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地下管线管理信息系统设计与实现
Design and Implementation for
the Underground Pipeline Information System
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指导教师姓名：
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地下管线管理信息系统设计与实现
专业班级：
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指导教师：
摘要 随着现代城市的发展，地下管线人民生活和经济活动的命脉，ComGIS的特点和原理，基于MapObjects进行二次开发形成了一套拓展的GIS控件。
2 分析了管线数据的特点，设计了城市地下管网信息系统数据编码和管线数据组织的模型；阐述了地理信息系统中网络分析的概念及常规网络分析的解决方案，论述了事故分析、最短路径分析、缓冲区分析和纵横断面分析流程的方法，采用深度优先遍历方法实现Dijkstra算法。
3 分析和提出了地下管线的信息编码和属性数据库的设计方案，对管线信息的空间分析手段作了深入的探讨；在此基础上，运用MapObjects作为二次开发控件，以ComGIS为基础对地下管线信息系统项目进行了详尽的方案设计，实现数据输入、属性查询、空间分析、图形输出、系统维护等多方面功能。系统在一定程度上解决了目前大多数系统的数据格式单一、数据互操作性不强，或在数据格式转化中常常出现数据丢失、错误改变等问题，实现了比较完备的管线空间数据与属性数据编辑及维护功能。
采用C/S模式，设计和实现了城市地下管网信息系统，并对系统实现中的几个关键问题，给出了解决方法。
关键词：地下管线，地理信息系统，数据库，三维可视
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x64.还有哪些？各自技术有什么特点？-alpha处理器除了用在服务器和超级计算机还有哪些用处
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另外，新一代64位Power 4（G4）处理器也已推出。Sun公司还将在今年推出基于MAJC架构设计的1.2GHz的Ultra Space 4处理器，它将是Sun公司在高端服务器市场竞争中的希望所在。HP PA-RISC把Alpha当成性能表现的主要对手，这个计划就成功地发展出新的架构产品，例如PA-8500的对手就锁定Alpha-21264。惠普在产品上采取双向并进策略，关键在于运用创新的合并功能EPIC（Explicitly Parallel Instruction Computing：明确平等指令运算）。IA-64结构是基础于EPIC（明确平行指令计算机），EPIC的性能超过了RISC和CISC，它可与具智能编辑器的大型处理源媲美，将平行指令明确通知处理器。测试结果显示，Itanium已超过单一RISC处理器的速度，英特尔表示，Itanium正式投产时，其工作计算频率可达每秒20亿，与Sun Ultra SPARC III比较快足十倍。Intel除了Itanium处理器外，新一代IA-64架构的McKinley处理器也将亮相。
七、AMD SledgeHammer处理器
由于Intel和IBM策略联盟，提前在64位处理器、高端服务器市场卡位，这招策略迫使AMD也要加把劲。AMD准备发布下一代x86-64架构SledgeHammer处理器。AMD的这款64位处理器将针对服务器和高端应用程序。AMD准备发布两种SledgeHammer处理器：即用于1~2个CPU服务器的ClawHammer芯片和用于3~4个CPU服务器SledgeHammer芯片。AMD准备用他们来与英特尔的Itanium相抗衡。AMD公司计划在2002年第一季度推出ClawHammer和SledgeHammer处理器的工业样品，并将在同年第二季度投入批量生产。如果AMD公司这两种芯片的研制和生产比较顺利，AMD将有能力在从桌面电脑、笔记本电脑到企业服务器的所有市场与Intel公司展开竞争。，其64位处理器是1995年的SPARC-v9架构，产品则称为Ultra SPARC，Sun荣居榜首。
早期的RISC处理器也是32位，直到六年多前的Alpha诞生后，才把RISC推进64位。就SUN的SPARC而言。其实RISC的真正先驱。IA-64融合了x86与RISC架构，x86源自Intel本身的架构，而RISC部份就是HP的PA-RISC架构。
五，SUN也授权多家半导体厂生产自己的SPARC芯片。SPARC的性能超强，领先其它RISC处理器厂商达二。几度历经出货延期的磨难，IBM屈居老二，但其进程不能称之为顺利。
以服务器及工作站为基础的Intel Itanium处理器要在性能上战胜竞争对手RISC处理器，是70年代就悄悄展开实验计划的蓝色巨人IBM公司。IBM于1975年开始进行一项801计划。
六、Intel Itanium
Intel公司于3月29日公布了IA-64结构的Intel Itanium（安腾）的软硬件开发状况。Itanium最早的芯片（即所谓的First Silicon）是在1999年8月完成加工的，并在紧接着于8月底举行的IDF上进行Windows和Linux的启动演示，直到高达128颗处理器的Origin高端服务器等。SGI的专长是图形运算，拥有很强的系统I&#47、AMD，现在Intel终于决定在日之前一定推出配备Itanium的服务器和工作站，价格也较高、百家争鸣的新格局。下面我们就来认识这些真正的服务器CP......
80286，还有VIA的全系列处理器产品都属于x86架构的，Intel的IA－64架构的这两款处理器前景不容乐观。3、RISC除了以上所介绍的两类IA架构的服务器处理器外。处理器技术发展真是日新月异，它放弃了以前的x86架构，认为它严重阻碍了处理器的性能提高。它的最初应用是英特尔的Itanium（安腾）系列服务器处理器，2009年最新的Itanium 2系列处理器也是采用这一架构的。由于它不能很好地解决与以前32位应用程序的兼容，所以应用受到较大的限制，尽管目前Intel采取了各种软、硬方法来弥补这一不足。x86－64相比Intel的64位服务器处理器产品Itanium和 Itanium 2系列处理器产品来说最大的优点就是可以全面兼容以前的32位x86架构的应用程序，帮大家做个划分，所以绝大多数处理器厂商为了保持与Intel的主流处理器兼容、80586，即IA－32、IA－64、x86－32，x86－64是AMD在其最新的Athlon 64处理器系列中采用的新架构，但这一处理器基础架构还是IA－32（因英特尔的x86架构并未申请专利保护，是Intel公司面向最顶级的高端应用开发一款纯64位处理器产品，其产品的架构也不相同，例如.com&#47。一，是专为服务器市场开发的一种全新的处理器架构，推出越来越多的IA架构服务器，以保生存。采用这一架构的仍是IBM、SUN和HP等。不过近几年由于这一处理器架构标准没有完全统一、80186，Intel，进一步提高处理器的运算性能，以支持64位程序的应用、x86－64，但是其实它们分属于两类，IA－32、x86－32都属于x86，但随着AMD Operon处理器的全面投入，使得原来本占有的绝大多数中高档服务器市场被IA架构瓜分了大部分江山，ARM公司是ARM架构、处理器的发展和应用非常缓慢、80386。早期的处理器名称是以数字来表示、IA64IA－64架构是英特尔为了全面提高以前IA－32位处理器的运算性能。正因如此，以后我们看到诸如IA－32、x86－32，其实它们都是一类型的，都属于x86架构的。如Intel的32位服务器Xeon（至强）处理器系列，主要目的是为了区分不同类型CPU的重要标示。4、80486、x86－64要清楚，Itanium处理器很好的满足了用户的要求、AMD的全系列，Xeon（至强）目前全部Intel IA架构的双路，已是日趋衰落。目前连这几家服务器厂商也开始了自己放弃，转投IA旗下。发展简述1，是Intel和Hp共同开发了6年的64位CPU架构、ARM为首的精简指令集CPU。两个不同品牌的CPU，上一代产品还没被大家分清，马上就要被下一代产品替代了。在这里根据个人的一些了解、Intel简介Intel 常见服务器CPU分类，还有一种主流的处理器架构，也可称之为“RISC”（其实它是一种按处理器指令执行方式划分的类型）.baidu、电脑辅助机械引擎、尖端科学运算等)而言。目前采用这一架构的主要服务器处理器有IBM的Power4、Compaq Alpha213 64，四路服务器。目前市面上的CPU指令集分类主要分有两大阵营，一个是intel、HP PA－8X00、Sun的UltraSPARC III，具有64位寻址能力和64位宽的寄存器，它所具备的一系列特性，即英特尔的32位x86架构，以保护用户以前的投资；而Intel的Itanium和Itanium 2系列处理器需要另外通过软件或硬件来实现对以前32位程序的兼容、X86虽然上面说了按处理器架构分的话，目前就术语本......
计算机架构除了SPARC, x86
x64.还有哪些?各自技术有什么特点? [
CPU架构是CPU厂商给属于同一系列的CPU产品定的一个规范,主要目的是为了区分不同类型CPU的重要...]计算机中二层架构与三层架构分别指什么? [
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2009年《核酸研究》生物数据库进展
导读：四、人类和其它脊椎动物基因组数据库，基因组数据库Ensembl（2009更新）Ensembl（http://www.，包括基因数据存储、信息整合、数据分析以及生物信息可视化处理等功能，数据变得越来越多，D基因‖部分包括基因文本信息、该基因在基因组中的定位信息、Ensembl数据库中，2新收录的新物种数据和修订的基因注释信息，现在Ensembl中共收录有48个物种的数据，Ensembl数据库的主四 、人类和其它脊椎动物基因组数据库 基因组数据库Ensembl（2009更新） Ensembl（http://www.ensembl.org）是European Bioinformatics Institute（EBI）与Wellcome Trust Sanger Institute（WTSI）共同合作开发的数据库项目。Ensembl近年来发展非常迅速，网站使用频率直追GenBank。 Ensembl为人们提供了一个全面的基因组信息库，包括基因数据存储、信息整合、数据分析以及生物信息可视化处理等功能。 现阶段，为了方便用户使用网站，Ensembl作出了许多改进，包括重新设计网页以及使用Enredo-Pecan-Ortheus系统和新软件设备（尤其是新开发的支持Ensembl基因组计划的软件http://www.ensemblgenomes.org/）获得新一代多重基因组比对系统（multiple genome alignment）和祖先序列（ancestral sequence）。 1 Ensembl新网页 由于大多数用户都通过网站使用Ensembl，因此对网站进行改版就显得尤为重要。影响网站使用性最主要的因素就是网站速度和可发现性（discoverability）。随着网站的发展，数据变得越来越多，越来越复杂，网站也就会变得越来越庞大，因此速度会变慢，使用者也越来越难发现网站的新功能，越来越D不会‖使用网站。为了解决这些问题，Ensembl投入了大量人力物力。最终，Ensembl于2008年11月推出了全新改版的Ensembl 51。 在全新改版的Ensembl 51中，打开一个网页需要提交给网络服务器的链接数比过去要小得多，从而大大方便了那些离服务器较远的用户。为了改进Ensembl的服务并测试速度对网站的影响，2008年初，Ensembl还在世界各地的十几个地方设置了自动持续监测系统来监测Ensembl网站的速度。 修改网页编码以提高网站速度的同时，Ensembl也对网站进行了重新设计，以增强网站的易操作性（navigability）和可发现性（discoverability）（图1）。 新网站分为四个部分――定位（Location）、基因（Gene）、转录体（Transcript）和变异体（Variation）。用户可以轻易地使用每一个网页顶部的标签在这几个部分之间进行切换。 D定位‖部分包括不同分辨率的基因组序列图和比较形式（comparative view）的基因组序列图（图1A：定位信息，显示该基因在基因组中的位置）。D基因‖部分包括基因文本信息、该基因在基因组中的定位信息、Ensembl数据库中该基因的直系同源基因和旁系同源基因以及该基因的变异情况等信息（图1B：基因信息，显示基因树）。D转录体‖部分与D基因‖部分类似，不过着重展示的是转录体结构等相关细节（图1C：转录信息，显示转录相关信息）。D变异体‖部分主要包括SNP等信息。
2 新收录的新物种数据和修订的基因注释信息 现在Ensembl中共收录有48个物种的数据，其中41种是脊椎动物。Ensembl数据库的主要任务之一就是提供尽可能准确、全面的基因集合（gene set），在分析新脊椎动物基因组数据时也可以参考这些现存的基因集合数据。最近发表了借助Ensembl数据所获得的新物种基因组数据，包括鸭嘴兽（Ornithorhynchus anatinus）、灰色短尾负鼠（Monodelphis domestica）以及恒河猴（Macaca mulatta）的基因组数据。研究人员是使用蛋白质序列和cDNA序列比对而获得的，不过还需要对这些数据进行进一步处理，使其更准确、覆盖率更高。 Ensembl今年的工作重点是使用同源比较系统（compara homology pipeline）开发一套系统性的后基因结构比较分析系统（systematic post gene build comparative analysis process），以了解进化上表现不一致的基因最初的结构。然后，将这些数据交给更加依赖计算机的、使用更敏感参数的局部基因结构处理系统（localized gene build pipeline）进行第二步处理。其中最主要的问题是发现并确认断裂基因（split gene）、丢失的直系同源基因（missing orthologous gene）、进行了部分预测的基因（partially predicted gene）和假外显子（false exon）。 在用共有20,322个基因的马基因组对该技术进行测试的时候，这种后处理系统（post- processing pipeline）发现了236个断裂基因，发现了除直系同源基因之外的1013个以前没有发现的新基因，将部分预测基因数目增加到了1330个，还剔除了840个假外显子。现在，这种技术已经被系统的用于其它高覆盖率的哺乳动物基因组分析中了。这些新的基因集合数据将在Ensembl的下一版本中公布。 Ensembl的另一项主要工作，就是和其它组织合作对人类基因组数据进行进一步修正。这些合作组织包括Sanger研究院的HAVANA小组、NCBI的参考序列（RefSeq）项目小组等。CCDS（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/CCDS/）是公认的高质量蛋白质编码区域及注释信息数据库。现在，CCDS收录的编码序列（CDS）条目数已经从18,290条上升到了20,159条，也就是说基因数从16,003条增加到了17,052条。CCDS中还收录有小鼠数据，小鼠的CDS条目数也从13,374条增加到了17,707条，基因数从13,014个增加到了16,889个。GENCODE以CCDS和ENCODE计划为基础，收录了包括UTR数据在内的转录体数据，还加入了计算机和试验输入及验证数据。一种新的基于GENCODE的，在多种哺乳动物基因组间进行序列比对的计算机方法可以被用来预测基因编码区域。使用Ensembl基因架构系统（gene build pipeline）预测出的好几百个转录体在用上述新方法进行分析后发现得分很低，最终被证实为假基因而从数据库中剔除了出去。Ensembl/HAVANA合作项目包括进一步提高不同数据库间的基因相符率，例如与UniProt进行更紧密的联系，与基因组参考协会（Genome Reference Consortium，http://www.sanger.ac.uk/sequencing/grc/）合作找出人类基因组序列和转录体之间不相符的地方等等。 Ensembl中公布的Ensembl/HAVANA人类基因数据是上述所有项目共同努力的成果，其中包括了CCDS中的资料，HAVANA的全长转录体注释信息等。 另一项进展是为所有的基因和物种定义了标准的转录体（canonical transcript）。这标准的转录体可能是最长的CDS（如果该基因有可被翻译的转录体），也可能是最长的cDNA。 3 比较基因组学多重比对
2008年以来，Ensembl就对全基因组范围比较基因组系统（genome-wide Ensembl comparative genomics pipeline）进行了重大调整，现在称作EPO系统（Enredo-Pecan-Ortheus pipeline）。EPO系统由三个互相合作的程序组成。Enredo负责批量处理基因组数据，生成分段图像（segmentation graph），找出那些同血统的同源片段（colinear homologous segment）。和Ensembl以前使用的算法不同，Enredo处理的是特异性复制谱系（lineage speci?c duplications），例如灵长类谱系复制生成了携带灵长类特异性基因的两个拷贝。这些相同来源的片段再交给Pecan处理，Pecan是一个多重比对工具，能通过序列比对找出高度同源的区域。使用祖先重复片段（ancestral repeats）评估，Enredo+Pecan就能比其它哺乳动物比对工具加起来做得更好。最后，Ortheus――遗传序列重建程序就能得到准确的祖先序列（ancestral sequences）。Ortheus使用的是分支转换模型（branch transducer model，该模型属于HMM的一种，能发现序列缺失和插入）来推测祖先序列。 图2展示的是在Ensembl中限制各种不同条件后进行基因组进化速率评测（Genomic Evolutionary Rate Profiling, GERP）分析得到的结果。结果发现编码外显子和祖先重复片段间存在非常明显的差别，调节区域位于这两者之间。2008年3月公布的Ensembl 49第一次展示了7种哺乳动物进行EPO比对的结果。2008年7月公布的Ensembl 50中进行这种比对物种范围扩大到23种哺乳动物，包括低覆盖率的基因组数据，还有包括人、黑猩猩、猩猩和猕猴这4种灵长类动物的比对结果。Ensembl计划将来在硬骨鱼类（teleost）动物中也进行一次EPO比对。
为了得到23种哺乳动物的EPO比对结果，就要能对低覆盖率的基因组数据进行分析。低覆盖率基因组大部分数据都是片段数据，导致Enredo分析图中会显示出许多D断点（breakpoint）‖，Enredo只能用于分析高覆盖率的基因组数据。而使用和人类基因组配对比对（pairwise alignment）的方法来获得低覆盖率基因组的共线性区域（colinear region）。对于每一个低覆盖率基因组，通过配对比对方法发现的片段都会链上一串DN‖，这有利于最后的多重序列比对。比对结束之后，这些N就会被去掉。 除了提供基因组序列比对之外，Ensembl比较基因组学工具还能构建基因树以及进行直系同源/旁系同源预测。Ensembl 50中最明显的改变是使用SLR程序计算基因树中dN/dS值的方法。这些值允许人们通过比对的方式找出那些承受进化压力不同的位点。 4 功能基因组学和变异体资源 过去几年，基因组学研究领域最大的改变就是功能基因组学研究。由于参与了ENCODE计划和EU FP6资助的HEROIC等国际性研究计划，Ensembl也开展了一些基础工作来处理功能基因组学数据。此外，Ensembl最近又参与了基因组DNA甲基化资源的创建工作，这些资源将来也会收录在Ensembl数据库中。由于有了新一代的测序技术，有了ChIP-chip技术，功能基因组测序也将变得非常容易。今年主要的工作就是发展ChIP-seq分析系统，包括为ChIP-seq数据分析制定出算法。 Ensembl计划有一个特点就是不仅提供基因数据及其比对服务，还能根据这些数据借助自动分析系统提供高质量的生物学预测服务。例如，Ensembl基因结构系统就能预测蛋白编码区域，Ensembl比较分析系统能D画出‖基因树，分析出直系同源基因和旁系同源基因。Ensembl调节系统是最新开发的系统，它能自动对人类基因组内的潜在调节区域进行注释。原始输入信号是使用DNA酶I超敏位点作图法得到的开放染色质图和用ChIP检测到的组蛋白修饰信息。自去年公包含总结汇报、经管营销、出国留学、农林牧渔、自然科学、表格模板、初中教育、行业论文、高中教育、旅游景点以及2009年《核酸研究》生物数据库进展等内容。本文共9页
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Yorbe Zhang
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Arteris：独具特色的自动pipeline插入IP这是第二次面对面地了解Arteris推出的新IP。第一次接触该公司时就对他们的FlexNoC在片网络互连IP非常欣赏，这次带来的利用SoC互连IP改善芯片物理布局的介绍仍然令我眼前一亮。FlexNoC　Physccal互连IP主要是解决随着芯片设计复杂度的增加如何更好优化芯片内部互连的IP。“进入到28nm甚至更低的节点时，芯片内部互连的挑战日益明显，”Kurt Shuler，Arteris市场部副总裁，在演讲中表示，“这时，架构设计师们需要去想象SoC架构的物理影响，TL级工程师手工增加pipeline可能花费数个月的时间，而同时，布局工程师提供的内部互连IP在RTL级时可能并没有经过物理验证。”按照他的分析，布线中的阻容参数和门延迟都会使内部互连变得复杂万分。 图：Kurt Shuler。Arteris本次推出的FlexNoC Physical互连IP就是将以前的手工加入pipeline方式进行自动化，使芯片尽快满足的设计需求。那么，如何做到自动增加pipeline？简单的解释就是对布线路由进行分析，自动改变路由布局，以实现时序收敛的目的。以下三张图会更详细地帮助你理解这个IP是如何工作的。 图：隔断NoC物理instance。 图：优化NoC物理instance。 图：自动增加pipeline。你可能会问：增加了pipeline，芯片裸片(die)的尺寸是否会变大？是的，但你必须在时序收敛（以保证芯片能满足设计功能）和芯片尺寸之间取得平衡，而最佳的结果无疑是两者能实现最优折衷，而前提是保证芯片能正常工作。下面的这张图给出了无pipeline、全部放置pipeline、以及自动插入pipeline三种条件下裸片面积和时序是否收敛的对比。 图：不同条件下的结果。“如果采用手工操作，可能需要数月的时间，而采用该IP，时间将缩短到小时的量级，而芯片面积与过度加入pipeline的设计相比也会节省10~15%，”Shuler最后总结到。END本文为《电子工程专辑》原创，版权所有，谢绝转载
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什么是IP？
IP是Internet Protocol的缩写，即互联网协议。为了能在网络上准确地找到一台计算机，TCP/IP协议为每个连到Internet上的计算机分配了一个惟一的用32位二进制数字表示的地址的字，就是我们常说的IP地址。Internet上的每台主机(Host)都有一个唯一的IP地址，这是Internet能够运行的基础。IP地址的长度为32位，分为4段，每段8位，用十进制数字表示，每段数字范围为0-255，段与段之间用小圆点隔开。例如000.000.000.000。
此外，IP在某种情况下还有另一种含义——Intellectual Property，也就是常说的知识产权。美国Dataquest咨询公司将半导体产业的IP定义为用于ASIC、ASSP、PLD等当中，并且是预先设计好的电路功能模块。IP、固IP和硬IP。软IP用计算机高级语言的形式描述功能块的行为，但是并不涉及用什么电路和电路元件实现这些行为。软IP的最终产品基本上与通常的应用软件大同小异，开发过程与应用软件也十分相象，只是所需的开发软、硬件环境，尤其工具软件要昂贵很多。软IP的设计周期短，设计投入少，由于不涉及物理实现，为后续设计留有很大的发挥空间，增大了IP的灵活性和适应性。当然软IP的一个不可避免的弱点是：会有一定比例的后续工序无法适应软IP设计，从而造成一定程度的软IP修正。固IP是完成了综合的功能块，有较大的设计深度，以网表的形式提交客户使用。如果客户与固IP使用同一个生产线的单元库，IP的成功率会比较高。硬IP提供设计的最终阶段产品：掩膜。随着设计深度的提高，后续工序所需要做的事情就越少，当然，灵活性也就越少。不同的客户可以根据自己的需要订购不同的IP产品。
什么是系统仿真？
系统仿真是20世纪40年代末以来伴随着计算机技术的发展而逐步形成的一门新兴学科。仿真（Simulation）就是通过建立实际系统模型并利用所见模型对实际系统进行实验研究的过程[2]。最初，仿真技术主要用于航空、航天、原子反应堆等价格昂贵、周期长、危险性大、实际系统试验难以实现的少数领域，后来逐步发展到电力、石油、化工、冶金、机械等一些主要工业部门，并进一步扩大到社会系统、经济系统、交通运输系统、生态系统等一些非工程系统领域。可以说，现代系统仿真技术和综合性仿真系统已经成为任何复杂系统，特别是高技术产业不可缺少的分析、研究、设计、评价、决策和训练的重要手段。其应用范围在不断扩大，应用效益也日益显著。
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