基于文本的网络图像信息搜索技术

随着互联网的快速发展和各种数字化多媒体设备的普及,现如今图像信息的数量也在迅猛地发展,网络上的信息呈现爆炸式的增长,用户们没有过多的时间和精力在海量的信息数据中寻找自己所需要的,而是希望能够精确又全面地找到想要的内容,在这一背景下,图像信息的搜索技术得到了业内人士的广泛关注。基于此,本文通过介绍基于文本的网络图像信息搜索技术,找出这项搜索技术的优点和不足,从而更好地发展网络图像信息的搜索技术。     

浅谈网络信息处理与安全管理

计算机之所以在现代社会得到大范围的普及,究其本质就是因为其具有的逻辑运算以及信息处理能力,对于各方面都具有着不可替代的优势,并且,计算机的发展同时,网络通讯技术也在发生着变化。因此现代社会的研究以及探讨方向不仅仅局限在计算机技术同时也涉及到了网络,网络信息的处理以及网络信息的安全问题都开始走进人们的生活。文章主要就处理网络信息以及保证网络安全两个方面的话题进行了讨论,继而研究计算机如何在这两方面进行实际化的应用。     

基于社交网络的群体推荐系统

电子商务以及社交网站的兴起加快了网络信息资源的增长速度,用户越来越难从海量数据中找到需要的信息。个性化推荐技术应运而生,它可以分析用户的历史行为信息,根据用户的偏好从海量数据中检索用户感兴趣的内容,并在实际应用中取得了良好的效果。     

网络环境下的计算机信息处理与安全技术探讨

网络信息技术的快速发展,对提高人们生活质量有着重要意义,同时通过对网络环境下计算机信息的应用,是促进社会经济发展的主要措施之一。就现状来看,网路环境下计算机信息处理还并不完善,其中安全是主要问题,这就需要针对存在的问题,进行更为全面的分析,确定出信息处理安全技术措施。本文分析了网络环境下计算机信息处理所存在的安全问题,并提出相应改进措施。     

浅谈网络信息处理与安全方面的计算机应用

在信息数字化飞速发展的今天,随着计算机网络技术的日趋成熟,信息处理也在慢慢走向无形式化的全新时代,这也直接导致与计算机有关的社会活动逐渐变得不拘泥于形式,很大程度上影响人们传统的生活模式,不断得在缩短人们的活动空间。在当前现代化的网络环境下,信息处理技术和传统的技术手段比起来,具有相当明显的优势。它不仅在根本上解决了存储媒体、快速拷贝以及传播和处理方面的顽疾,而且大大提升了浏览速度。在各个领域,计算机都起着决定性的作用,因此在网络中的信息处理和信息安全成为目前炙手可热的研究课题。文章在浅谈计算机网络信息处理的基础上,就网络处理和网络安全方面涉及的内容,进行了比较深刻的探讨。     

基于深度学习的服装推荐系统分析

文章通过详细分析深度学习算法,对基于深度学习的服装推荐系统进行了深入探究,以期能够为各平台实现服装个性化与针对性推荐提供可借鉴经验。     

基于物联网技术的衣物推荐系统方案设计

近年来,随着人工智能技术的发展,衣物推荐系统在提高用户购物体验和满意度方面扮演着重要角色。文章首先提出了一种基于物联网技术的衣物推荐系统,为用户推荐最适合的服装;其次介绍了衣物推荐系统的理论和实践意义,并对目前的研究进展进行了总结,其中,系统的实现部分包括用户数据录入和衣物推荐算法的设计,通过用户的个人信息和当日活动等级,系统可以智能分析和挑选出个性化穿衣建议;最后讨论了系统所使用的相关概念和保温力的计算方法,这对提高用户购物体验、推进学科发展和促进产业发展具有重要意义。     

基于社交网络的餐厅群体推荐模型及系统设计

在互联网+时代,消费者外出就餐时更多的倾向于通过美食类网站或者APP选择餐厅。但在群体外出就餐时如何高效、迅速地找到大部分人满意的餐厅给现有的餐厅推荐系统带来了新的挑战。文章从社交网络的角度,在分析餐厅群体就餐信息的基础上,构建了基于协同过滤算法的餐厅推荐模型,在此基础上提出了餐厅群体推荐系统设计方案。融合社交网络的餐厅群体推荐算法显著提高了群体推荐的效率,基于此设计的系统实现了推荐餐厅排序、就餐攻略分享、就餐体验评价等功能。     

小议信息工程中计算机网络技术的应用

网络技术对整个社会的影响巨大,早期的网络技术率先改变了人们的联络方式,电子邮件的运用使得人们感受到了网络技术的便捷,传统的书信交流时代已经一去不复返。随着新技术的不断开发,各种各样的网络功能彻底改变了人们生活和工作的习惯,人们充分感受着网络技术带来的好处和新鲜感,网络技术的应用领域还在不断扩大,文章对网络技术的影响力和应用范围进行了详细论述,以达到使人们对于网络技术的了解更加深入的目的。     

计算机网络技术的发展模式研究

自计算机网络技术出现以来的发展速度之迅速,对人们的日常生活和工作都有着一定程度的影响,其影响程度之深是人类社会发展史上前所未有的。本文主要从科学技术角度出发,细致的分析计算机网络技术的迅速发展的原因,以及计算机模式对我国未来计算机网络发展的的意义。     

基于谱聚类胶囊网络的文本分类方法

传统胶囊网络(CapsNet)在计算时使用的动态路由算法需要多次迭代,针对这一问题,文章提出一种基于谱聚类的胶囊网络模型(Spectral Clustering Capsule Network,SC-Caps)并将其应用于文本分类任务.这种模型首先使用卷积层对文本进行特征提取,在初级胶囊层将提取的标量特征转化为向量特征,再利用谱聚类算法将高维的向量特征转化为较低维的子向量特征,并在卷积胶囊层学习局部与全局之间的关系映射.在搜狗语料库SougoCA进行实验,结果与LSTM、C-LSTM以及采用其他路由方法的胶囊网络进行比较,证明该算法有效提高了文本分类的分类效果.     

物联网架构和智能信息处理理论与关键技术

物联网（Intemetofthings）是一种利用多种接入技术实现大量电子设备和海量数据与互联网相互关联的大型虚拟网络,主要包括传感器与RFID、并且海量电子设备利用互联网的作用进行交流交互,使得大量异构信息共同处理同一项任务。物联网具有极大应用价值和发展前景,他从根本上提高任务执行的效率,已经收到行业内部的广泛关注,本文主要介绍了物联网体系架构,以及物联网所用到的智能信息处理的关键技术,在宏观上对物联网的特点进行了系统介绍。     

基于XML文档技术的文本数字水印研究

为了有效地保护各种数字化产品的版权,防止产品被篡改、假冒和盗用,作为一种新的数字产品版权保护技术,数字水印应运而生。目前,数字水印技术的研究内容主要有图像、视频、音频和文本等,分析了当前几种常用的文本数字水印技术,设计并实现了一种基于XML的文本数字水印系统,即利用XML的标记节点和文本内容中逗号的替换完成数字水印的嵌入。通过对一篇实际文章的测试,分析并证明了该算法的可行性。     

基于P2P技术的网络信息检索探讨

随着计算机网络的飞速发展，计算机技术也从传统的单机运行发展到网络、网格化发展，当前计算机网络发展模式主要为：客户端/服务器，浏览器/服务器模式，这两种模式都存在着对服务器要求非常高，海量信息调度、检索存在着耗时高等问题，而peer-to-peer（P2P）正是针对此问题二提出的分布式计算模式。此种模式具有存储内容集中、检索方便、系统组织协调能力优良等特点。     

物联网架构和智能信息处理理论与关键技术

物联网(Internet of things)是一种利用多种接入技术实现大量电子设备和海量数据与互联网相互关联的大型虚拟网络,主要包括传感器与RFID、并且海量电子设备利用互联网的作用进行交流交互,使得大量异构信息共同处理同一项任务。物联网具有极大应用价值和发展前景,他从根本上提高任务执行的效率,已经收到行业内部的广泛关注,本文主要介绍了物联网体系架构,以及物联网所用到的智能信息处理的关键技术,在宏观上对物联网的特点进行了系统介绍。     

基于Web挖掘的电子商务推荐系统中推荐方法研究

以改进Apriori算法、K_means聚类算法和ARHP算法3种不同的Web挖掘技术为基础构造推荐算法,形成推荐集.仿真实验结果表明基于ARHP的推荐算法的覆盖率和准确度明显高于其他两种方法,可用于基于Web挖掘的电子商务推荐系统中.     

基于主动网络技术的网络管理模型研究

目前,SNN算法是在网络管理中使用较为广泛的标准化的网络管理模式,该算法容易实现,并在实际的运用中得到了许多用户的肯定和支持,但这种网络管理模式是一种基于客户而产生的集中式管理体系结构,已经不适合当前日益扩大的网络规模,逐渐显示出它的缺点。因此,本文以主动网络技术为出发点,研究如何构建主动网络技术的网络管理模型来适应不断扩大的网络规模。     

镭射微缩文本防伪技术

镭射微缩文本防伪就是在目前常用的素面镭射电化铝上,将我们要求的文字通过镭射技术压缩在里面,其表面效果同普通镭射电化铝一样,而微缩后的文字需用30～50倍的放大镜才能看见,以此达到防伪效果。镭射微缩文本防伪是在全息防伪技术基础之上开发的。镭射微缩文本防伪技术与全息镭射防伪技术相比有六大优势:⑴技术工艺要求:镭射微缩文本防伪技术是镭射全息防伪技术的升级换代产品,它们的制造工艺相同,镭射微缩文本防伪的技术要求比全息防伪的技术要求更高。⑵防伪效果:镭射全息防伪的表面视觉效果明显,消费者一看就知道它是防伪标识;而镭射微…     

人工智能在计算机网络技术中的应用研究

人工智能在我国各个行业中都发挥着重要作用,尤其是在医学、驾驶、服务、工业等各个方面都得到了不同程度的应用,在促进相关行业发展的同时,也有助于我国经济快速增长.与此同时,计算机网络技术在人工智能的助力下也得到了快速发展,为计算机网络相关各个行业的发展带来新动力.人工智能和计算机网络技术应用发展相融合是未来计算机网络发展的...     

基于深度网络的图像处理的研究

机器学习的研究一直是模式识别领域里研究的热点,而深度学习则是兴起的一种机器学习方法。现有的一些机器学习方法 (如SVM、核回归等)大都都是使用浅层结构,很难有效的表示复杂函数,并且对复杂函数的表现能力和泛化能力不足,深度学习通过学习一种深层非线性网络,实现对复杂函数的逼近。本论文主要针对现有的深度网络进行结合改进,并且通过实验证明其可行性。