疯狂派对 电音迷离 2006最Hi电音唱片推荐

电流，工业声响，街头噪音，唱片，合成器，电脑软件，舞池，欲望，节奏，原始未来，虚幻，频率，秘密，星空与大海，后工业的蝴蝶穿过酸雨腐蚀的田野，抖落身上冰冷的金属粉尘，在风格森林的钢胸铁肺之后，在流萤与碎影中寻回失传已久的彩虹……[编者按]     

原创新势力

Lailai是一个人物，爱幻想，爱思考，没有嘴巴，回为Lailai不爱多说话，不喜欢是是非非，也没有耳朵，因为Lailai不在乎别人的看法，走自己的路，独立，自由，眼神很顺利，因为Lailai要用它来分辨这世间的一切美和丑，双手发达，因为Lailai热爱劳动，热爱生活，     

MAES系列通用专家系统的结构及使用方法

叙述一种国内自主开发的专家系统开发工具，可以替代进口的专家系统。它可应用于工业，农业，军事，医疗，交通，旅游，环保，气象，航空等领域，实现诊断，计划，设计，咨询，管理，市场预测，投标等。     

招聘启事

一家大公司在报纸上刊登了招聘公关的启事，要求非常高：女性，未婚，没有男友，22周岁，身高一米七，名牌大学中文系本科毕业，长相甜美，笑起来有酒窝，身材苗条，腰围一尺八，乌黑长发，没有染过，气质优雅，有大家闺秀的风范……     

密技大放送

古墓丽影四 （Ｔｏｍｂ Ｒａｉｄｅｒ ４：Ｔｈｅ Ｌａｓｔ Ｒｅｖｅｌａｔｉｏｎ） 跳关： 劳拉面对正北（可用指南针确定），接着调出菜单，选择“ｈｏａｄ Ｃａｍｅ”这一项，然后跟着输入Ｈ，Ｅ，Ｌ，Ｐ，退出。 获得全部武器，无限弹药和医疗包： 劳拉面对正北（可用指南针确定），接着调出菜单，选择Ｓｍａｌｌ Ｍｅｄｉｐａｃｋ”这一项目，跟着输入Ｇ，Ｕ，Ｎ，Ｓ，退出。 获得全部物品； 劳拉面对正北，接着调出菜单，选择“Ｌａｒｇｅ Ｍｅｄｉｐａｃｋ”这一项，然后输入Ｗ，Ｅ，ＡＡ，Ｐ，Ｏ，Ｎ，Ｓ，退出。 注意：使用密技时…     

如何解决资源冲突

近年来，能插在电脑上使用的玩意儿越来越多，比如数码相机，打印机，扫描仪，游戏杆，读卡器，MP3播放器，无线耳机收发器，微型硬盘等等，数不胜数，随着即插即用功能的出现，在电脑上添加新设备也越来越简单，但新添加的设备会请求使用系统资源，因此添加的设备越多，出现资源冲突的可能性也越高。结果呢？系统可能会变慢，死机，无法启动。     

王岐山：坚持科学发展观 加快信息化建设

近日，北京市信息化工作领导小组召开第五次会议，北京市委副书记，市长，北京市信息化工作领导小组组长王岐山在会上强调，要按照全面，协调，可持续的科学发展观要求，加快推进信息化建设，转变信息化建设的增长方式，整合现有资源，打破条块分割，     

潮涨中国

从一全月前策划[I，CHINA]开始，把“I”分发给各个城市的设计师和艺术家，其中包括上海，北京，广州，深圳，香港，长沙，重庆，武汉，桂林等城市。     

上海宇启信息科技公司简介

工控产品：施耐德，欧姆龙，西门子，三菱，AB，ABB产品及工控机，变频器，PLC，HMI，低压电器，传感器。     

“赠品”背后的故事

随着元旦的钟声敲响，一年一度的寒促拉开了大幕，各家电脑公司的门口彩旗飘飘，歌声飞扬，扬声器传出来的叫卖声此起彼伏。到了这样一种环境，面对着巧立名目花样繁多的优惠，不由你不动心，不由你不追随商家的诱惑步步深入。品牌电脑促销赠送礼邪乎，除了软件大礼包，手写板一类小玩意，扫描仪，打印机，电脑桌，摄像头，数码相机，甚至电冰箱和手机，要什么有什么，什么好送就送什么，有的赠品是免费相送，有的赠品只要加多少多少钱，就可换成更高性能的产品，花样百出。这些赠品对消费者是否真的有益？带着这个问题，我走进了几家电脑公司。     

快速仿射非局部均值图像去噪

针对仿射非局部均值(ANLM)算法对图像去噪过程中出现用时过长的问题,提出了一种快速仿射非 局部均值去噪(F-ANLM)算法。通过对算法的研究和用时分析得知,仿射变换和关于仿射不变相似性度量的计算这 2 个模块占时最多,因此从这 2 个部分入手提出优化策略。算法首先使用仿射协变结构张量其特征向量的夹角代替 尺寸不变特征变换(SIFT)算子的主方向,简化了仿射变换过程;然后将 ANLM 方法中的仿射不变相似性度量改写为 离散卷积的形式,使用快速傅里叶变换减少卷积的运算量,加速仿射协变特征区域之间相似性度量的计算。实验证 明,F-ANLM 方法简化了仿射变换和仿射不变相似性度量的计算,与原来 ANLM 算法相比,速度得到很大的提升。     

基于Kinect的改进移动机器人视觉SLAM

针对传统ICP（iterative closest points,迭代最近点算法）存在易陷入局部最优、匹配误差大等问题,提出了一种新的欧氏距离和角度阈值双重限制方法,并在此基础上构建了基于Kinect的室内移动机器人RGB-D SLAM（simultaneous localization and mapping）系统。首先,使用Kinect获取室内环境的彩色信息和深度信息,通过图像特征提取与匹配,结合相机内参与像素点深度值,建立三维点云对应关系;然后,利用RANSAC（random sample consensus）算法剔除外点,完成点云的初匹配;采用改进的点云配准算法完成点云的精匹配;最后,在关键帧选取中引入权重,结合g2o（general graph optimization）算法对机器人位姿进行优化。实验证明该方法的有效性与可行性,提高了三维点云地图的精度,并估计出了机器人运行轨迹。     

基于拓扑结构和个体动态层面的多智能体系统可控性分析

针对一般线性多智能体系统中网络拓扑及个体动态这两个层面的可控性对系统整体可控性的关系进行了研究，提出了一种新的描述一般线性多智能体系统的模型。利用PBH(Popov-Belevitch-Hautus)判据，得到并证明了在此模型下多智能体系统可控性在网络拓扑结构与个体动态层面的充要条件。结合具体的例子解释了系统矩阵中出现重复特征值时对定理2充分性的影响，并且提供了一种避免重复特征值出现的方法。特别地，推导出了此模型下系统矩阵为实对称矩阵这一特殊情况时可以判定该系统不可控的两种判定条件，即比较系统矩阵中最大的特征值代数重数与控制矩阵中1元素的个数，满足条件即判定系统不可控。     

人和人工智能系统的概念形成过程研究

概念的形成是实现人工智能的基础,为研究人工智能系统中概念的形成过程,从人对事物形成概念的过程出发进行了研究。比较人和人工智能系统的概念形成过程得到了如下特点:人的优势在于能自主地确定对象表象和对象功能中的各种特征和划分等,能在对象、描述性定义和功能性定义对应关系不完备情况下通过思维和联想建立概念;人工智能系统的优势在于丰富的对象表象感知能力,对象的各种特征和划分的长期存储、运算和分析能力;而人工智能的概念形成过程存在的缺点基本与人的概念形成过程的优点对应。因此本文认为人工智能的概念形成过程必须关注因素的智能识别、功能的系统实践和人经验知识的有师学习。现有技术在缺乏人经验知识的情况下,人工智能系统不能自主建立概念和知识库,不能实现智能过程。     

基于对象变化的邻域决策粗糙集动态更新算法

针对现实环境下数据集不断动态变化的特性,提出一种邻域决策粗糙集模型的增量式更新算法。采用由简单到复杂的研究思路,分析了邻域型信息系统论域增加和减少单个对象时,目标近似集与邻域类之间概率的变化规律,进一步地利用这种规律来构造单个对象变化时邻域决策粗糙集模型上下近似集的增量式更新,在单个对象变化的基础上,通过逐步迭代的方式设计了对象批量变化时的增量式更新算法。实验分析表明,所提出的算法具有较高的增量式更新性能,适用于动态数据环境下邻域决策粗糙集模型的动态更新。     

助训练框架下的半监督软测量建模方法

为了充分利用工业过程中大量无标签样本信息,并减少过程的不确定因素对无标签样本质量的影响,提出一种助训练框架下的半监督孪生支持向量回归软测量建模方法。采用孪生支持向量回归机构建主学习器,对高置信度无标签样本添加伪标签;同时,基于K近邻算法构建辅学习器,最大化学习器在近邻样本集上的均方误差,经过此项指标筛选后的待处理样本集包含了更多的数据信息;主、辅学习器二者相辅相成,一定程度上提高了模型的泛化性;再利用所构建的助训练框架提高样本利用率后得到预测模型,实现对无标签样本信息的充分挖掘。通过对脱丁烷塔工业过程中的实际数据进行建模仿真,所得结果表明此模型具有良好的预测性能。     

Constrained and SNR-Based Solutions for TV-Hilbert Space Image Denoising

We examine the general regularization model which is based on total-variation for the structural part and a Hilbert-space norm for the oscillatory part. This framework generalizes the Rudin-Osher-Fatemi and the Osher-Sole-Vese models and opens way for new denoising or decomposition methods with tunable norms, which are adapted to the nature of the noise or textures of the image. We give sufficient conditions and prove the convergence of an iterative numerical implementation, following Chambolle’s projection algorithm. In this paper we focus on the denoising problem. In order to provide an automatic solution, a systematic method for choosing the weight between the energies is imperative. The classical method for selecting the weight parameter according to the noise variance is reformulated in a Hilbert space sense. Moreover, we generalize a recent study of Gilboa-Sochen-Zeevi where the weight parameter is selected such that the denoised result is close to optimal, in the SNR sense. A broader definition of SNR, which is frequency weighted, is formulated in the context of inner products. A necessary condition for maximal SNR is provided. Lower and upper bounds on the SNR performance of the classical and optimal strategies are established, under quite general assumptions.     

基于强化学习的参数自整定及优化算法

传统PID控制算法在非线性时滞系统的应用中,存在参数整定及性能优化过程繁琐、控制效果不理想的问题。针对该问题,提出了一种基于强化学习的控制器参数自整定及优化算法。该算法引入系统动态性能指标计算奖励函数,通过学习周期性阶跃响应的经验数据,无需辨识被控对象模型的具体数据,即可实现控制器参数的在线自整定及优化。以水箱液位控制系统为实验对象,对不同类型的PID控制器使用该算法进行参数整定及优化的对比实验。实验结果表明,相比于传统的参数整定方法,所提出的算法能省去繁琐的人工调参过程,有效优化控制器参数,减少被控量的超调量,提升控制器动态响应性能。     

基于Visual FoxPro环境AeCESS数据库操作的实现

在Visual FoxPro中使用ACCESS数据库,能够克服其自奄存在的数据库、数据表与索引文件分离、数据表安全性不高等不利因素,较好地发挥二者在数据库管理与编程方酗的优势。鉴于这方面的资料较少,系统地阐述Visual FoxPm环境下ACCESS数据库的操作方法,实现在Visual FoxPro中ACCESS数据库的建立、压缩与修复;数据表的建立、结构与记录的维护;Visual FoxPro数据库与ACCESS数据库的相互转换、Visual FaxPro中通用字段与ACCESS中OLE字段的数据转换等方法是很多用户的客观需求。用Visual FoxPro编程方式全面操纵ACCESS数据库具有重要的理论与应用价值。     

三维离散曲线曲率挠率的微中心差分算法

曲率和挠率是描述三维空间离散曲线的弯曲和扭曲程度的两个微分量。为了准确计算这两个微分量，从连续曲线的导数定义出发，提出微中心差分算法进行三维空间离散曲线的曲率和挠率计算。该算法基于差商平滑策略实现对单侧差分算法的一个有效扩展。与单侧差分算法相比，微中心差分算法不增加算法执行时间，但在计算精度方面有显著提升。实验分析是通过6条曲线的均匀采样获取离散曲线数据，与5种常用的曲率和挠率计算算法相比较，对这6种算法从采样密度对算法精度的影响、计算效率和抗噪声性能这3个方面进行了对比分析。实验结果表明，微中心差分算法总体效果最好。