the research of an epc workflow model established by gantt chart

论文结合建筑工程项目的特点,讨论如何使用广义Gantt图建立基于EPC的工作流过程模型,旨在为建筑工程项目的工作流管理提供一个新的思路

data model research of project management system

项目数据来源多,管理复杂,数据模型的研究有助于简化项目管理系统的分析和设计。为了清晰表达项目数据模型,采用了本体论方法,提出了面向项目管理域的数据概念和关系的表达模式,并介绍了项目管理相关的主要概念;探讨了数据模型的共享域、专有域的划分以及信息的共享方式;分析了项目组织、任务组织、人员组织的数据模型框架,并阐述了主要的概念间关系;最后在数据模型的统一概念基础上,给出了数据模型的应用方式

Performance Improvement Method of Memory Leak Detection Under High Frequently Memory Allocation

现有主流轻量级内存泄露检测工具，如MemWatch和MemLeak等在高频内存分配下存在效率较低等性能缺陷。为此，提出一种提升内存泄露检测工具性能的方法。运用该方法对开源工具MemLeak进行修改，将修改后的工具用于大数据存储系统Redis的内存泄漏检测。基于开源软件Redis的实用性测试结果表明，该方法具有较好的可用性与实用性。 The memory detection tools such as MemLeak and MemWatch are not very efficient when there the operation of malloc/free is high frequently called. This paper presents a new technique to salve this problem. It uses the new technique to improve the tool MemLeak, and improved tool is applied to memory leak detection of big data memory system Redis. Practicability test based on open software Redis shows that the technique has better actual value.The memory detection tools such as MemLeak and MemWatch are not very efficient when there the operation of malloc/free is high frequently called. This paper presents a new technique to salve this problem. It uses the new technique to improve the tool MemLeak, and improved tool is applied to memory leak detection of big data memory system Redis. Practicability test based on open software Redis shows that the technique has better actual value

skylark: design and implementation of a cloud-terminal integrated system

论文介绍了云端一体化系统Skylark,旨在满足用户通过异构终端,随时、随地访问应用和管理数据的需求,使得用户对操作系统平台、硬件设备、应用安装管理的依赖最小化。终端通过SkylarkAPI访问云平台的服务,基于扩展的Spice协议为显示和计算的前后端分离提供高效支持;后端云平台对计算、存储和网络等资源进行虚拟化,基于Xen-IFS文件系统分离和保护用户私有数据;SkylarkManager云管理系统整合前后端业务,对系统资源进行统一管理和调度。Skylark支持Windows、Linux和Android等多种客户端,实现了云中心和各异构终端的一体化。中国科学院战略性科技先导专项课题(XDA06010600)|中国科学院知识创新工程重要方向项目(No.KGCX2-YW-174)|海云环境下的操作系统研究,(编号XDA06010600

An Enhancement Method for Underwater Images under Natural Illumination Based on Scene Depth Estimation

针对水下图像模糊、对比度低且色彩失真的问题，结合修正的水下成像模型，提出一种基于场景深度估计的自然光照水下图像增强方法．首先，依据自然光照条件下水下图像场景亮度与场景深度总体成正比的先验理论，对图像的亮度信息进行最小值滤波和软抠图处理以实现场景深度估计；然后，结合暗通道先验知识和场景深度信息进行离散像素点的后向散射分量估计，根据修正的水下成像模型来拟合和去除后向散射；最后，采用基于色适应的颜色校正方法对直接分量进行色偏校正，利用线性拉伸方法来提升图像的亮度和对比度．水下多场景条件下的实验结果表明，本文方法可有效地去除后向散射引起的雾样模糊，提高图像对比度并校正颜色偏差.</p