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31.
分布式协同T作环境的框架设计与关键技术研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章基于OMG-CORBA设计思想,结合CSCW,给出了一种灵活可靠的分布式协同工作环境的框架结构-CWS,并对框架中的几个重要部分Collaborative API,Communication Service Object和QOS等进行了着重讨论,然后利用基于本框架开发的一种协同应用程序-电子白板,对CWS的有效性进行验证。  相似文献   
32.
基于DTD的XML与SQL查询转换算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
卜莉  李军怀  张璟 《计算机工程》2007,33(16):41-43
针对如何将XML查询转换成SQL查询提出了一个XSLT查询到SQL查询的转换框架和算法,研究了文档类型定义(DTD)和关系模式的相互映射方法及基于XML DTD且不使用任何中间语言将XSLT查询转换为SQL查询的具体过程和算法:从XSLT代码中抽取指令集合,合并、简化并分割其中的XPath,最后抽取出SQL语句的各个组成部分。该算法具有较高的通用性。  相似文献   
33.
时间序列模式及其预测模型算法应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对时间序列模式分析研究,提出了时问序列的趋势性、季节性和随机性分析的应用模型及随机性12类预测数学模型算法,以该算法实现的数据挖掘系统经实际应用后效果很好。  相似文献   
34.
基于RUP的UML建模方法研究   总被引:6,自引:1,他引:6  
文章介绍了基于RUP应用UML进行系统分析、设计,建立系统模型的简洁方法。文中通过对一个研究生综合管理系统的建模过程,给出了该方法的应用细节,并对该方法进行了验证。实践表明,在基于RUP以体系结构为中心的建模方法指导下,应用UML语言丰富的可视化表达元素,可以清晰、快速地定义出面向对象的软件系统模型。  相似文献   
35.
为了帮助用户在低带宽、高延迟的情况下快速切入自己需要的页面,并自动得到页面中自己感兴趣的部分,该文提出了一个基于Web Component的页面分解算法。算法首先将HTML页面格式化为XHTML形式,然后根据XHTML页面生成XMLDOMTree,从中分析、抽取Web Component作为独立实体,并给这些Web Component分配标识,最后在数据库中存储页面结构、Web Component及相关信息,用于构建个性化门户。  相似文献   
36.
基于页面分解的个性化门户网站构建方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在分析影响用户感知时间的诸多因素基础上,针对网络带宽一定、网络绝对流量增加的情况,从门户网站页面的静态表现结构多半由一些相对独立的区域(主要是Table tags分割的一些区域)构成这一特点出发,研究了通过页面分解技术构建个性化门户网站用以缩短Web网站对用户click的响应时延,从而提高用户满意度。  相似文献   
37.
异构环境下的CSCW模型研究与实现   总被引:6,自引:1,他引:6  
1 引言计算机支持的协同工作(CSCW)是指一组用户在一个共享的工作环境中协作地完成一个任务。CSCW系统允许多个用户对共同的对象(如协同文件、协作绘图系统中的像素等)同时进行操作,并且为多个用户协同工作完成一个共同的任务提供了计算机技术支持,尤其是为协作用户提供了虚拟的共享工作空间,使得地理上分布的用户进行协同工作成为可能。  相似文献   
38.
李军怀    武允文    王怀军    李志超    徐江 《智能系统学报》2023,18(1):153-161
知识图谱表示学习方法是将知识图谱中的实体和关系通过特定规则表示成一个多维向量的过程。现有表示学习方法多用于解决单跳知识图谱问答任务,其多跳推理能力无法满足实际需求,为提升多跳推理能力,提出一种融合实体描述与路径信息的知识图谱表示学习模型。首先通过预训练语言模型RoBERTa得到融合实体描述的实体、关系表示学习向量;其次利用OPTransE将知识图谱转化成融入有序关系路径信息的向量。最后构建总能量函数,将针对实体描述和路径信息的向量进行融合。通过实验分析与对比该模型在链路预测任务上与主流知识图谱表示学习模型的性能,验证了该模型的可行性与有效性。  相似文献   
39.
基于ALBERT-BGRU-CRF的中文命名实体识别方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
命名实体识别是知识图谱构建、搜索引擎、推荐系统等上层自然语言处理任务的重要基础,中文命名实体识别是对一段文本序列中的专有名词或特定命名实体进行标注分类。针对现有中文命名实体识别方法无法有效提取长距离语义信息及解决一词多义的问题,提出一种基于ALBERT-双向门控循环单元(BGRU)-条件随机场(CRF)模型的中文命名实体识别方法。使用ALBERT预训练语言模型对输入文本进行词嵌入获取动态词向量,有效解决了一词多义的问题。采用BGRU提取上下文语义特征进一步理解语义,获取长距离词之间的语义特征。将拼接后的向量输入至CRF层并利用维特比算法解码,降低错误标签输出概率。最终得到实体标注信息,实现中文命名实体识别。实验结果表明,ALBERT-BGRU-CRF模型在MSRA语料库上的中文命名实体识别准确率和召回率分别达到95.16%和94.58%,同时相比于片段神经网络模型和CNN-BiLSTM-CRF模型的F1值提升了4.43和3.78个百分点。  相似文献   
40.
本文介绍了利用ASP技术对数据库进行模糊查询的一种方法,并提供对查询出的数据信息进行分页显示的程序。  相似文献   
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