两种面向推荐系统的数据压缩方法

今日头条的服务器每天都会产生规模庞大的训练数据,为方便进行训练,这些数据都具有特定的格式和分布特征。使用不同类型的通用压缩算法(字典类型及非字典类型)进行测试,发现单独任何一种算法都无法在满足业务需求(速率需求和CPU占比等)的同时获得较为可观的压缩比。针对今日头条的训练数据,提出了分段聚类压缩和Hash recoding压缩两种策略。实验结果表明,分段聚类压缩方式在更好地保证了压缩率的同时提高了压缩速率的目的;Hash recoding压缩方式则更好地达到了以少量压缩速率的损失换取更可观的压缩率的目的。分段聚类方式搭配Gzip压缩算法的组合能使压缩速率提高300%以上;Hash recoding方式匹配Snappy压缩算法能使压缩率缩小50%以上。根据实际需求,不论选择哪种策略,对于降低今日头条的运营成本,提升业务处理的效率,提供更好的用户体验,都有一定意义。     

一种基于指数积的移动机械臂联合标定方法

提出一种基于指数积的移动机械臂联合标定方法,以实现移动平台和机械臂两者间位姿标定与机械臂运动学参数标定模型的统一.机械臂运动学参数标定使用最多的是基于D-H参数法,但D-H参数法无法克服相邻关节平行或接近平行时的奇异性问题,以及建模过程复杂、建模后的模型通用性差等问题.基于指数积的移动机械臂联合标定方法建模时不会因为关节轴平行而出现奇异性问题,建模过程简单.通过对整个系统的运动学方程进行微分运算,获得末端位姿误差和移动机械臂零位状态旋量误差及关节旋量误差的线性化模型.利用伴随矩阵方式建立关节旋量理论值与关节旋量实际值的关系,并通过改变伴随矩阵实现基于最小二乘法的参数辨识计算过程中参数更新.使用高精度激光跟踪仪作为测量工具,通过实验验证所提出方法的有效性.     

贴近技术与社会发展 改革大学计算机教育——分析与解读CFC 2014

介绍《中国高等院校计算机基础教育课程体系2014》研究的社会背景与技术背景以及修订过程,阐述研究的方法与指导思想,分析研究组在起草与编辑过程中对"继承与创新""前瞻性与可执行性""大学计算机教育与专业课程体系"等3个问题处理的思路,总结CFC2014研究报告的特点,分析大学计算机课程建设的发展趋势。     

面向中小企业的软件超市平台的设计与实现

中小企业的信息化应用水平不高已经成为制约产品创新和提升业务管理水平的瓶颈环节,为降低企业信息化过程中软件购买和运维等成本,本文设计实现了中小企业的软件超市服务平台,其主要功能包括软件发布、软件购买、软件试用等,中小企业借助平台上的软件进行产品设计、工艺、制造、试验、管理、采购和营销等制造生命周期过程中的业务处理,从而缓解了中小企业信息化建设资金、人才缺乏的现状,利用信息化来增强市场应对能力,带动产业结构升级。     

面向智能专业的本科毕业论文(设计)管理模式探析

针对智能专业本科毕业论文(设计)存在的问题,提出面向能力培养的本科毕业论文(设计)教学改革,从毕业设计时间和选题要求等方面,具体阐述毕业论文(设计)管理模式的实施过程,并以南开大学为例说明改革效果。     

互联网、移动互联网和物联网技术发展与网络课程改革——对计算机专业研究生系统能力培养的思考与实践

要建设网络强国就需要培养大批的网络精英,然而国内研究生网络课程教学体系远不能适应社会需求,如何改变这种状态是摆在每一位网络任课教师面前的艰巨任务。文章结合《计算机网络高级教程(第2版)》的修订过程,从进一步完善计算机专业研究生系统能力培养的角度,讨论如何使教学内容适应技术发展的需要,如何提高学生的网络软件编程能力。     

基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法

提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法,将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络,作为SVM方法的特征输入,对训练样本进行训练,再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态（正常、轻度病变和重度病变）进行了识别,同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明,SVM方法具有较高的识别精度,能够对呼吸音状态进行识别,同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。提示基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法有较好的精度,可为身体局域网技术提供信息处理的有效算法。     

基于覆盖率分析的僵尸网络控制命令发掘方法简

从僵尸程序执行轨迹对二进制代码块的覆盖规律出发,提出了一种僵尸网络控制命令发掘方法。通过分析执行轨迹对代码块的覆盖率特征实现对僵尸网络控制命令空间的发掘,根据代码空间是否被全覆盖来验证发现的僵尸网络命令空间的全面性。对僵尸网络Zeus、SdBot、AgoBot的执行轨迹进行了代码块覆盖率分析,结果表明,该方法能够快速准确地发掘出僵尸网络的控制命令集合,时间和空间开销小,且该命令集合所对应的执行轨迹可以覆盖僵尸程序95%以上的代码空间。     

采用最小角回归的稀疏MIMO均衡器设计方法

为减少均衡器非零抽头数,降低计算复杂度,该文将多进多出系统稀疏有限冲激响应判决反馈均衡器设计问题转化为l₁范数最小化问题,并提出利用最小角回归算法迭代计算稀疏判决反馈均衡器非零抽头位置和权重。仿真结果表明,在给定较小的性能损失下,相比最小均方误差准则的非稀疏最优均衡器,在相同的误比特率下,所提方法设计的稀疏判决反馈均衡器在车载移动A信道中的最大信噪比损失约为0.3dB,而其非零抽头数目减少超过70%,达到了性能与计算复杂度的有效权衡。     

室内环境下基于图像序列拓扑关系的移动机器人全局定位

针对室内环境结构相似的特点,提出一种基于图像序列拓扑关系的移动机器人全局定位算法.首先,提取图像的Gist描述子,并提出一种局部极值算法,将环境划分成若干组不同的图像序列.然后,使用ESN(echo state network)对每一组图像序列在时间上进行双序训练,提取鲁棒的图像序列特征,再利用空间上的双向匹配策略实现图像序列特征的匹配.最后,采用HMM(hidden Markov model)对图像序列间的拓扑关系进行建模,将移动机器人全局定位问题转化成有向无环图中最长路径求解问题,并通过实验对该图像序列划分和序列建模方法进行验证.与基于单帧图像匹配的算法、SeqSLAM算法以及Fast-SeqSLAM算法相比,该算法在室内走廊环境和办公环境中均可实现100%的定位.特别是在室内办公环境中,机器人仅需要运动0.80 m便可以对自身进行准确定位.实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性、较高的定位准确性和定位效率.