一种基于时空位置预测的空间众包任务分配方法

空间众包技术在现实物理世界中有着丰富的应用场景,得到学术界和工业界的广泛关注.任务分配是空间众包的主要研究问题之一,即把工人分配给合适的任务.但是现有的任务分配方法大多假设众包工人和空间任务出现的位置和时间是已知的,忽略了真实的众包平台中众包工人和空间任务的动态变化,由于空间众包平台的强时效性,这种情况下设计的分配方式...     

消解逻辑悖论建立元知识智能化体系

<正>多语言计算,或多语言自然语言处理(Multilingual Natural Language Processing),主要研究如何将自然语言处理技术应用于不同的语言。近年来,多语言计算研究呈现出两个明显趋势。1)多语言自然语言处理技术受到了越来越多研究者的青睐和重视,自然语言处理领域中的各大主流会议(如ACL,EMNLP等)不断强调算法、模型、资源的语言多样性与包容性,各种低资源语种的语言资源不断涌现,针对小语种、多语种自然语言处理技术的应用需求增加。2)大规模深度神经网络在自然语言处理中的广泛应用显著推动了多语言计算研究的发展。     

从校内网看基于HTML5的社团联盟的发展

校园SNS社区在国内已有巨大市场，在成熟市场，基于HTML5的社团联盟如何利用自身优势发展成为关键，结合校内网的发展现状，进行分析，找出阻碍社团联盟发展的因素，并制定出可行的发展政策和建议。     

演化软件的特征定位方法

确定演化活动潜在影响的过程称为特征定位。特征定位已经被公认为影响软件演化项目成败的一个关键因素,如何利用程序的领域知识促进特征定位的准确性已经成为当前研究的一个重要问题。该方法提取出软件源代码中的特征,并对提取后的特征进行主题分析,然后通过输入查询语句定位出被修改的源代码。利用现有的开源软件进行实验,并将实验结果与对应开源软件的Benchmark进行对比,结果表明所提出方法的精确度有所提高,可以进行软件特征的定位。实验结果中,平均查全率达到69.16%和100%,平均查准率达到1.28%和2.43%,平均调和平均数达到2.50%和4.72%,性能较对比方法有较大的提高。     

基于集成回归决策树的lncRNA-疾病关联预测方法

长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)在各种人类复杂疾病中起着重要作用。采用计算方法推断lncRNA-疾病间的潜在关联关系不仅有助于理解疾病的致病机理,还有助于疾病诊断、预防和治疗。文中提出了一种基于集成回归决策树的lncRNA-疾病关联预测方法。首先,利用已知的lncRNA-疾病关联信息分别构建lncRNA、疾病相似矩阵、lncRNA-疾病关联矩阵;其次,基于lncRNA、疾病相似矩阵、lncRNA-疾病关联矩阵,从不同视角进一步构建lncRNA、疾病特征向量;然后,使用主成分分析方法对lncRNA、疾病特征进行特征提取;最后,使用回归决策树作为预测模型,并进一步采用集成学习的平均策略将多个决策树集成,从而获得最终的预测模型。留一交叉验证实验表明,该方法的预测结果优于现有方法,在3个真实的lncRNA-疾病数据集上AUC值分别达到了0.905 5,0.896 9和0.912 9,与现有方法相比,分别提升了6.46%,5.4%和6.02%。此外,对乳腺癌、肺癌、胃癌3种疾病进行了案例分析,进一步验证了所提方法的准确性和有效性。     

基于脉冲耦合神经网络的椒盐噪声滤波

基于脉冲耦合神经网络,提出了一种有效的椒盐噪声图像滤波算法.首先利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声,并给出了神经元参数的估计方法.然后考虑到噪声点应和最近的非噪声点最相似,提出了一种扩展窗口中值滤波算法对噪声点进行滤波.仿真表明,本文提出的方法对不同强度的噪声图像均体现了优异的滤波性能,和相关的中值滤波算法相比也体现了相当明显的优势.     

大学计算机基础教学现状分析及课程改革思路

大学计算机基础课程旨在培养当代大学生的信息素养,其教学模式和教学方法的创新实践是进一步提高教学质量的关键。文章对学生的计算机基础情况以及课程教学现状的网络问卷调查结果进行分析,指出课程改革的主要思路。     

基于图论存储的手写数字识别研究

0.引言现如今,大量并且极其复杂的数字信息充斥着现代人的生活,手写字体的高效快速识别再一次被社会需要。然而通过传统计算机来识别数字已经不能适应现代的高节奏生活。利用手机等移动设备获取生活中的数字信息功能以成为邮政、物流和金融业发展的趋势。但是,在移动设备上实现手写数字识别仍存在着诸多难点:1)个人书写习惯不同而导致数字形状上存在差异。2)手写数字可能存在间断。3)纸张和笔迹颜色对识别效率存在影响。4)拍摄清晰度和光线等问题。5)移动设备存在运算速度低的根本性问题。     

P2P资源均衡利用策略控制搭便车行为

P2P网络中大量存在的搭便车行为给网络的响应速度、可用性、健壮性等造成了很大影响。目前的研究重点是设计有效的P2P信任模型来抑制搭便车行为。文中借鉴社会经济发展策略,提出基于资源均衡利用的信誉评价方法,对资源贡献大、贡献与消费平衡的节点赋予高信誉度。使节点贡献其他节点需要的资源,消费资源时量入为出;同时为新节点提供基本信誉度来保障其尽早开展资源交易。仿真实验表明搭便车行为受到有效抑制,网络资源的利用率明显提高。