简介：Telstra选用Amdocs产品11月24日亚洲移动通信大会上，客户体验系统提供商Amdocs公司宣布，Telstra部署了AmdocsChangingWorlds的个性化技术，以支持其BigPond移动门户，该门户能够通过移动设备为客户提供新闻及资讯服务。Telstra全面强化了BNPond移动门户网站的功能，

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简介：摘要双聚类（Biclustering）算法在数据挖掘中是一个新兴的算法，对于矩阵类型的数据，其聚类效果很好。本文浅述了双聚类算法的基本特点，并提出了用迭代的双聚类算法对未知的数据进行分类，并对一组数据进行了测试，其分类表现不错。

简介：为了从巨大的视频数据源中找到所需要的信息，基于内容的视频检索系统便应运而生。本文主要研究视频镜头切换检测技术。

简介：本文阐述了如何选购和安装六类布线系统以及六类布线系统与超五类布线系统的不同之处，最后提出了安装过程应注意事项。

简介：在系统芯片(SOC)技术飞速发展的今天，作为几乎所有SOC不可或缺的组成部分，智能电源类IP核的研究开发日益显出其必要性和迫切性。本文给出若干电源类IP核的设计实例，包括电压参考源、电压调节器、振荡器、欠压锁定比较器、电压过零比较器等，并将使之能支持多种SOC的设计。

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简介：在千兆网应用日益广泛的情况下，通过对最新公布的综合布线六类双绞线传输标准的分析，就其性能特点，具体应用的一些问题加以研究分析。

简介：本文结合实际生产现场，经过两年多对手机按键类PCB品质不良的摸索与试验，建立了一套完整的针对手机按键类PCB的设计要点与优化方案，以保证工程工具更加利于生产效率与产品品质的提升。

简介：台光电目前有台湾观音厂、华南中山厂及华东昆山厂三大厂区，总产能约170万片，随着环保需求增温，今年无卤基板占公司CCL比重可提升到30％到40％，有利于台光电未来营收及获利提升。由于铜箔基板顺利打入韩国手机市场，加上韩系手机在全球市占率不断攀升，让台光电上半年的业绩亮眼，第2季合并营收为23．18亿元，较第1季成长17．72％。

简介：本文结合实际生产现场，经过两年多对手机按键类PCB的品质不良的摸索与试验。建立了一套完整的针对手机按键类PCB的设计要点与优化方案，以保证工程工具更加利于生产效率与产品品质的提升.

简介：根据电信监管部门、公安机关、消协对违规违法短信的受理情况以及SP和群发公司内部人士的透露，笔者特归纳了一些典型的涉嫌违规短信，提醒读者。

简介：随着信息技术的发展,网络的速度越来越快,由原来的1Mbit/s、10Mbit/s到几年前的100Mbit/s,发展到今天的Gbit/s,而吉比特网络传输对布线系统提出了新的要求.

简介：文章设计并实现了一款抢滩登录游戏。抢滩登陆属于即时360度全方位射击游戏,相对于同类游戏较为简单,但容量又大于普通的小游戏。最后通过测试,该游戏玩法非常简单,很容易上手。游戏情节惊心动魄,游戏场景中变化多端的敌军、即时控制的动作都是吸引玩家的亮点。

简介：如果我们在选择器件时很谨慎，并且考虑到精细的设计布线，因为杂散参数有很大的影响，那么目前高效D类功放可以提供和传统的AB类功放类似的性能。半导体技术不断创新使得效率提高，功率密度增加和较好的音响效果，增加了D类功放的运用。

简介：高职院校近年来大力建设教学实践基地,但对实践基地的运营管理,一直都是一个难题,文章以经管专业门店类为例,首先提出门店类教学公司运营存在的问题,其次进行建模,最后提出对教学公司的解决办法。

简介：苹果等高阶智能型手机开始导入类载板，带动类载板需求强劲，华通类载板产品已自7月下旬开始量产，并于8月开始小量出货，随着苹果新款iPhone拉货启动，法人看好华通下半年到明年上半年业绩将大跃进。苹果在今年新推出的iPhone从任意层高密度连接板升级为类载板，由于消费型电子产品的电路板设计朝向细间距（finepitch）发展已是主流趋势，此部分技术进入门坎高.

简介：为产生伪随机编码雷达波形，提高雷达低截获概率（LIP）和电子反干扰（ECCM）性能。针对logistic、fulllogistic、Kent三类最具代表性的映射所产生的混沌序列，在大量仿真基础上，对由此三类混沌序列获得的二相码相关性、平衡性及游程性等性能进行了比较分析，并给出了相应的仿真结果。研究表明三类混沌序列，都具有较好的伪随机特性，由此均可获得产生雷达波形的理性混沌二相码，Kent序列和fulllogistic序列的综合性能较好。

简介：随着低资费套餐的快速普及,LTE高负荷问题日渐突出,高负荷小区整治成为网络运维的重要任务。本文提出LTE高负荷小区聚类优化方法,将问题小区聚类至5大类13小类,并对各类问题提出针对性的优化处理建议,形成系统的高负荷小区整治方法。

简介：聚类分析是数据挖掘的一个重要的研究方向。本文在介绍了数据挖掘的基本概念之后，详细分析了常用的聚类算法。最后，使用weka数据挖掘软件对K—means算法进行了实践，实验结果证明了K—means算法的有效性。