面向Deep Web不确定知识表示的动态模糊描述逻辑

Deep Web信息量大,主题专一,信息质量好.然而Deep Web信息存在着不确定问题,因此难以对其进行知识表示和推理.基于动态模糊逻辑理论,提出了一种新的描述逻辑,即动态模糊描述逻辑(DFDLs).给出了DFDLs形式化定义以及DFDLs的语法和语义,设计了DFDLs的tableau的推理算法和策略.采用动态模糊描述逻辑对面向Deep Web的不确定知识进行表示并实现合理的推理和利用,能更好地表达Deep Web的动态和模糊信息.     

浅谈网页设计中的色彩应用

本文阐述了色彩的基础知识、色彩的搭配以及网页主题色的选取三个方面内容。结合相关实例,分析网页的色彩对浏览者的视觉所产生的影响,提出了色彩搭配和色彩选取的一些建议。     

J2EE数据持久层的应用研究

关系范例与对象范例之间存在“阻抗不匹配问题”。文中讨论了基于持久层的对象关系的数据库技术的设计与实现,针对J2EE开发过程中数据持久层的设计问题,介绍了目前比较流行的一种持久层解决方案Hibernate的应用开发过程及其不足之处。     

深网数据源质量估计模型

为从海量深网中获得有价值的信息,提出一种深网数据源质量估计模型,综合考虑接口查询能力、接口页面质量和服务质量3方面因素,采用SVM和Ranking SVM机器学习方法得到质量估计函数。实验结果表明,该估计函数得到的数据源质量排序序列和人工排序序列的Kendall＇s τ距离超过0．5,且获得较高的精度。     

消费者伦理研究综述及对未来研究的建议

对1990年以来在消费者伦理领域进行理论和实证研究的文献进行了总结和分析。从定性研究角度分析消费者伦理信念对消费者非伦理行为的影响。并指出未来研究有待改进的方面。     

电力通信网可靠性分析评估方法探究

电网建设及运维工作需要不断提高电力通信网的可靠性。本文分析了当前电力通信网可靠性巩固中存在的问题,并从电网安全运行支撑能力的角度,建立了一种简单实用的通信网可靠性评估模型,并介绍了线路保护业务和光传输网的可靠性评估方法,用于开展电力通信网可靠性的分析评价。     

基于最大熵分类器的Deep Web查询接口自动判定

Web中包含着海量的高质量信息,它们通常处在网络深处,无法被传统搜索引擎索引,将这样的资源称为Deep Web。因为查询接口是Deep Web的唯一入口,所以要获取Deep Web信息就必须判定哪些网页表单是Deep Web查询接口。由于最大熵模型可以综合观察到的各种相关或不相关的概率知识,对许多问题的处理都可以达到较好的结果。因此,基于最大熵模型的分类性能,利用最大熵分类算法自动判定查询接口。并通过实验,将最大熵分类法与其它常用分类方法进行了比较,结果显示它的分类性能优于Bayes方法和C4.5方法,与SVM方法相当,表明这是一种非常实用的查询接口分类方法。     

云计算:概念、技术及应用研究综述

近年来,云计算作为一种新的服务模式已成为计算机科学领域的一个研究热点.首先从定义、部署模式、特征和关键技术等方面对云计算进行了综述,然后剖析了当前主流云计算参与企业和应用实例,最后讨论了目前云计算发展存在问题与机遇,旨在为了解云计算当前发展状况、研究趋势以及科学地评估云计算的运营和使用提供参考.     

基于深度学习的高时空分辨率降水临近预报方法

降水临近预报在强对流天气监测预警中具有重要地位,对于防灾减灾至关重要。在气象业务中,主要采用雷达回波外推方法解决高时空分辨率的临近预报问题。针对传统雷达回波外推方法中普遍存在的资料信息利用率不足和预报准确率低的问题,利用上海地区多年的高时空分辨率天气雷达探测资料,基于数据驱动的深度学习方法进行雷达回波外推,提出了一种新的降水临近预报模型——SwinAt-UNet模型。该预报模型通过融合UNet模型和Swin Transformer结构捕捉历史天气雷达探测资料中的短期和长期动态变化特征,可以自适应地学习潜在的雷达回波生消演变规律。此外,为提高模型的泛化能力和预报准确率,引入深度可分离卷积和卷积块注意力模块。结果表明:在不同基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型的预报准确率均高于UNet、SmaAt-UNet、TransUNet和AA-TransUNet模型; 在45 dBZ的基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型临界成功指数提高了13%,同时在预报时效上具有一定的优越性; SwinAt-UNet模型外推图像具有更加清晰的边缘和细节性纹理,对降水范围、移动方向和强度变化的预测更为准确。