南京邮电大学通信与信息工程学院数学计算仿真软件项目的潜在投标人应在“江苏政府采购网”、“南京邮电大学”上免费下载招标文件，并于2020年10月21日10点30分（北京时间）前递交投标文件。

   对于MVB设备测试的内容及方法在国外已经取得了一定的成果，但测试工具、方法垄断，仅用在少数相关企业的产品。国内在此方面的研究还在起步阶段，目前还没有成熟的测试工具与方法。因此，基于此种情况参考IEC61375相关标准，设计测试方案进行测试。应用范围：     城市轨道交通领域的制动设备网卡的测试。

本发明提供一种水下遥控通信网络，包括水上网络和水下网络，水上的每个控制器与水上的两个交换机形成若干独立的第一环网，水下的每个控制器与水下的两个交换机形成若干独立的第一环网，水上、水下的交换机和水上、水下的光端机形成第二环网，整个网络由第二环网和建立在第二环网上的若干并列的第一环网组成多网交叉的网络结构，网络中的所有控制设备、网络链路均设有备份，网络冗余程度和容错性很高，第二环网上可任意扩展第一环网，网络可扩展性强，并有利于形成可靠性高的分布式控制系统，整个网络结构清晰、设计合理、成本低廉，特别适用于水下遥控装备信号传输。

利用图像处理和机器学习技术，在多分类，样本不均匀条件下，对类型接近的目标进行识别与检测；在弱监督，无监督条件下对大数据集的目标自动分类识别技术；对目标识别算法的通用攻击和通用防御算法。

该网络通信处理器采用Freescale的MPC8377E作为CPU,外设配置5个 千兆网口（其中4个由VSC7395交换机提供）、键盘和显示接口、UART接 口、SATA接口和USB2. 0接口，可完成5通道网络数据收集、信号处理和存 储功能。釆用PowerPC作为信号处理CPU,具备多个千兆网络，可满足不 同通信、网络和信号处理实时处理应用。性能指标： 1. +10-30V电

本项目的研究成果，能够帮助出行者在出行之前提前规划出行路径，在出行之中选择最优出行路径，同时可以获取实时交通诱导信息、服务信息、事故信息等，提高了出行舒适度和自由度；能够将快速路交通流合理的分配到路网之中，提高道路利用率，缓解局部区域交通拥挤，提升系统整体运行效益。另外，所开发的系统将车辆、道路和使用者应密结合起来，不仅能够有效地解决交通拥挤问题，还能对交通事故的应急处理、环境保护和资源的节约等都有显著的效果，最终有利于交通动态及静态信息在最大范围内、最大限度地被交通管理者、出行者、驾驶员所共享，并通过集成挖掘和多方式的交通信息的发布，从而实施整个快速路交通系统的优化运行，实现快速路管理的信息化和智能化。

成果描述：通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。市场前景分析：发掘网络中重要性节点 （边）一直是图论领域 的一个基本问题。随着 近年来复杂网络研究热 潮的兴起，特别是很多 实际网络所抽象出来的 复杂网络，表现出了与 以往图理论不同的特性， 如小世界特性、无尺度 特性等。如何在复杂网 络环境下，发掘重要性 节点已经成为复杂网络 研究的一个基本问题， 同时网络中节点的重要 性进行评估具有重要的 实用价值。尤其对各种 各样具体的网络，更可 以有针对性地分析其性 质，制定正确的策略和 措施。与同类成果相比的优势分析：本系统提供了更多的中 心性算法，分析人员可 以在本系统上从多角度 分析数据，从而得出更 为准确的分析结果； 本系统提供了数据可视 化的展示方式，并且将 重要的节点突出展示； 本系统提供了不同算法 的对比分析表，方便分 析人员对比分析； 本系统提供重要节点的 进一步分析思路，提供 节点的详细分析页面。

通信网络关键节点可视化分析系统提供了Degree、 Betweenness centrality、Closeness centrality、 Eigenvector centrality、 HITS和PageRank等中心性计算算法。 不同的算法适用于不同的场合。Degree算法表示节点的直接影响力强弱。 节点的Degree中心性值越高，该节点的直接影响力越大。 Betweenness centrality算法研究节点之间的通信程度和节点对信息的控制， 使用该算法可以准确找到网络中某些“流量”非常大的重要节点；本算法可用于设计网络的通信协议、 优化网络部署和检测网络瓶颈等。Closeness centrality研究信息传播的独立性和有效性； 本算法反映了节点在网络中居于中心的程度；本算法可用于考察一个节点不依靠其它节点来传播信息的程度。Eigenvector centrality基于特征向量的方法不仅考虑节点邻居数量还考虑了其质量对节点重要性的影响， 这是从网络中节点的地位和名望角度考虑，适用于网页排序。HITS是一种重要的网页重要性排序算法，主要适用于网络信息检索领域。 PageRank是网页排序领域中最著名的算法；该算法基于网页的链接结构给网页排序；它认为万维网中一个页面的重要性取决于指向它的其它页面的数量和质量；本算法适用于网页排序。 在本系统中可以方便、轻松和快捷的使用以上算法；输入数据，选择中心性算法，系统会快速展现算法分析结果；结果中越重要的节点在画面展示中直径越大， 直径越小的节点表示节点的重要性越低；在系统右侧栏目中节点以重要性程度降序排序，前五个节点名字用红色突出标记。 以上展示方式是为了让分析人员方便分 析数据。

1．隧道内智能交通诱导标志板用于车辆诱导控制，诱导车辆是否可以进入隧道以及 关闭指示等，当隧道或禁止通行时，分流指示灯诱导车辆从侧道离开。正面显示文字、 图形：向前指示（绿色箭头）、变道/事故指示（黄色箭头）、禁止指示（红色叉）等符 号及速度提示等内容，反面显示包括：向前指示灯（绿色）、禁止灯（红色）等内容。 如图 1 2．隧道外情报板用于隧道口，情报板全屏由彩色模组和单色模组组成，彩色模组以 显示交通图标或限速值,单色模组以显示文字为主。有多种方法显示主控机发送的文字 和图案信息，每条有各自的标号和显示方式。如图 2 交通信息可变情报板为智能型外场设备，具有显示驱动、控制功能。