污染数据回归分析参数的区间估计

截断数据是生存分析的重要研究内容，而关于污染数据的分析在近几年也越来越受到人们的重视，研究简单回归模型：Xi^(0)=γ βμi εi,i=1,2,…，n其中，Eεi=0,Eεi^2=σ1^2;但X1^(0),X2^（0）,…，Xn^(0)受到另一独立同分布随机变量序列W1，W2，…，Wn的污染，Wi与Xi^(0)独立，仅能观察到污染数据Xi=(1-α）Xi^(0) αWi，i=1,2,…，n，给出回归参数γ，β的区间估计。     

稀疏矩阵存储算法的探讨

很多实际应用问题经常被归结为稀疏矩阵的计算,文中讨论了稀疏矩阵的压缩存储算法,稀疏矩阵中的元素采用三元组表示法作为它的存储结构。     

基于病灶格子图的嵌入编码数字隐写系统

针对数字图像隐写中常见的LSB替换隐写算法的不足, 设计并实现一种基于病灶格子图编码（STC）算法的数字隐写系统, 该系统对STC编码算法进行了改进, 给出了隐藏秘密消息比特数的传递方法, 优化了其自适应性, 解决了秘密消息的长度共享问题, 改进了传输过程中STC码的抗提取性能, 从而提高了隐写系统的安全性。     

软件人才培养模式的改革实践与探索

本文结合国内外软件职业技术人才培养教育经验,对模块结构化人才培养模式的改革实践与探索进行了较全面的总结,对其他院校有一定的参考价值和指导作用。     

基于深度学习的视觉问答研究综述

视觉问答是计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。在视觉问答的任务中,机器首先需要对图像、文本这两种模态数据进行编码,进而学习这两种模态之间的映射,实现图像特征和文本特征的融合,最后给出答案。视觉问答任务考验模型对图像的理解能力以及对答案的推理能力。视觉问答是实现跨模态人机交互的重要途径,具有广阔的应用前景。最近相继涌现出了众多新兴技术,如基于场景推理的方法、基于对比学习的方法和基于三维点云的方法。但是,视觉问答模型普遍存在推理能力不足、缺乏可解释性等问题,值得进一步地探索与研究。文中对视觉问答领域的相关研究和新颖方法进行了深入的调研和总结。首先介绍了视觉问答的背景;其次分析了视觉问答的研究现状并对相关算法的和数据集进行了归纳总结;最后根据当前模型存在的问题对视觉问答的未来研究方向进行了展望。     

基于改进盲均衡算法的水声通信可靠性研究

关于水声信道通信优化问题,水声通信中复杂信道存在码间干扰极易影响通信质量,需要进行均衡提高通信数据的可靠性,传统的自适应均衡方法是通过发送训练序列对信道特性捕获并更新参数完成均衡,然而对于快速时变的信道,不能快速得到信道特性无法及时对通信均衡,造成均衡性能不强、水声通信数据可靠性不高。为此,提出改进的盲均衡算法,盲均衡算法不需发送训练序列,只需知道发送序列的统计特性就可对发送信息恢复,可保证均衡的及时性,在盲均衡的基础上采用小生境技术对其改进,优化盲均衡搜索到的最优解,从而提高均衡的性能。实验表明,小生境技术的改进盲均衡算法能够快速捕获信息特性并及时准确地对信号进行均衡,具有较高的均衡性能,保证了通信数据的可靠性,为水声信道优化提供了参考。     

基于三维图像动作识别算法研究

人体运动时的行为特征具有多样性和复杂性,无法采用精准的形状基描述人体行为的不确定性,进而无法构建人体三维运动模型,不能对人体三维图像动作进行准确的识别.传统方法假设人体运动的形状基数量稳定,人体运动行为具有复杂的形变特征,导致形状基参数出现波动,采用固定的形状基无法准确分析人体的复杂运动特征,使得人体三维图像动作识别存在较大的误差.提出一种Murkowski距离三维图像动作识别算法,依据人体运动时的物理特征将人体运动结构形状基参数处于Murkowski距离约束条件下,采用非线性优化方法进行求解获取人体三维行为特征,获取人体行为三维模型,进而实现对人体行为的准确判断.实验结果表明,改进算法能够对人体三维图像动作进行准确的识别,并且具有较高的精准度.     

一类大型稀疏问题的齐次化算法

基于行处理算法的思想,提出了一种用于求解一类大型稀疏问题的迭代算法,即齐次化法,讨论该算法的收敛性及稳定性．数值实验表明,该算法具有收敛速度快、计算精度高等特点     

应用型软件人才培养的实践教学探索

针对当前应用型软件人才培养问题,从实践教学着手,提升学生的实践能力,提出融实训于人才培养全过程的创新人才培养模式,着力于构建实践教学平台,通过强化师资队伍的实践教学能力和水平、实践教材建设及多样化的实践教学手段,多管齐下,提升实践教学水平。     

示范性软件职业技术学院实训模式的探讨

本文对示范性软件职业技术学院的实训模式进行了有益的探讨,给出了"以新的教学和实训模式为理念,采用‘基于榜样的教学法’以及‘任务驱动模式’,培养出实用型高技能软件技术人才"的实训模式。