城市轨道交通云平台建设的思考

对现阶段行业内城市轨道交通云平台项目的现状进行介绍,阐述城轨云平台相关规范编制的成就,同时列举并解决城轨云平台的建设模式、城轨云平台算力纳管、城轨云平台的RAMS(reliability, availablity, maintainability, safety)指标建立、城轨云平台验收流程优化、城轨云运维体系建立等问题,并从城轨云平台自身技术驱动和规范编制两个方面,展望城轨云的发展方向。     

城轨云信息化系统 统一用户登录与管理

从城轨信息系统快速发展带来的各子系统技术方案各异、缺乏统一规划的现状出发,说明复杂信息系统在统一用户登录与管理上存在的问题,探讨根据4A安全管理规范、利用单点登录(SSO)技术、采用Spring Security OAuth2+JWT方案来构建统一用户登录与管理系统,实现统一的账号管理、统一的认证管理、统一的授权管理以及统一的操作审计功能,从而解决城轨云众多信息化系统的统一用户登录与管理难题。     

南京地铁移动支付关键技术的研究及应用

随着“互联网+AFC系统”概念的提出,移动支付在轨道交通中的应用已成为行业发展趋势。介绍近几年南京地铁对移动支付关键技术的研究情况,阐述移动支付技术标准编制的理念,确立商业合作模式,对发码方式进行比选,提出城市间互联互通解决方案。工程应用时采用云计算构建互联网票务系统,提出“五+三”的融合架构模型,采用实时推送的方式,确保新型支付方式的支付数据快速、准确地送达互联网票务系统。通过AFC系统升级改造,将研究的关键技术成果应用到南京地铁移动支付升级改造项目中,实现移动支付技术在南京地铁的创新应用,为南京地铁提升企业形象,为行业发展提供借鉴和参考。     

新一代城轨信息化体系中ATS系统发展

首先介绍城市轨道交通信息化建设的发展趋势,即通过采用云平台和大数据技术解决当前城轨信息化建设中的问题。随后讨论在新一代信息化建设的大背景下,作为城轨信息化体系中ATS(列车自动监控)系统的发展方向。根据ATS系统自身发展的需要,进一步说明ATS系统应该深度融合到城轨新一代信息化建设中。基于这些趋势分析,从ATS系统既有系统架构特点、数据流、安全完整度需求、信息安全需求、网络化发展等方面,重点论述ATS纳入云平台的可行性,并对ATS系统的云部署方案进行深入探讨。     

现代多媒体课堂教学若干问题浅析

随着信息化的发展与普及,仅靠传统的教学方法和课堂教学结构,已不能满足现代社会对人材培养的需求,多媒体课堂教学已经成为课堂教学的一个生力军。本文就这些年的教学情况对多媒体课堂教学中存在的几个问题进行了分析,并根据多媒体课堂教学的特点提出了自己的看法。     

促进有效教学的课堂管理调查研究——以广州市交通运输职业学校为例

课堂管理是有效教学的重要保障。本研究关注当前中职学校课堂管理现状，通过实证分析影响良好课堂管理的因素，从中发现有效预防课堂违纪行为的对策。     

物联网环境下的重点车辆监控海量信息处理研究

重点车辆监控是借助物联网技术,通过感知设备对重点监控车辆进行识别、定位、跟踪、监控和管理。重点车辆监控平台需面对海量数据的处理问题．云计算信息处理模式为重点车辆信息管理提供了新思路。借助云计算的概念,提出基于Hadoop分布式并行编程框架的重点车辆信息管理模式和基于MapReduce编程模型的重点车辆海量信息处理方案。然后,采用广东省的重点车辆监控平台的历史数据作为样本,搭建基于Hadoop的重点车辆海量信息处理测试平台。实验结果表明,该平台能够实现物联网环境下的重点车辆海量数据的快速处理与查询．满足实时监控的要求。     

指纹定位应用于智能运输系统之可行性

利用追踪手机位置来侦测道路信息的机制,这个机制不需要花费庞大的金额来架设及维护额外的侦测装置．运用行动网络中的测量报告讯号,结合指纹定位算法,依定位信息进行车速评估．在实验中以快速道路66号路段进行实际路测,其指纹定位算法位置估计误差的可达36．11 m ,车速评估的平均误差可达3．39％,提供准确的位置和车速准确度．此外,采用云计算进行平行处理,可有效改善指纹定位算法需要大量运算的限制．     

Research of order allocation model based on cloud and hybrid genetic algorithm under ecommerce environment

For massive order allocation problem of the third party logistics (TPL) in ecommerce, this paper proposes a general order allocation model based on cloud architecture and hybrid genetic algorithm (GA), implementing cloud deployable MapReduce (MR) code to parallelize allocation process, using heuristic rule to fix illegal chromosome during encoding process and adopting mixed integer programming (MIP) as fitness function to guarantee rationality of chromosome fitness. The simulation experiment shows that in mass processing of orders, the model performance in a multi-server cluster environment is remarkable superior to that in stand-alone environment. This model can be directly applied to cloud based logistics information platform (LIP) in near future, implementing fast auto-allocation for massive concurrent orders, with great application value.     

基于云模型的汽车款式知识表示

传统汽车款式设计中存在不确定性，而云模型是一种可以实现定性与定量之间不确定性相互转换的有效工具．基于云模型表示汽车款式知识，可以有效地实现在汽车款式设计过程中定性与定量转换之间的不确定性。运用云模型的概念爬升反映汽车款式设计中小粒度概念爬升为大粒度概念的过程，通过三层模型体现汽车款式知识在不同层次上的映射，最后通过一个实例表现云模型表示的汽车款式概念爬升过程。