C＆C08交换机中继系统常见故障及处理

介绍了华为C＆C08交换机中继系统在联网及运行时出现的故障现象及产生的原因，并对其进行了定位、分析、处理。这对充分发挥七号信令的作用、缩短故障处理时间，保障电力生产中通信的畅通有着重要的现实意义。     

江苏科大汇峰科技有限公司

正江苏科大汇峰科技有限公司是一家专门从事计算机软件产品研制开发、网络系统集成及售后增值服务的高新技术企业和软件企业。研发的产品被广泛应用于政府、学校及企事业单位。公司针对"数字化档案馆建设"提供了一套实用的方案。一、数字化档案馆网络拓扑结构1.数据中心在数据中心部署支撑数字档案馆必备的服务器和存储设备,通过虚拟化系统将服务器集群虚拟成计算资源池,通过千兆链路连接到支持VEPA的服务器接入交换机,再由接入交换机连接到核心交换机。2.基础网络数字化档案馆采用一台支持CLOS架构的数据中心级核心交换机作为整个网络的核心。可采用14台802.11AC AP对工作区进行无线覆盖。采用一台SR6602-X路由器作为整个网络的出口设备。     

早期CERNET建设回顾 我们唯一的法宝就是学习和坚持

今年是中国教育和科研计算机网CERNET建设20周年,二十年来,CERNET从无到有,从小到大,从弱到强,走过了一段不寻常的历程,我有幸作为为数不多的参与者,亲历和见证了这一不寻常的历程。值此20周年纪念之际,梳理回顾CERNET早期建设和管理过程中的一些点滴经验,既是对自己20年的总结,也以此向为CERNET的建设发展做出贡献的各界人士致敬,向一直关心和支持CERNET发展的社会各界人士致谢。     

浅析QoS在校园网中的运用

经过10多年的建设和发展,校园网网络所承载的网络运用越来越多,如何提高网络服务的质量目前是我们网络管理者必须面对的问题。QoS技术是我们区别网络业务,保障网络稳定的有效手段。通过在校园网中应用QoS技术,提高校园网络的服务质量,从而满足日益多样化的网络使用需求。     

基于复杂网络的图书管理信息数据可视化研究

目前针对图书管理信息数据的研究方法与手段众多,文章利用最新的复杂网络研究手段及方法对选取的图书借阅典型数据进行了全面的可视化实证分析研究,具体包括借阅数据结构可视化、社团规划可视化和数据链路预测可视化,深入讨论了各种可视化实现的具体工具及代表算法,尝试阐明复杂网络与图书管理数据相结合的研究机制,试图为搭建高效合理的图书借阅环境提供一种比较实用的新方法.     

基于链路不对称性预测的机会网络路由设计

机会网络的混合路由优化设计可以有效降低冗余开销,提高数据传递成功率。传统方法采用链路代价评估和能量节省延迟容忍算法实现机会网络的路由设计,当在移动自组织网络中出现节点稀疏化调度下链路具有不对称性,降低了路由分配质量。提出一种基于改进的OLSRv2算法的链路不对称性预测控制机会网络混合路由优化算法,定义机会网络中混合置信因子概念,研究路由优化检验统计量的确定和判别系统的设计,通过OLSRv2算法引入了概率路由,在当前连通域的路由信息进行地址压缩得到最优传送概率值。仿真实验表明,采用该算法设计的机会网络路由进行网络通信,得到较小的控制开销,提高通信成功率,网络负载大幅降低。     

超高频RFID系统分析

在当前RFID国际发展大局势尤其是美国的鼎力推动下,由于我国对于超高频段RFID的研究尚处于起步阶段,其技术现状与应用要求与国外发达国家相比尚存很大差距。本文正是针对上述问题,在深入研究RFID系统的构成以及工作原理,从而对超高频段RFID系统的实际通信链路中功率传输进行了分析研究。     

基于社团特性的链路预测算法的研究

链路预测具有重大的应用价值,是复杂网络中的研究热点.本文在随机人工网络、无标度人工网络和真实数据集上,在网络社团结构对链路预测算法的准确性的影响方面进行了大量的实验,实验结果显示链路预测算法的准确性不仅与算法设计的本身有关系,而且与测试算法精确度的网络社团结构密切相关,即链路预测算法准确性随网络社团模块度Q值增加而增加.本研究将为未来链路预测算法的设计和完善提供指导意义,同时也为链路预测中选择合适的预测算法提供指导.     

一种链路质量知晓的多跳无线网络路由度量

在目前的多跳无线网络中,路由协议多采用路由跳数作为路由选择的依据.这种基于跳数的度量倾向于选择较长距离的链路,但链路质量却很差,这势必会影响到平均网络吞吐量.本文提出了一种链路质量知晓的多跳无线网络路由度量.这种新的路由度量兼顾了路由跳数和链路质量.从仿真结果可以看出,采用我们提出的路由度量比采用跳数度量平均网络吞吐量提高了12%.     

基于三维引文关联网络的潜在知识流动探测——以基因编辑领域为例

在知识经济时代,知识流动在激发知识创新和促进科技发展等方面的价值逐步凸显出来。本文在直引-共被引-耦合三维引文关联网络融合的基础上,对主题关联层面进行映射,对领域内潜在的知识流动进行挖掘。链路预测指标作为特征值,分别应用于构建分类器和回归器。其中,分类器用于预测目前尚未存在、在未来极有可能发生的知识流动;回归器主要用于预测目前链接权重较低的,尚未引起广泛关注、但在未来具有较高链接权重的知识流动。两种预测层面综合互补,可更全面地探测领域内的研究前沿或新兴趋势。利用该思路对当前热门的基因编辑技术领域进行探索研究,得到了该领域中的潜在知识流动和潜在研究的热点,为科研人员选择研究方向提供参考。