多媒体设备的更新

随着当前信息技术的飞速发展与革新,使得高校多媒体设备的更新与维护的频率也在加快。因此加快多媒体设备管理和流程的优化,对提高多媒体设备利用的效率,延长使用期限等具有重要的作用。对此,本文从多媒体设备的流程、维护内容等角度对多媒体的更新进行分析,以此为高校多媒体设备的管理提供参考。     

iPhone6,抢先一窥

话说,这iPhone 5s已经上市销售有半年多了。WWDC14（苹果全球开发者大会201 4）更是吊足了大家的胃口,苹果首席执行官蒂姆·库克（Tim Cook）三缄其口,只字未提即将露面的iPhone 6。这可让大家如何是好呢？     

实时数据仓库中一种改进的数据流更新算法

为实现数据仓库中数据的高效集成,针对数据偏斜分布现象,提出一种改进的数据流更新算法EH-JOIN。该算法对传统散列连接方法进行改进,利用索引将部分频繁使用的主数据存储在内存中,解决了高速数据流下的磁盘频繁访问问题。实验结果表明,与MESHJOIN算法和R-MESHJOIN算法相比,EH-JOIN算法的服务速率在磁盘存储关系集保持适当大小时分别提高了96%和81%,在内存大小不同时提高了57%和48%。     

基于线性动态系统稀疏编码的异常事件检测

线性动态系统模型结合稀疏编码实现异常事件检测。线性动态系统可有效地捕捉动态纹理在时间和空间的转移信息,描述视频的时空小块。然而,线性动态系统属于非欧氏空间,无法直接用传统的稀疏编码进行异常检测。基于约束凸优化公式,将相似性变换与稀疏编码结合,可实现线性动态系统稀疏编码的优化求解。实验表明,所提出的方法具有更好的性能。     

标准件模型的自动化检查方法研究

正随着数字化技术的发展,标准件库已逐渐成为企业设计平台中重要的一部分。标准件建模人员在完成标准件模型的创建后都需要对模型进行检查,以确保每个标准件模型的正确性,而通过手工检查方法很难完成对所有标准件模型的检查。基于CATIA二次开发技术,通过编写少量的代码即可实现标准件模型的自动检查功能。通过自动化检查程序来完成对标准件模型的检查工作,这样能够确保标准件模型的正确性,并且提高了模型检查的效率。     

从PubNub看实时网络服务技术

随着技术的发展,今天人们部希望自己的移动应用是实时的。很多移动应用都需要实时更新,比如游戏、社交应用、协作应用、智能家居应用、交通应用等。举例来说,用户在使用《滴滴打车》或《快的打车》时,肯定期望能实时看到出租车朝自己驶来;再比如,在客户端查看股市或比特币的价格时,他们也期望价格能实时更新在应用上。     

360计划为微软XP安全服务续命

正自微软宣布将在4月8日停止Windows XP系统安全更新后,国内高达2亿的XP用户对电脑安全问题的担忧规模性爆发。为此,国内安全厂商360表态,360仍将继续保护XP,直到XP真正完全退出历史舞台。据了解自2001年至今,Windows XP操作系统已经连续工作12年,是目前为止最长寿的操作系统。2014年4月8日,微软将正式停止对Windows     

数据更新

余额宝跻身全球十大基金 暂列第七 截至2014年2月底,余额宝规模约为5000亿人民币,按照2月28日美元兑人民币收盘汇率6．145测算,对应规模约813．67亿美元,已超过全球第七大基金——富达反向基金,成为新的全球第七大基金产品。从货币基金规模排名看,余额宝对应的天弘增利宝净资产规模名列全球货币基金第三名,仅次于富达货币市场基金和先锋货币市场基金,两只基金2月净资产规模分别为1163．65亿美元SD1024．04亿美元。     

受限波兹曼机联合稀疏近似的脑功能检测模型

人脑功能连通性检测是神经科学研究的重要技术．使用受限制波兹曼机（RestrictedBoltzmannMachine,RBM）对大量多被试功能磁共振（functionalMagneticResonanceImaging,fMRI）数据进行建模可以检测人脑功能连接,但是不能有效检测单被试数据的功能连接．本文研究一种新颖的融合了稀疏近似与RBM技术的脑功能连通性检测模型,该模型充分利用fMRI数据的稀疏性,采用稀疏近似理论对fMRI数据进行空间域稀疏近似压缩,然后使用RBM建立模型,以检测脑功能连通性．实验结果表明,该融合模型可以有效地提取单被试数据的脑功能时间域混合模型及其相应的脑功能图谱,解决了RBM在单被试数据分析上的瓶颈．     

Adaptive Face Recognition via Structed Representation

In this paper, we propose a face recognition approach-Structed Sparse Representation-based classification when the measurement of the test sample is less than the number training samples of each subject. When this condition is not satisfied, we exploit Nearest Subspaee approach to classify the test sample. In order to adapt all the eases, we combine the two approaches to an adaptive classification method-Adaptive approach. The adaptive approach yields greater recognition accuracy than the SRC approach and CRC_RLS approach with low ~ample rate on the Extend Yale B dataset. And it is more efficient than other two approaches.