一种新型无刷电动机驱动的自动开窗机设计与实现

直流开窗机的电刷磨损问题与消防组网问题,分别成为开窗机生产厂家两个急需解决的关键问题.其直接影响着开窗机的寿命和当前消防自动化智能水平的提高.针对当前开窗机存在的问题,改用无刷直流电动机进行电气驱动,充分利用无刷电动机内部的霍尔传感器进行位置检测,把开窗机设计成Modbus RTU单元,从总体性能上提高当前开窗机的性能,实现对开窗机的技术改进与网络控制.     

基于Web的计算机辅助教学系统研究

探讨基于Web的计算机辅助教学系统模型。介绍建立在此模型之上的课件写作工具和课件浏览器的功能及实现。基于Web的计算机教学系统作为现代教学模式的一种组成部分。在今后的教学过程中将起到极为重要的作用。     

关于一个热学问题的讨论

不少热学文献都配置了一则典型的习题，然而这些文献对这则习题的解答、给出的答案和提示无一正确，本文首先对该题及其解法提出质疑，然后建立了压缩模型，给出正确的解法并予以讨论。     

浅谈课堂教学中提问的设计

在课堂教学中，教师巧妙地设计提问，能激发学生的求知欲，启发思维，充分调动学生学习的主动性和积极性。课堂提问要讲究艺术，教师在设计提问时应遵循激发兴趣的原则；启发思维的原则；面向全体、难易适度的原则；培养学生创新意识和创新能力的原则。     

Acquiring Customers' Requirementsin Electronic Commerce

A key role for Artificial Intelligencetechnology in electronic commerce is in findingproducts and services that meet a user'srequirements. This may be implemented as athree-stage process of requirementselicitation, product search, and finallyproduct presentation. Alternatively the searchof the product space may happen in tandem withthe requirements elicitation process. It isalso possible to use product presentation as amechanism to focus and give context torequirements elicitation. A variety ofdifferent approaches to this issue of matchingproducts to requirements have been explored inAI research. Thus, while the focus in thispaper is on different approaches torequirements elicitation, these related issuesof product search and product presentation arealso discussed in detail. The paper concludesby placing the other papers in this specialissue in the context of this structuredoverview.     

计算机基础课教学过程中应注重的几个问题

信息时代对信息处理技术要求越来越高,计算机作为信息处理的基本设备,已广泛普及。计算机基础课已作为高校各专业的基础课普遍推广,计算机基础课教学已成为高校教学中的重要组成部分。从教学实践出发,对计算机基础课教学过程中应注重的几个问题进行了讨论。     

基于JXTA的P2P网络答疑系统的设计与实现

JXTA技术主要用于提供P2P程序所需的基础服务.它致力于为P2P应用创建一个通用的平台,其中包括一系列独立于语言、平台和网络传输技术之外的协议.本文以Internet上基于P2P计算模式的网络答疑系统为研究对象,以JXTA平台为基础,讨论分析了其设计、实现的相关问题与技术.并对利用P2P计算模式来构建网络答疑系统的关键技术进行了研究.     

基于Web的受限领域问答系统研究及应用

自动问答技术是自然语言处理领域中一个非常热门的研究方向,它综合运用了自然语言处理技术,传统的问答系统的知识库一般是基于固定的文档集合,丰富的网络资源为问答系统提供了另外一种良好的知识来源,提出并构建了一个基于网络的天气预报领域的问答系统,通过缩小问题的覆盖面的方法,提高了系统的准确性。     

基于无监督学习的问答模式抽取技术

本文提出了一种基于无监督学习算法的问答模式抽取技术从互联网上抽取应用于汉语问答系统的答案模式。该算法可以避免有监督学习算法的不足,它无需用户提供<提问,答案>对作为训练集,只需用户提供每种提问类型两个或以上的提问实例,算法即可通过Web检索、主题划分、模式提取、垂直聚类和水平聚类等步骤完成该类型提问的答案模式的学习。实验结果表明,论文提出的无监督问答模式学习方法是有效的,基于模式匹配的答案抽取技术能够较大幅度地提高汉语问答系统的性能。     

基于知网的中文问题自动分类

问答系统应能用准确、简洁的答案回答用户用自然语言提出的问题。问题分类是问答系统所要处理的第一步,分类结果的正确率直接影响后续工作的进行。本文提出了一种使用知网作为语义资源选取分类特征,并使用最大熵模型进行分类的新方法。该方法以问题的疑问词、句法结构、疑问意向词、疑问意向词在知网中的首义原作为分类特征。实验结果表明,在知网中选取的首义原能很好的表达问题焦点词的语义信息,可作为问题分类的一个主要特征。该方法能显著地提高问题分类的精度,大类和小类的分类精度分别达到了92.18%和83.86%。