Interference effects from grammatically unavailable constituents during sentence processing.

Evidence from 3 experiments reveals interference effects from structural relationships that are inconsistent with any grammatical parse of the perceived input. Processing disruption was observed when items occurring between a head and a dependent overlapped with either (or both) syntactic or semantic features of the dependent. Effects of syntactic interference occur in the earliest online measures in the region where the retrieval of a long-distance dependent occurs. Semantic interference effects occur in later online measures at the end of the sentence. Both effects endure in offline comprehension measures, suggesting that interfering items participate in incorrect interpretations that resist reanalysis. The data are discussed in terms of a cue-based retrieval account of parsing, which reconciles the fact that the parser must violate the grammar in order for these interference effects to occur. Broader implications of this research indicate a need for a precise specification of the interface between the parsing mechanism and the memory system that supports language comprehension. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

公安110报警指挥系统组网设计

１１０是电话网中的匪警特服号，现代信息化社会的发展要求１１０接警响应迅速而准确，本文介绍了公安１１０报警指挥系统的组成原理，给出了该系统与公共市话网和公安专网的组网实现方法，并对工程设计中的系统可靠性问题进行了详细的讨论，该系统也可用于１１９报警等其待服业务。     

EXTENSION OF THE RELATIONAL DATABASE AND ITS ALGEBRA WITH ROUGH SET TECHNIQUES

This paper describes a database model based on the original rough sets theory. Its rough relations permit the representation of a rough set of tuples not definable in terms of the elementary classes, except through use of lower and upper approximations. The rough relational database model also incorporates indiscernibility in the representation and in all the operators of the rough relational algebra. This indiscernibility is based strictly on equivalence classes which must be defined for every attribute domain. There are several obvious applications for which the rough relational database model can more accurately model an enterprise than does the standard relational model. These include systems involving ambiguous, imprecise, or uncertain data. Retrieval over mismatched domains caused by the merging of one or more applications can be facilitated by the use of indiscernibility, and naive system users can achieve greater recall with the rough relational database. In addition, applications inherently “rough” could be more easily implemented and maintained in the rough relational database.     

元数据在P2P网络下查询改进中的应用

针对P2P网络中由于查询条件的弱语义和粗粒度、检索效率低下以及网络带宽消耗的问题提出了一个基于元数据的高效查询算法,通过在任意P2P数据管理层的基础上建立一个统一的元数据层,各个节点自动抽取共享数据的详细的元数据信息,每个节点不仅保存本地共享数据的元数据信息,而且存储访问过的最感兴趣的数据的元数据信息,并使用数据库对元数据信息进行高效管理,从而使所有节点都具有自我学习的能力,充分利用元数据信息提高检索效率。     

Intranet搜索引擎设计与实现

随着企业内部网络应用的深入,Intranet内部的信息资源越来越庞大,怎样为这些数据信息构建索引是我们面If缶的主要任务,而全文检索的产生解决了这一问题。目前越来越多的中小企业采用Linux系统作为Web平台,并且利用检索系统来管理内部繁多的文本和HTML文件。文章对www搜索引擎的全文检索及其相关技术进行了分析和讨论,实现了一个基于Linux环境的Intranet搜索引擎LISE（Linux Intranet Search Engine）。LISE利用了基于词表的索引方法,为用户提供了更加准确的信息,能满足多种中小企业用户的需求。     

基于视频的现实人物运动创作

提出一种根据用户指定的人体运动和观察视角生成真实感视频的方法.首先采集演员进行少数基本运动时的多视角视频数据库,并使用无标记运动捕捉的方法获得任意时刻人体对应的骨骼和3D模型.其次,用户对人体骨架指定运动并设定视角,以此定义目标视频.实验结果验证了文中方法能够利用有限的数据库合成演员在用户指定运动和视角下的真实感视频.     

稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

一种具有平衡标签预测能力的在线哈希算法

针对传统离线哈希算法训练模型耗时、占用内存大和不易更新模型的问题,以及现实图像集的标签存在大量损失的现象,提出了一种能够平衡标签预测的在线哈希算法（BLPOH）。BLPOH通过标签预测模块生成预测标签,并融合残缺的真实标签,能够有效缓解因标签损失导致的模型性能下降。观察到标签存在分布不平衡现象,提出标签类别相似性平衡算法并应用于标签预测模块,提升标签预测的准确性。将旧数据的信息加入哈希函数的在线更新过程,提升模型对旧数据的兼容性。通过在两个广泛使用的数据集上进行实验,并和一些当前先进的算法进行对比,结果证实了BLPOH的优越性。     

基于国产卫星多光谱影像的河流水体浊度遥感联合反演研究

基于集合建模思想,在水体光谱特征分析与敏感波段选择基础上,集成多种遥感反演模型优势,构建了河流水体浊度多光谱遥感联合反演模型(Combined Model-BP,CM-BP)。选择汉江中下游典型河段为研究区,利用2012—2013年原位观测数据,以具有较高时间分辨率和空间分辨率的国产卫星数据作为多光谱遥感数据源,测试评估了CM-BP浊度遥感反演模型适用性,并与传统波段组合模型进行精度比较,基于反演结果分析了研究区浊度时空分布特征。结果表明:基于集合建模思想构建的CM-BP模型的反演精度、适应性及稳定性均高于波段组合模型;从光谱分辨率、时空分辨率等角度考虑,环境与灾害监测预报小卫星星座系统、高分一号卫星、资源三号等国产卫星多光谱遥感数据是河流水体水质反演优选数据源;国产卫星遥感数据可以满足河流水体水质高精度、实时性与大尺度等遥感反演需要,为河流水环境监测研究提供数据基础。     

CBR系统中一种实例相似度算法的改进

本文对CBR系统中实例相似度的算法进行了改进,在传统实例相似性算法的基础上加入实例属性缺失度因子和实例可复用性因子。因此在实例检索中考虑实例检索结果的精确度和实例的可复用度,进而使检索的精确度提高和修改难度降低,最终提高CBR系统的精确度和实用性。