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系统架构师论文-论中间件在SIM卡应用开发中的作用

我曾于近期参与过一个基于SIM卡应用的开发项目,并在项目中担任系统分析的工作。在分析过程中,我们依据面向対象方法対系统进行了划分,其中许多的模块已有成熟的中间件产品可供使用。我们选择中间件产品的标准是:功能、性能、封闭性、独立性、可扩充性、是否标准化等(或是否是主流产品)、跨平台性、话语害性,以及中间件的大小和价位,并且面向対象的优于面向功能的。 由于复用了大批的中间件,使得项目工作重大大减少,开发周期明显缩短,并且在项目的编码部分,我们也尽量制作自己的中间件,以便在以后复用,或以恰当的形式销售,増加公司的利润。 自己设计中间件,菖先要做领域分析,以确定其价值,并依据上述原则开发。产品形成后,要由管理系统负责中间件产品的存储、描述、資询、发布以及动态雄护、版本控制等。

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从清醒到睡眠的动态功能连接

近年来,fMRI对时间分辨连通性的研究发展迅速。研究连接性随时间变化的最广泛使用的技术是滑动窗口方法。对于短窗与长窗的效用,固定窗与自适应窗的使用,以及在清醒状态下观察到的静息状态动态是否主要是由于睡眠状态和受试者头部运动的变化,一直存在一些争论。在这项工作中,我们使用了一个基于独立成分分析(ICA)的流程,将其应用于并发的清醒和不同睡眠阶段收集的脑电图/功能磁共振成像数据,并显示:1)从静息态时间过程的滑动窗相关的聚类得到的连接状态可以很好的分类从脑电图数据获得的睡眠状态,2)使用较短的滑动窗口代替非重叠窗口提高了捕获转变动力学的能力,即使在30s的窗长,3)运动似乎主要与一种状态相关,而不是分散在所有状态,4)固定的锥形滑动窗口方法优于自适应动态条件相关方法,5)与之前的EEG/fMRI工作一致,我们在清醒状态下识别多种状态的证据,这些证据能够被高度准确地分类。仅清醒状态的分类表明,除了睡眠状态或运动外,fMRI数据中连通性的时变变化也存在。结果也告知了有利的技术选择,和觉醒内不同集群的识别建议这一方向需要进一步研究。

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静息态下大脑的动态模块化指纹

摘要:人脑是一个动态的模块化网络,可以分解为一系列模块,其活动随时间不断变化。静息状态下,在亚秒级的时间尺度上会出现几个脑网络,即静息态网络(RSNs),并进行交互通信。本文尝试探究自发脑模块化的快速重塑及其与RSNs的关系。三个独立的健康受试者静息态数据集(N=568),对其使用脑电/脑磁图(EEG/MEG)来探究模块化脑网络的动态活动。本文证实了RSNs的存在,且其中一些网络存在分裂现象,尤其是默认模式网络、视觉、颞区和背侧注意力网络。本文也证明了心理意象中的个体间差异与特定模块的时间特征有关,尤其是视觉网络。综上所述,本文的研究结果表明大规模电生理网络在静息态时具有依赖模块化的动态指纹。

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Hutool,一个全面提升Java程序员开发效率的工具类库!

最近公司的项目里用到了hutools这个工具包,发现这个类库对于大部分需要用到的工具类真的是无所不包,用起来大大提升了自身的开发效率,加班也越来越少了,用起来真的就一个字-爽!huttols工具类库囊括了json转换工具类、集合工具类、加解密工具类、JWT工具类、数学计算工具类、AOP工具类、定时任务、布隆过滤器以及二维码生成工具类和http工具类等一系列的开发人员在项目开发过程中需要用到的工具类。作为一名Java开发人员,如此利好Java开发人员的工具类库,当然值得我拿出来分享一番,希望自己的读者朋友都能用起来,尽可能地在工作中提高自己的开发效率,做到每天呼啦啦准时打卡下班

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Kotlin入门(2)让App开发变得更容易

上一篇文章介绍了如何搭建Kotlin的开发环境,可是这个开发环境依然基于Android Studio,而在Android Studio上使用Java进行编码,本来就是理所应当的,何必还要专门弄个Kotlin,这个Kotlin相比Java到底有哪些好处呢? 我们可以把Kotlin看作是Java的升级版,它不但完全兼容Java,而且极大精简了代码语法,从而使开发者专注于业务逻辑的编码,无需在繁琐的代码框架之间周旋。当然,若想充分运用Kotlin的优异特性,除了导入Kotlin的核心库,还得导入Kotlin的扩展库与Anko库。具体到编译配置文件,则要进行以下两处修改: 1、打开项目的build.gradle,补充添加anko的版本号声明,以及Kotlin扩展库的路径,完整的编译配置如下所示:

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