基于多级指引索引的高效技术

介绍了搜索引擎中基于多级指引索引的高效技术。包括索引压缩,置入文件阀值的方法。其中索引压缩介绍了字节对齐压缩、Elias gamma编码、Elias delta编码、Golomb编码、二元插值编码,并对其压缩效率,解压速度以及相对性能做了比较,叙述了在不同的情况下使用不同的编码,以便提高搜索效率。     

日本兴起人工智能热

据1986年10月15日《日经产业新闻》报导:从日本软件系统生产厂家的调查中可以看出,各公司都十分重视人工智能(AI),认为人工智能(AI)是今后大有发展前途的一个领域。 在回答“今后着重开发的领域”的测验中,认为应该把人工智能作为今后着重开发领域的最多,有105家公司,占回答问题总数的58.6％;其次是“通信控制程序”和“通信规定变换等网络管理”,有60个公司,占回答总数的33.5％。 在商业软件中,现在为了打印某种帐单,要向计算机输入好些指令。随着AI的进展,只要输入“制作××帐单”指令,便     

柴达木盆地第三纪磁性地层柱

柴达木盆地第三纪磁性地层剖面由西岔沟和路乐河东沟地面露头剖面联接而成,厚5490m,上覆层为第四纪下更新世七个泉组,下伏层为白垩纪犬牙沟群.经古地磁样品采集、加工、测试、对比后建立的磁性柱厚5245m,划分出从第29极性时起至第3极性时止共83个正、反极性时段,分别代表着古新统、始新统、渐新统、中新统和上新统等五套地层,提供了距今65Ma至2.Ma的磁性地层年代表.     

一名教育技术系师范生的实习体会

2005年9月,作为西北师范大学教育技术系的学生,我和我的同学在兰州文科职业技术学校开始了我们的实习生活.这是一所培养学生职业技术能力的中等职业技校.我们的教学任务是教授计算机基础、网页制作、电化教育等科目.     

一种动态场景下运动对象分割新算法

视频运动对象分割是计算机视觉和视频处理的基本问题。在摄像机存在全局运动的动态场景下,准确分割运动对象依然是难点和热点问题。本文提出一种基于全局运动补偿和核密度检测的动态场景下视频运动对象分割算法。首先,提出匹配加权的全局运动估计补偿算法,消除动态场景下背景运动对运动对象分割的影响;其次,采用非参数核密度估计方法分别估计各像素属于前景与背景的概率密度,通过比较属于前景和属于背景的概率及形态学处理得到运动对象分割结果。实验结果证明,该方法实现简单,有效地提高了动态场景下运动对象分割的准确性。     

基于图像空间的三维动态场景远程可视化方法

对复杂三维动态场景进行远程可视化,基于顶点运动轨迹的压缩、传输方法需要计算的顶点数量巨大,速度慢.针对这些问题,提出一种基于图像空间的三维动态场景远程可视化方法:首先在服务器端进行先空间后时间的自适应采样,获得多幅动画深度图像.通过使用动画深度图像的采样点代替原始动态场景中的顶点,极大减少需要参与计算的三维点数量;然后在每幅动画深度图像中并行压缩采样点的运动轨迹,有效减少压缩时间;最后将压缩后的动态数据传输到客户端并重构一定时间内的三维动态场景.实验结果表明,算法可以极大提高服务器端数据压缩速度,减少需要传输的数据量,有效降低网络带宽对数据传输的限制.     

一种基于形态学编码的地形骨架特征提取方法

鉴于剖面识别骨架特征提取方法(profile recognition and polygon breaking algorithm,PPA)准确性差、不能提取特殊地形等问题,提出了一种结合形态学的剖面识别骨架特征提取方法(profile recognition and polygon breaking algorithm based on morphology erosion,MEPPA).通过剖面识别提取原始的骨架特征候选点,根据方向系数连接成多边形条带,在此基础上提出了生成标量特征域的填充算法;引入形态学区域细化思想,提出了形态编码和骨架特征形态简化算法,将特征域简化为骨架特征线;为了满足各领域对矢量骨架特征的需求,提出了标量特征线复原、检测与优化剔除等策略,准确地复原了矢量骨架特征模型;提出了保留外分支和环路特征的解决方案,解决了传统骨架特征提取方法不能保留较长的主干线以及不能提取环路地形特征的问题.在真实数据上进行了实验研究,结果表明提取的骨架特征形态的整体效果优于传统方法.     

一种快速车牌定位算法

提出一种快速的车辆牌照定位算法,对获取的车辆图像进行相应预处理后,根据图像的纹理特征,分析牌照区域字符分布情况及变化规律,利用车牌号码区域像素值的变化频率,在一个特定范围内进行水平和垂直方向上的定位,从而准确地得到车牌区域。实验结果表明,本文提出的算法能够较好地快速定位车辆图像中车牌区域。     

基于模糊神经网络的粗糙集在股市预测中的应用

提出在模糊神经网络中使用粗糙集理论进行网络的设计.在模糊神经网络中引入粗糙集理论,不仅可以去除模糊神经网络中输入层的冗余神经元而且可以确定隐含层神经元的数目,从而使模糊神经网络具有更准确的逼近收敛能力和较高的精度.最后应用于股票市场,在股票买卖时机预测中取得了良好的效果.     

复杂噪声下自行高炮通信系统语音信号检测方法研究

研究了在噪声环境下自行高炮通信系统语音信号的检测方法,提出了在高信噪比环境下采用短时平均幅度(AM)算法与短时平均幅度差(AMDF)算法检测相结合的二级判断法,在低信噪比的情况下采用短时高低频能量比的算法,实现语音信号在不同噪声环境下的检测;实验结果表明,高信噪比情况下二级判别法具有良好的语音识别效果,低信噪比情况下短时高低频能量比算法可以有效地检测出语音端点,避免切音现象;与传统语音检测算法相比,此方法不同信噪比状态下都具有较好的检测效果,体现出算法一定的优越性.