析了在静态极限下,强湍动等离子中低频电势、高频调制场及密度扰动之间的非线性耦合方程,并对其进行了数值计算。结果表明,在极光带下层区,坍塌的高频场导致了电双层及密度空穴的形成。所得的电双层为双双层,是一种非线性的实体,即腔子,其电势峰值范围为14～40V,厚度为100～200m,几十个Debye尺度;空穴的最大密度扰动率达到80%以上,这与FAST卫星观测结果相一致。; 廖晶晶陈亮毛伊敏; 关键词：等离子体极光

地方院校大学生创新工作室构建研究被引量：10: 2020年; 创新创业教育已经成为了高等院校不可或缺的组成要素,创新工作室作为地方院校开展新工科教育改革的“试验田”,在新工科建设中发挥着重要作用。首先,提出“开放共享、知识前沿、行业应用和创新引领”的创新工作室构建目标;其次,提出“校政企行”四位一体驱动机制确保创新工作室可持续发展;再次,构建“一体两翼”的创新工作室运行及管理机制提升运行效果;最后,设计创新工作室的量化评价和激励机制加强考核和激励。创新工作室的运行实效为地方院校开展新工科教育改革提供借鉴。; 邓小鸿张耀平刘惠文; 关键词：地方院校创新工作室创新创业

基于加权网格和信息熵的并行密度聚类算法被引量：8: 2020年; 针对大数据下基于密度的聚类算法中存在的数据网格划分不合理,聚类结果准确度不高以及并行化效率较低等问题,提出了基于MapReduce和加权网格信息熵的DBWGIE-MR算法。首先提出自适应网格划分策略(ADG)来划分网格单元;其次提出邻居网格扩展策略(NE)用于构建每个数据分区的加权网格,以此提高聚类效果;同时提出加权网格信息熵策略(WGIE)来计算网格密度以及密度聚类算法的ε邻域和核心对象,使密度聚类算法更适用于加权网格;接着结合MapReduce计算模型,提出并行计算局部簇算法(COMCOREMR),从而加快获取局部簇;最后提出了基于并查集的并行合并局部簇算法(MECORE-MR),用于加快合并局部簇的收敛速度,提升了基于密度的聚类算法对局部簇合并的效率。实验结果表明,DBWGIE-MR算法的聚类效果更佳,且在较大规模的数据集下算法的并行化性能更好。; 胡健徐锴滨毛伊敏; 关键词：大数据密度聚类信息熵

网格空间数据库副本优化算法研究: 2010年; 本文对网格空间数据库的几个副本优化算法进行了研究;其描述为网格空间数据库的建设奠定良好的基础,并为网格技术在空间数据库的应用提供了可靠的依据。; 刘江峰曹文梁; 关键词：网格空间数据库

不确定PAHT聚类算法在滑坡危险性预测上的应用: 2019年; 针对滑坡预测聚类研究中由于难以确定传统聚类算法需要预先设置的簇个数和无法精准衡量不确定因素降雨量导致预测效果欠佳的问题,提出一种新的聚类算法——不确定PAHT(partition algorithm on the hierarchical thinking)算法。该算法引入一种不确定数据模型——M-D距离,有效刻画了不确定的雨量数据;并结合层次聚类思想,通过找出最佳阈值p~*自动确定k值。以延安宝塔区为实例进行对比实验,实验结果验证了不确定M-D距离和PAHT算法的有效性及不确定PAHT算法在滑坡危险性预测上的可行性。; 胡健朱玲毛伊敏; 关键词：不确定数据聚类算法滑坡

基于中心性和模块特性的关键蛋白质识别被引量：1: 2020年; 针对蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中存在大量噪声以及现有关键蛋白识别方法准确率不高等问题,提出了一种基于中心性和模块特性(united centrality and modularity,UCM)的方法来识别关键蛋白质。首先,整合蛋白质拓扑数据和生物数据构建多元属性网络,以降低PPI网络中噪声的影响;其次,根据关键蛋白质的拓扑特性和生物特性,提出一种挖掘稠密且高度共表达的关键模块算法,从多元属性网络中挖掘高可靠性的关键模块,以从多维角度强化关键蛋白质在模块中的重要程度;最后,整合蛋白质的中心性和模块化特性,设计一种衡量蛋白质关键性的策略(essential integration strategy,EIS),以提高识别高关键蛋白质的准确率。UCM方法应用在DIP数据集上进行验证,实验结果表明,与其他10种关键蛋白质识别方法相比较,该方法具有较好的识别性能,能够识别更多的关键蛋白质。; 毛伊敏章宇盟胡健; 关键词：蛋白质相互作用网络中心性

基于蚁群聚类的动态加权PPI网络复合物挖掘被引量：2: 2020年; 针对基于蚁群聚类的蛋白质复合物挖掘算法中,静态PPI网络难以真实反映细胞的动态特性,收敛速度较慢、聚类准确性和召回率不高等问题,提出一种基于模糊粒度和紧密度的蚁群聚类动态加权PPI网络复合物挖掘方法(FGCDACC-DPC)。首先基于动态PPI网络的拓扑特性和生物特性设计了综合性权值度量(comprehensive weight metric,CWM),准确描述了蛋白质之间的相互作用;其次根据复合物的基本特征,构建一组稠密且高度共表达的复合核,然后设计模糊粒度和紧密度的拾起放下模型对其余节点聚类,降低了计算复杂度和随机性,加快聚类速度;最后基于功能信息传递和时序功能相关的思想分别构建了局部和全局权值更新策略,实现不同代蚁群和不同时刻网络之间的功能信息传递,提高聚类准确性。将FGCDACC-DPC算法应用在DIP数据上进行复合物挖掘,实验结果表明该算法的精度和召回率较高,能够较准确地识别蛋白质复合物。; 胡健朱海湾毛伊敏; 关键词：蚁群聚类蛋白质复合物

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江西理工大学应用科学学院信息工程系

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