QCon北京2012大会启动,12月31日前7折优惠报名

QCon北京2012大会日前已经启动,将于4月18日~20日在北京京仪大酒店举行。本次大会涵盖包括企业架构设计、知名网站案例分析、企业级移动开发、云时代的开发策略、看板、HTML5、函数式语言等15大专题,拟邀请近百位嘉宾现场分享。本月31日前报名可享受7折优惠!

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鉴于QCon北京大会规模的不断扩大,QCon北京2011大会的参会人数超过1000人,为给参会者更多的选择,2012年的大会将新增3个专题。目前已经确定的技术专题如下:

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  • 知名网站案例分析:邀请国内外知名网站的核心研发人员,和与会者分享网站架构背后的研发故事。\
  • 大数据和NoSQL:我们真的需要Hadoop或者NoSQL吗?如何整合、分析海量数据并加以利用?\
  • 量体裁衣的项目管理:那些所谓最好的项目管理方法不一定适合你的团队,这需要具体问题具体分析。\
  • Scala和函数式语言兴起:函数式语言为什么能够赢得众多开发者的青睐,它能帮助解决哪些具体问题?\
  • 优化你的架构设计:每日精进的不仅是业务,还包括IT系统的架构设计,这关系着业务能否顺利扩展\
  • HTML5和JavaScript:连Adobe都投奔HTML5阵营了,我们有必要多些时间和精力关注这一技术的变化。\
  • 分布式协作:扁平的世界不乏分布式的协作,尤其是软件开发领域,一起分享协作者们的经验\
  • Java代码之美:继续邀请Java资深使用者和平台架构师,分享如何保持Java的良好发展趋势。\
  • 系统转型之痛之喜:架构为业务服务,业务变化直接带来IT系统相应调整,该过程中需要注意什么?\
  • 云时代的开发策略:实践证明在云中进行开发还是有很大的挑战性,其中充分利用云来提升效率是关键\
  • 看板和精益开发:项目管理的方法和工具很多,看板和精益是两个代表,且看项目经理如何应用他们\
  • 企业级移动开发:很火的移动开发如何在企业级市场有所作为,目前有哪些成果的案例可供学习?\

除以上的技术话题外,和往年一样,我们还会继续邀请在开放平台、云计算、性能和可扩展等领域有实践经验的企业,来分享他们的成熟案例。

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QCon北京2012大会官网已经发布,正式接受报名,12月31日前可以享受7折优惠,单张门票节省1260元(原价4200元),团购(5人以上,含5人)享有更多优惠,详情请邮件qcon【at】cn.infoq.com或者致电010-64738142。另外,QCon亦欢迎对上述专题所包含的技术有实践经验的专家提交演讲议题(包括题目、内容介绍、专家介绍、面向群体、为什么参会者会感兴趣等,越详细越好!),邮件至qcon@cn.infoq.com,组委会审核后会择优选择,提交话题但不能分享的专家有机会免费参加QCon,或者受邀参加QCon杭州2012并分享。

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础知识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的技术资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播路径展开研究,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法,用于提升电力系统在复杂故障条件下的安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,具备较强的工程应用价值和学术参考意义,适用于电力系统风险评估、脆弱性分析及预防控制策略设计等场景。文中还列举了大量相关的科研技术支持方向,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、信号处理、电力系统管理等多个领域,展示了广泛的仿真与复现能力。; 适合人群:具备电力系统、自动化、电气工程等相关背景,熟悉Matlab编程,有一定科研基础的研究生、高校教师及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电力系统连锁故障建模与风险评估研究;②支撑高水平论文(如EI/SCI)的模型复现与算法验证;③为电网安全分析、故障传播防控提供优化决策工具;④结合YALMIP等工具进行数学规划求解,提升科研效率。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源,下载完整代码与案例进行实践操作,重点关注双层优化结构与场景筛选逻辑的设计思路,同时可参考文档中提及的其他复现案例拓展研究视野。
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