基于Xerces2-java的多XML文档关联验证

XML通过DTD或Schema定义文法。XML解析器根据预定义的文法对XML文档进行验证。但如果应用程序需要处理多个XML文档,并且这些文档之间存在引用,在应用程序中验证这些引用就非常困难。论文针对多XML文档关联验证,提出了一种通用的基于Xerces2-java的多XML文档关联验证机制,该机制通过扩展Xerces2-java现有的组件,在原有的解析过程中增加了关联验证的逻辑,给应用程序提供了方便、灵活的调用接口。实验表明,该机制能够完成XML文档的关联验证,较好地解决了多XML文档关联验证问题。     

网络化制造资源垂直搜索引擎的研究与应用

着重研究了网络化制造资源垂直搜索系统的主题爬虫和中文分词技术。通过在主题爬虫中增加评价网页模块，优先爬行与主题相似度高的网页中的链接，提高了爬虫的工作效率。在对中文分词词典进行分层存储的基础上，通过一种改进的简洁的中文分词词典匹配算法，有效地改善了分词的速度与精度，并缩减了索引库，增强了用户的响应。     

基于XML的制造资源集成平台研究及实现

首先介绍了制造资源集成平台的工程背景,为了解决工程中存在的“信息孤岛”现象,提出基于XML文件的企业制造资源集成平台的设计,分别对基于XML文件的制造资源信息中性文件生成器及基于XML文件的制造资源信息中性文件解析器的具体实现进行了分析和探讨。     

基于黑板结构模式的XML解析器

以协同工作平台服务(CWPS)项目为研究背景,提出一种基于黑板结构模式的XML解析器的设计方案。分析传统编译器的缺陷,给出XML解析器的软件构架,阐述该构架的设计思想,探讨关键技术,包括DOM树生成算法、模式树对象模型、有效性验证算法和解析引擎等。工程应用验证,该解析器构架具有良好的解析效果。     

基于C语言的轻量级高效XML编解码器

将树形数据结构用于最小化DOM模型XML编解码器的开发。在解析XML文本时,基于Expat解释器将XML字符串构造成树状结构;编码时构造DOM树结构,采用非递归深度优先法遍历树,将其串行化成XML串。本编解码器解决了国际化语言关键问题,是一个通用、高效的工业级XML应用支撑模块。     

Interworking technology of neural network and data among deep learning frameworks

Based on the growing demand for neural network technologies, various neural network inference engines are being developed. However, each inference engine has its own neural network storage format. There is a growing demand for standardization to solve this problem. This study presents interworking techniques for ensuring the compatibility of neural networks and data among the various deep learning frameworks. The proposed technique standardizes the graphic expression grammar and learning data storage format using the Neural Network Exchange Format (NNEF) of Khronos. The proposed converter includes a lexical, syntax, and parser. This NNEF parser converts neural network information into a parsing tree and quantizes data. To validate the proposed system, we verified that MNIST is immediately executed by importing AlexNet's neural network and learned data. Therefore, this study contributes an efficient design technique for a converter that can execute a neural network and learned data in various frameworks regardless of the storage format of each framework.     

基于FPGA的软件定义协议无关解析器

随着信息技术的繁荣发展,各种功能的异构网络层出不穷,异构融合网络成为下一代网络发展的必然趋势。实现异构网络之间的通信,网络转发设备必不可少。传统的转发设备仅支持固定的协议配置,缺乏可扩展性,无法支持新的网络协议。针对这种情况,提出了一种基于FPGA的软件定义协议无关解析器,通过软件定义解析流程,给予解析器灵活可编程的特性,无须对硬件设备进行更改即可完成对多种协议数据包的解析并提取出数据包转发所需的关键信息。通过高性能FPGA平台对解析器进行了实现,并进行了硬件资源开销和性能的评估。实验结果表明,可以完成多种异构网络协议的快速解析,得到完整的解析数据。     

面向软件逆向工程的GLR优化算法

GLR分析方法主要用于自然语言的处理分析,较少应用于软件逆向工程领域的语法分析.针对软件逆向工程领域的语法分析特点,分析传统确定性分析算法的局限性,阐述采用GLR分析算法的目的.通过实例剖析GLR算法的主要性能瓶颈,从分析表构造、分析动作执行等多个层面对算法进行优化,提出一种面向软件逆向工程的GLR优化算法.该算法已在一个可视化语法分析器自动生成环境中实现.实验结果表明,在分析无二义性输入串时,该优化算法与传统的LALR(1)文法具有可比性,实用价值较高.     

基于概念图的中文信息自动转化技术研究

概念图是一种基于语言学、心理学、哲学为一体的一种知识表示方法,目前主要应用于自然语言处理、知识获取、规划及推理等方面。在哈工大IR-Lab资源基础之上,并结合《知网》的世界知识信息,基于概念图理论提出了一种中文文本信息自动转化为概念图的实现方案。可以实现从中文文本直接转化到概念图结构。     

Relative properties of frame language

The paper discusses semantics of encodings in logical frameworks where equalities in object calculi are represented by families of types as the case in ELF.The notion of Leibniz equality in a category is introduced.Two morphisms in a categroy are Leibniz equal if they are seen so by an internal category.The usual categorical properties are then relativized to r-properties by requiring mediating morphisms to be unique up to some Leibniz equality.Using these terminologies,it is shown by an example,that the term model of the encoding of an adequately represented object calculus is r-isomorphic to the term model of the object language.