基于SuSE Linux Enterprise Desktop的Thin Client操作系统设计

来源 :中国农业工程学会电气信息与自动化专委会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:axuxiao
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
本文主要基于瘦客户机研究对Linux操作系统的发行版本SuSE Linux Enterprise Desktop(SLED)裁剪定制的方法.经过理论与实践分析,利用KIWI Image system(KIWI)工具从配置文件构建系统镜像,通过编写自动化脚本,可以简单快速生成在Thin Client(TC)上安装使用的系统镜像SLETC.该镜像包含已完成的安装和需要的为特定任务的配置,系统镜像被加载到系统存储设备上,操作系统就可以立刻开始工作.
其他文献
光谱分析技术以其速度快、效率高、成本低、无损伤以及无污染等优越性成为了获取作物生长信息的重要手段,在精细农业的发展中起到了重要的作用.作物的生化组分是影响作物生长的重要因素同时也反映了作物的生长状况.本文介绍了光谱分析技术在作物生化组分检测中的应用以及光谱分析技术在作物生化组分定量分析中的最新应用研究进展,对光谱分析技术在作物生化组分检测中的应用前景进行了展望.
采用日本费加罗(Figaro)TGS8 系列气敏传感器,针对电子鼻的数据特点,研究了多种特征提取的方法,对滤波后的响应曲线的特征进行了提取,选择了七个特征以表征响应曲线:均值,能量,平均速度,相对差分,加速度,速度,区域.分别用二次项拟合曲线参数和对数拟合曲线参数作为其中两个特征进行主成分降维、模型训练和测试,测试结果表明对数拟合的效果要好于二次项拟合.
使用便携式分光辐射光谱仪和积分球采集冬小麦叶片样品的反射光谱信息,采用多元散射校正(MSC)方法对原始光谱进行预处理,之后对其提取主成分,输入人工神经网络(ANN)进行建模分析,可以很好地预测冬小麦叶片的水分含量.本文对孕穗期和乳熟期的小麦叶片水分含量进行了定量分析研究.基于MSC-ANN 算法的水分含量分析模型的预测相关系数都比较高,孕穗期小麦检验集的化学值与预测值的相关系数r 为0.9182,
对于大量样品参与建模的情况,将样品集进行分类建模,可以减少样品的变异范围,提高近红外模型的预测能力.本文以全国各地小麦样品222 份为建模样品,采用基于试探的未知类别的样品聚类方法,分别用最邻近规则法和最大最小距离算法对实验样品集分类建模.从分类实现过程和结果可以看出:基于试探的未知类别的样品聚类方法中无需多次训练,且对未知类别的样品集无需事先确定分类数目,但需要确定分类阈值,阈值不同,则分类结果
弹性是鸡肉新鲜度的重要指标之一.本文选择激光诱导荧光技术来检测鸡肉的弹性,建立激光诱导荧光光谱与鸡肉弹性之间的预测模型.对采集到的光谱采用归一化预处理,利用万能试验机测得鸡肉的弹性(以恢复距离表示),应用偏最小二乘法进行数学建模.在460nm-999nm 的光谱范围内,PLS 校正组模型的相关系数为0.8944,样本均方根误差为0.1011;模型对预测组的相关系数为0.8897,预测样本均方根误差
嫩度是评价禽肉食用品质的一项重要指标.本文研究了采用激光诱导荧光技术检测鹅肉嫩度的无损检测方法.通过激光诱导荧光采集系统获取38 个鹅肉样本荧光光谱图.以模型相关系数(R)、校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)和偏差(Bias)为模型精度评价指标,采用偏最小二乘法(PLS)对荧光光谱信息与样品剪切力值进行拟合.结果表明:波长范围在460-999nm 时,搭建的鹅肉嫩度模型精度
搭建了高光谱荧光成像农药残留检测系统,结合高光谱成像技术和荧光激发技术,在400-1100nm 范围内获取叶菜表面农药的高光谱荧光图像,探讨了有机磷农药毒死蜱的分子结构与荧光产生的关系,研究结果表明,分子结构中具有平面刚性结构或共轭体系的一些芳香环、杂环等基团的农药,如毒死蜱,在甲醇溶液中具有较强的荧光特性,在437nm 附近产生荧光发射光谱,并且不同浓度的毒死蜱农药具有不同的荧光发射光谱峰值,研
为了对鹅肉肉色进行更加快速、客观的评定,搭建了可见光图像采集系统,获取了98 个新鲜鹅肉RGB 图像.首先应用过阈值分割方法去除背景,获取颜色的有效判别部位,鹅胸脯肌肉区域的图像,然后通过对该图像进行颜色空间转换提取肉色参数(L*、a*、b*),最后以归一化后的肉色参数作为特征向量,应用支持向量机建立了肉色评定模型.结果表明,训练集和测试集的准确率分别为89.0625%和79.4118%,为鹅肉肉
为了实现不同品种葡萄酒样品的快速无损鉴别,本文应用近红外(NIR)光谱结合模式识别方法,对2 种干红葡萄酒(赤霞珠和美乐)做判别分类.用傅立叶变换近红外光谱仪在透射模式下对44 个原料酒样在NIR 区(12500~3900cm-1)扫描光谱.用主成分分析(PCA)和聚类分析对样本做初步分析,然后采用支持向量机分别以原始光谱和主成分特征进行判别分类,采用linear 核,10 次选择性抽样测试集的平
RFID 作为一种非接触,多目标自动识别技术,越来越广泛地应用在从农场到超市的安全追溯.本文选用TRF7960型号的RFID 读写器进行二次开发,利用基于ElGamal 的通用重加密算法完成了RFID 标签的安全性保护,并在基于Tag-it HF-I 标签和TRF7960 阅读器模块上实现了标签安全性防护和读写的优化.