基于骨架的结构化网格编程模型

为了解决网格编程中可编程性和性能之间的冲突,提出一种基于骨架的结构化网格编程模型。将结构骨架的性能预测模型引入到网格编程的早期阶段,使用远程求值的机制进行结构骨架参数的远程传递。实验结果证明,该模型可克服传统方法引起的性能问题,且能有效提高网格软件的开发效率和可重用性。     

PAR在数学算法中的应用

针对算法走进高中课堂的现状,提出使用PAR作为高中学习算法开发的主要平台,通过PAR形式化推导实现多项式和素数两个经典数学问题,表明PAR具有良好的数学和程序设计语言透明性,得到算法简短易于理解的同时也可以同时保证算法的正确性,理论分析和试验表明,PAR是学习算法开发的一个有效平台。     

使用递推解决递归问题的研究与应用

使用递推技术实现递归问题的算法,不仅可以节省存储空间,而且可以极大地提高算法的执行效率.在对递归问题进行研究的基础上,给出了使用递推技术将递归问题的递归算法转换成非递归算法的具体方法,并通过具体实例加以了说明.     

结合句子级别检索的信息检索模型

查询词之间的距离较为接近的文档,相关的可能性更大,将这种距离信息用于信息检索模型的构造可有效提高检索的性能。然而直接估计查询词在文档中的距离需要大量的训练文本,且计算复杂度高。该文提出了一种结合句子级别检索的信息检索模型,将文档分为若干个窗口,通过计算句子和查询的相关度考察查询词在给定窗口中的共现性,该方法可增大那些查询词彼此靠近的文档的相关度,从而使得检索模型可返回更为相关的文档。标准数据集上的实验结果表明所提出的模型可以取得较好的性能。     

基于多层Markov网络的信息检索模型

随着信息检索技术的不断发展,挖掘更加有效的信息来提高检索精度成为研究热点,已有的研究表明在检索过程中有效地融合各种信息将得到更好的检索效果。对一个具体查询而言,可以充分利用与已有查询的相关性、词语相关性和文档相关性等信息进行查询扩展和重构。基于这种思路,该文分别构造查询网络、词网络和文档网络,提出了多层Markov网络的信息检索模型,模型可以融合词间关系、文档间关系和查询间关系,为了有效降低计算量,给出了基于团计算模型。在标准数据集上的实验表明该文的模型能够有效融合三类信息,并较大幅度地提高检索效果。     

基于混合特征的恶意安卓程序检测方法

安卓系统的恶意程序数量多且危害大,研究相应的检测方法是当前研究热点。现有方法仅单独提取语法或语义特征,难以准确刻画恶意程序的攻击意图。提出一种混合提取语法和语义特征的检测方法,语义特征为基于类抽象的污点传播路径集合,并结合权限声明和Intent-Action等语法特征,对特征规范化后应用K-means算法训练样本集生成恶意程序家族的特征向量,应用欧氏距离检测未知程序与特征向量的相似度。基于FlowDroid实现原型系统,对400个真实程序的分析结果表明该方法有较高的精确度。     

基于m-树的动态菜单生成算法的研究与设计

针对某些应用软件在使用中需要根据不同的角色来生成并显示不同的菜单这一需求,本文提出一种基于m-树的动态菜单生成算法。本算法通过对不同的用户进行分组并定义相应的角色,然后设定这些角色使用的菜单,最终达到不同的用户登录后产生并显示被赋权限的菜单。实验结果表明本算法能根据不同的用户角色产生并显示相应的菜单,明确了不同用户在程序中的分工,有效地避免了各种误操作,提高了工作效率。     

转型期中西部新闻传播教师队伍构建模式——以江西省高校为例

以我国社会转型为背景,探讨转型期中西部新闻传播教师队伍建设方面的缺失,并提出中西部新闻传播教师培养的有效方法,进而达到优化中西部新闻传播教师队伍、提高中西部新闻传播学整体教学质量、增强学科影响力的目的。     

一个并行分枝限界算法产生器的设计与实现

分枝限界算法是一种求解组合优化问题的一般性方法,并行化是提高算法性能的有效手段。文章使用［５］中提出的算法模式和结构模式的概念和思想设计并实现了一个并行分枝限界算法的产生器。该产生器通过提供并行分枝限界算法的抽象框架,将它应用于要求解的问题,可以得到问题的并行分枝限界算法。     

基于算法框架的可重用部件设计与实现

对算法程序的功能规约进行等价变换,可以自然而且方便地得到求解问题设计思想的精确表达,即循环不变式。抽象算法又可以通过循环不变式获得。对算法程序中的算子进行提取、抽象就可以得到算法框架,而算法框架可以设计出可重用部件。文章通过对数组段极值问题的求解,展示了形式化推导不仅可以得到正确、高效的算法程序,而且具有软件重用的功能,并进一步给出了利用可重用部件求解数组段极值问题的C++实现。