基于社区分析的网络分割

在并行计算中,网络分割的质量会极大地影响并行计算的效率,然而在网络分割时并没有一个统一的质量评价指标,因此网络分割评价指标的定义以及最佳网络分割方法的构造,成为大规模网络中并行计算的一个核心问题.根据对影响并行计算效率的各种因素的分析,给出了一个网络分割评价指数的定义,并利用并行最短路径的计算验证了该评价指数的定义的正确性;并且基于社区分析,给出了一个全新的网络分割方法,理论分析表明:该网络分割方法是最优的.     

语义相似性测度方法研究综述

语义相似性测度是信息检索中的关键技术.回顾了基于距离的、基于信息内容的、综合了距离和信息内容的、基于图的语义相似性测度算法,认为基于图的语义相似性测度算法是今后研究的方向.     

基于免疫原理与秘密共享的可生存性系统模型

可生存性系统是信息安全研究的新方向,具有很强的现实意义.基于免疫原理与秘密共享提出了一种分布式可生存性系统模型.基于免疫原理的阴性选择特性建立规则库实现关键服务与次要服务的有效划分,利用t-out-of-n秘密共享方法实现关键服务层的设计.该分布式可生存性系统模型具有可生存性好.客错性强、可自适应性等优点.     

基于RIA的网络科技资源呈现系统的研究与实现

面对分布式环境下的异构网络科技资源,对其进行集成和共享,并为用户提供统一、快速的展现方式尤为重要.RIA (Rich Internet Application) 技术是Web 应用程序发展过程中产生的一种具有高度互动性和丰富用户体验的网络应用技术,是下一代Web 应用程序发展的方向.基于RIA技术,针对网络科技资源的异构性、丰富性等特征,研究并实现了一套高效的网络科技资源呈现系统.相对传统的B/S架构,具有不可比拟的优势.     

基于Lucene/Heritrix的垂直搜索引擎的研究与应用

Lucene是一个用Java写的全文索引引擎工具包,访问索引时间快,支持多用户访问,可以跨平台使用.Heritrix是一个由Java开发的、开源的Web网络爬虫,用户可以使用它从网络上抓取想要的资源.探讨了Lucene和Heritrix在构建垂直搜索引擎中的应用.     

内燃机车主发电机绕组直流电阻测试仪的设计

根据机车主发电机绕组测试检修的技术要求,结合单片机技术,开发出机车主发电机直流电阻测试仪。该测试仪能自动安全地完成机车主发电机绕组的检测,保证精度的前提下,缩短了检测时间,提高了生产效率,降低了劳动强度,改善了工作环境。     

使用静态小波变换增强与降噪真彩图像

由于几乎所有真彩图像都不同程度含有噪声,并且含有阴影和明亮光源的图像的动态范围超过了多数电子设备和人眼的感受区域,这就要求真彩图像被增强的同时还能够对噪声进行抑制.因此,在分析了噪声在HSV色彩空间分布的基础上,根据静态小波变换解释的入射-反射模型,提出了一种能够同时增强与降噪真彩图像的方法.实验表明,本方法在明显增强真彩图像的同时,还可以有效抑制图像中的噪声.     

广西瑶族艺术设计中的吉祥设计文化研究

广西瑶族人民在艺术设计中创作的吉祥图案纹样是宝贵的设计文化和艺术财富,是广西瑶族人民民族风貌和时代风貌的象征,对其进行深入研究、揭示,并在现代设计中加以应用,对广西经济、文化发展具有促进作用,对地方民族走向国际化显得尤为重要。     

快速几何可变形彩色昆虫图像分割算法

为了解决大部分现有几何可变形方法无法用于彩色图像分割的问题,给出了快速几何可变形彩色图像分割算法,并应用于昆虫图像。实验结果表明：该算法能够很好地分割出昆虫对象,而基于通道-通道的几何可变形算法在不同通道上得到不同的昆虫对象边缘。     

基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法

自然语言处理是人工智能与机器学习领域的重要方向,它的目标是利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言。自然语言处理的一个重点研究方向是从文本内容中获取信息,并且按照一定的标签体系或标准将文本内容进行自动分类标记。相比于单一标签文本分类而言,多标签文本分类具有一条数据属于多个标签的特点,使得更难从文本信息中获得多类别的数据特征。层级多标签文本分类又是其中的一个特别的类别,它将文本中的信息对应划分到不同的类别标签体系中,各个类别标签体系又具有互相依赖的层级关系。因此,如何利用其内部标签体系中的层级关系更准确地将文本分类到对应的标签中,也就成了解决问题的关键。为此,提出了一种基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法。首先,该算法利用BERT模型对文本信息进行词嵌入,接着利用自注意力机制增强文本信息的语义特征,然后利用不同卷积核对文本数据特征进行抽取。通过使用阈值控制树形结构建立上下位的节点间关系,更有效地利用了文本的多方位语义信息实现层级多标签文本分类任务。在公开数据集Kanshan-Cup和CI企业信息数据集上的结果表明,该算法在宏准确率、宏召回率与微F1值3种评价指标上均优于主流的...