对上市公司股票期权制度的博弈分析

通过对资产管理公司与我国上市公司经营者之间的完全信息的动态博弈的一阶段和二阶段博弈分析.明确了只有资产管理公司对经营者施加可信的威胁,经营者才有可能努力工作,不进行股价操纵,从而达到实施股票期权的目的.     

基于云平台的遥感信息公共服务研究

云平台作为云计算服务的基础架构,在计算机网络的基础上提供各种计算资源的统一管理和动态分配。文章提出的基于云平台的遥感信息公共服务,就是借助云平台先进的基础架构和管理方式,构建快速有效的遥感信息公共服务,推进遥感信息的应用和遥感信息事业的进步。文章在引进云平台技术的基础上,分析遥感信息公共服务平台的架构和关键技术,并对服务平台的应用前景和进一步研究进行展望。     

超图平台软件创新:SuperMap云GIS一体机

正北京超图软件股份有限公司研究攻关云GIS平台关键技术,并与云计算服务厂商展开积极合作,将GIS平台技术与云计算理论研究和实证验证相结合,研制了云GIS系列软件产品,并于2015年9月发布了超图云GIS一体机。超图云GIS一体机融合了GIS、计算、存储、网络和虚拟化等软硬一体化的方案型产品。其通过软硬件     

基于Hadoop的高性能GIS云计算平台研究

文章在研究当前主流GIS平台云计算体系架构的基础上,提出利用Hadoop这一开源的分布式计算环境设计一种高性能的GIS云计算平台,并予以实现。该平台利用HBase分布式数据库和HDFS分布式文件系统对空间数据进行存储,并使用Map Reduce技术对GIS的空间分析任务进行集群化和分布式处理,大大提高了高密度计算环境下海量矢量空间数据的计算效率,为构建大规模访问下的公共GIS服务平台提供了一种可行的实现办法。     

基于云计算架构的分布式数据挖掘研究

物联网的快速发展对数据挖掘系统提出了新的要求,传统的分布式数据挖掘系统已经无法满足物联网数据挖掘处理的要求.在基于不可信节点的云计算架构基础之上提出了一种新型的分布式数据挖掘模式,实现分布式数据挖掘无缝接入云计算系统,以满足物联网的需求.     

一种PKI信任链构建方法的分析与研究

针对传统信任链构建方法的缺陷,应用代数方法,提出了一种基于信任矩阵的PKI信任链构建方式的分析与研究.这种方式通过简单的信任矩阵运算,就可以验证用户证书是否可信.其验证过程完全与PKI的结构无关,克服了传统方法过于复杂的缺陷,提高了结构的响应性能.     

云计算技术及产业分析

从云计算与物联网的关系入手,分析了云计算的产业现状和核心工作内容,对云计算的架构方法提出了观点,云计算技术应该将注意力集中在计算和存储问题上;从产业和技术角度论述了云计算对中国信息产业的重要意义,云计算是中国未来信息产业振兴的机会,中国能在云计算时代走出一条符合中国产业特点的路,中国传统文化也会为云计算产业的发展提供创新的源泉.     

基于云计算的并发访问密集型WebGIS QoS研究

Internet技术的发展,促进了WebGIS技术的变革。随着网络用户需求的增长,在并发访问密集情况下,WebGIS处理延迟和拒绝服务的现象不可避免,使得端到端的服务质量(Quality of Services,QoS)得不到保证。本文利用云计算技术与WebGIS相结合,建立虚拟云平台服务器,以增强WebGIS服务器的并发处理性能。使用LoadRunner进行仿真实验,体现了云计算平台在WebGIS服务中的优越性。     

基于云计算的位置服务平台建设研究

云计算作为一种革命性的计算模型在很多行业都成为重要的技术趋势。将云计算应用于空间地理信息领域所形成的空间云计算也逐渐成为整个空间地理信息行业的主流技术。位置服务利用当今高速发展的互联网和多样化的移动终端向用户提供基于位置的信息和娱乐服务。空间信息数据是位置服务平台的重要组成部分,本文首先介绍云计算相关概念,根据对目前位置服务平台存在的问题的剖析提出了基于云计算的位置服务平台建设的思路和平台架构,最后分析了该平台的特点和所形成的产业链。     

基于Vxworks的WebServer的研究与实现

嵌入式技术以及信息技术的发展使得越来越多的设备接入网络成为可能,这两项技术的融和具有广泛的应用前景.首先分析了嵌入式系统网络化的需求,结合对嵌入式操作系统Vxworks和对ARM芯片的研究,分析了相关网络协议,最后提出构建嵌入式WebServer的软硬件解决方案.     

虚拟GIS及其虚拟可视化技术研究

虚拟GIS作为虚拟城市建设的关键技术之一,已经成为当前GIS研究领域的研究热点。本文以东华理工学院为研究区域,探讨虚拟现实技术与GIS技术相结合的VR-GIS技术,建立了校园虚拟仿真环境,实现研究区的3维动态可视化显示,为校园漫游和校区规划提供全新的技术支持,进而对城市环境规划、交通旅游等方面的发展有一定的借鉴意义。     

云模式及其在物联网中的应用

针对集群系统中分配节点的单节点失效问题,提出了一种基于云计算系统的集群服务方式,采用全新的自适应云调度策略,完成对最优服务器节点的动态选择。策略以心跳表为基础,通过＂星级服务＂生成不同数目的虚拟服务器组,按照先来先提供服务的竞争机制完成最优节点的选择,保证了当云计算系统的某些部分节点失效时,整个系统仍能继续正常运行,同时也具有自动调整系统负载的作用。最后结合物联网当前面临的难题,探讨了模式在物联网中的应用以及应关注的几个关键问题。     

基于虚拟特征点的三维激光点云粗配准算法

在地面三维激光点云特征提取的过程中,由于三维点云数据采集仪器、采集方法及后期处理等因素影响,依靠传统的基于曲率、法线等几何特征及统计学算法提取出的点云特征数量较多且存在较大误差,若使用其直接作为特征点数据进行点云粗配准,很难提高点云粗配准的精度及速度。因此,本文在对点云数据实际空间分布结构分析的基础上,结合特征点提取算法、法向一致化算法、PCA（Principal Component Analysis）方法及特征点聚类等方法,提出了一种三维激光点云数据虚拟特征点拟合算法。该算法生成的虚拟特征点是由点云实际的特征点拟合得到,或是由位于被测物特征线上的特征点拟合生成的特征线计算得到,该虚拟特征点并不是扫描对象上实际存在的激光反射脚点。通过实验验证,虚拟特征点拟合算法可以较准确地拟合出由于设备及操作方法等原因而未被采集到的建筑物边角点数据,得到的虚拟特征点数据较实际特征点数据具有更少的数据量及更高的精度,使用拟合得到的虚拟特征点可以减少粗配准算法的计算量,提高粗配准算法的计算效率并能获得更精确及可靠的初始配准变换参数。     

高性能GIS研究进展及评述

互联网技术的发展使地理信息技术得到了前所未有的发展和应用,地理信息计算呈现出计算速度快、运行效率高、应用多样化的发展特征。而随着计算机硬件性能飞速提升,传统的GIS数据处理方式并不能与之匹配,各种缺陷与弊端逐渐显现,亟待更高效的数据处理方式。目前,以并行集群计算技术和分布式网络技术为代表的高性能计算的出现,为这些问题的解决带来了新思路,并逐渐发展形成了新一代的多核并行高性能计算系统。当前,如何利用新型硬件体系结构带来的计算能力,研究新一代高性能GIS计算系统,解决现在所面临的时空数据密集和计算密集问题成为重要挑战。高性能计算是基于一组或几组计算机系统组成的集群,通过网络连接组成超级计算系统以加强数据处理、分析计算性能的一种技术。在实际应用中,逐渐形成Hadoop,Spark和Storm 3大主流分布式高性能计算系统,它们三者各具优缺点。本文从高性能GIS算法、并行GIS计算、内存计算和众核计算4个方面梳理、归纳总结了高性能GIS的技术体系,分析了每类高性能GIS技术特征,综合分析、评述了近年来高性能GIS的研究进展,并对高性能GIS未来发展进行展望,为更完备、高效的高性能GIS体系的建立、发展和应用提供参考。今后,并行GIS计算、高性能计算模式和分布式存储仍然是GIS技术领域发展的重要方向,通过高性能GIS系统可有效地解决时空数据密集、计算密集和网络通讯密集等问题,大大提升GIS地理分析效率。     

基于云计算的地球系统科学数据共享研究与实践

数据密集型的地学研究离不开数据资源和信息平台的支撑,因此,实施地球系统科学数据共享具有重大意义。早期地球系统科学数据共享服务主要以政府行为为主,集中数据汇交,存在数据服务负载不均衡、数据整合模式单一、数据服务效果不明显等突出问题。随着Web 2.0理念的提出,以及云计算等技术的出现,数据共享模式发生了巨大的变化。本文提出基于云计算的地球系统科学数据共享概念模型。通过提供基础设施即服务（IaaS）、数据资源即服务（DaaS）,以及数据功能即服务（SaaS）实现共享服务模式的转变,将死板的数据转为灵活的服务。在“数据云”中,用户既是数据的使用者也是数据资源的提供者,通过提供数据发布、数据需求发布、数据发现与共享、需求发现与反馈等功能,解决数据共享中“用户-数据”之间的矛盾,并激励普通科研工作者贡献自己的数据,保障数据资源有效、可持续整合。最后,构建了原型系统用于验证该框架,形成了一个“人人都是数据的提供者,人人都是数据的使用者”的数据共享服务环境。     

三维实时虚拟技术的发展与应用探讨

信息技术与人们的生活越来越密切，伴随着Internet提供的服务，人们有越来越多的需求，越来越多的服务也应运而生。这里介绍与探讨的是伴随着Internet发展产生的一种技术——三维实时虚拟技术的发展与应用。     

基于MapReduce的空间敏感性分析并行算法设计

近年来,随着遥感空间数据广泛应用于生态系统,推动了区域尺度生态遥感参数模型的发展。敏感性分析对识别模型关键参数,降低模型不确定性和完善模型具有重要作用。区域尺度的生态遥感参数模型,在进行模型参数敏感性分析时,由于涉及到空间数据的复杂运算,单机环境无法满足快速分析的要求。为了提高生态遥感参数模型空间敏感性分析效率,本文以青藏高原为研究区域,利用植被光合模型VPM(Vegetation Photosynthesis Model)和开源云计算平台Hadoop,设计和实现了基于Sobol′的生态遥感参数模型空间敏感性分析并行算法,并在实验室集群环境下进行算法分析,验证了算法的有效性和适用性。该算法的核心是利用MapReduce并行编程技术,对空间敏感性分析中的地图抽样和模型迭代过程进行任务分割,将分割后的子任务分配至不同的计算节点进行并行计算。实验表明,本文提出的并行策略,能有效缩短地图抽样和模型迭代计算时间,相比于单机算法,并行算法的运行速度提高了14倍左右。     

基于虚拟仪器的雷达故障检测系统

结合对当今测试系统理论和虚拟仪器技术的研究,构建一套美国NI公司提供的以PXI检测设备为核心的基于LabVIEW8．6的专用综合测试系统。这套测试系统能有效地缩短维修周期、降低维修成本、提高维修可靠性,使雷达电子设备系统的检修水平跃升到一个新的台阶和高度。