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公开(公告)号：CN104318349A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410530668.7
申请日：2014-10-10
申请人： 南通大学
CPC分类号： G06F17/30241
摘要： 本发明公开了一种基于Silverlight和ArcGIS的海籍监测管理方法，包括以下步骤：基于角色和权限进行访问控制；对海域项目进行管理并进行项目监控；对监控信息进行分析，根据坐标信息以及流媒体信息，采用叠加的方式将监控信息演示在基于Silverlight的浏览器插件上；ArcGIS服务组件根据基础数据建立动态地图服务。本发明基于ArcGIS平台，利用其强大的矢量图形处理能力和服务端多级缓存技术，实现在可接受的时间内进行大量的复杂的计算，借助于Silverlight插件，将地图以一种分级式的方式加载到用户的浏览器里实现近乎零延迟的地图表达，具有高可用性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN104318349B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201410530668.7
申请日：2014-10-10
申请人： 南通大学
摘要： 本发明公开了一种基于Silverlight和ArcGIS的海籍监测管理方法，包括以下步骤：基于角色和权限进行访问控制；对海域项目进行管理并进行项目监控；对监控信息进行分析，根据坐标信息以及流媒体信息，采用叠加的方式将监控信息演示在基于Silverlight的浏览器插件上；ArcGIS服务组件根据基础数据建立动态地图服务。本发明基于ArcGIS平台，利用其强大的矢量图形处理能力和服务端多级缓存技术，实现在可接受的时间内进行大量的复杂的计算，借助于Silverlight插件，将地图以一种分级式的方式加载到用户的浏览器里实现近乎零延迟的地图表达，具有高可用性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN104298550B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201410529300.9
申请日：2014-10-09
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06F9/46
摘要： 本发明提供一种面向Hadoop的动态调度方法，包括以下步骤:S1：设置每个节点的计算能力是一致的；且每个作业的执行时间随着执行次数的增加而线性减少；S2：判断作业是否为同类作业，且获取并统计同类作业的执行情况；S3：解析每个作业提交时所制定的期望执行时间；S4：若判定作业为同类作业，则会建立代价模型得到作业权重值；S5：若判断作业不为同类作业，则分配最低权重值；S6：根据作业权重值调整作业实际资源量，提高实时作业的响应度。本发明可以有效地解决现有调度算法在调度实时作业上的不足，并对实时作业进行资源控制，以此提高实时作业效率的能力，从而达到用户精细控制作业执行速度的功能。
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公开(公告)号：CN104470159A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410849887.1
申请日：2014-12-31
申请人： 南通大学
IPC分类号： H05B37/02
摘要： 本发明公开了一种LED照明系统，包括：输出第一、第二和第三脉冲宽度调制信号的微处理器、根据第一脉冲宽度调制信号的占空比输出第一电流的第一恒流驱动模块、根据第一电流的大小输出相应亮度的红色LED灯组、根据第二脉冲宽度调制信号的占空比输出第二电流的第二恒流驱动模块、根据第二电流的大小输出相应亮度的绿色LED灯组、根据第三脉冲宽度调制信号的占空比输出第三电流的第三恒流驱动模块、根据第三电流的大小输出相应亮度的蓝色LED灯组以及电源模块。本申请能够设置颜色，同时能实现明暗的调节、LED灯的软开关保护以及过热保护。
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公开(公告)号：CN107634874A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710785712.2
申请日：2017-09-01
申请人： 南通大学
摘要： 本发明涉及SDN环境下基于BP神经网络的P2P流量检测方法,包括如下步骤：步骤1）在SDN环境下构建BP神经网络模型，所述BP神经网络模型的输入包括用于区分P2P流量的特征，BP神经网络模型的输出为P2P流量检测结果；步骤2）通过设定的归一化公式将上述的输入特征直接带入神经网络进行训练；步骤3）重复步骤2）随着训练代数的增加，后一次的输出结果和前一次的输出结果误差逼近至某一个值时，神经网络完成收敛，BP神经网络模型完成训练，并将完成训练的BP神经网络模型分析检测其余的数据。有益效果为：本申请的P2P流量检测方法则是基于众多数据，对其进行深入的挖掘分析，找出区分P2P流量与非P2P流量的信息，给网络管理员判断P2P行为提供依据。
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公开(公告)号：CN104298550A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410529300.9
申请日：2014-10-09
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06F9/46
摘要： 本发明提供一种面向Hadoop的动态调度方法，包括以下步骤:S1：设置每个节点的计算能力是一致的；且每个作业的执行时间随着执行次数的增加而线性减少；S2：判断作业是否为同类作业，且获取并统计同类作业的执行情况；S3：解析每个作业提交时所制定的期望执行时间；S4：若判定作业为同类作业，则会建立代价模型得到作业权重值；S5：若判断作业不为同类作业，则分配最低权重值；S6：根据作业权重值调整作业实际资源量，提高实时作业的响应度。本发明可以有效地解决现有调度算法在调度实时作业上的不足，并对实时作业进行资源控制，以此提高实时作业效率的能力，从而达到用户精细控制作业执行速度的功能。
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