浅析云纹在建筑装饰中的运用

从云纹的审美内涵出发，论述了云纹何以贯穿建筑装饰艺术的始终，分析了它在建筑装饰中的不同艺术形态及其不同的含义，总结了云纹的演变规律，探讨了如何更好地把传统纹样用到现代设计中。     

新时期高职院校学生思想状况存在问题与对策分析

社会和经济的快速发展,为高等职业教育发展带来了前所未有的机遇.作为高等教育的重要组成部分,高职教育的学生培养质量将直接关乎到国家未来生产一线的人才队伍建设.采用问卷调查研究方法,分析新时期高职院校学生的思想状况,试图为改进高职院校的学生思想政治工作提供一些借鉴.     

PLC及嵌入式MCGS组态软件在输送线升降机中的应用

以FX—ON系列可编程控制器为例，介绍PLC及嵌入式MCGS组态软件在中输送线升降机的应用。     

基于循环卷积多任务学习的多领域文本分类方法

文本分类任务中,不同领域的文本很多表达相似,具有相关性的特点,可以解决有标签训练数据不足的问题.采用多任务学习的方法联合学习能够将不同领域的文本利用起来,提升模型的训练准确率和速度.该文提出循环卷积多任务学习(MTL-RC)模型用于文本多分类,将多个任务的文本共同建模,分别利用多任务学习、循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)模型的优势获取多领域文本间的相关性、文本长期依赖关系、提取文本的局部特征.基于多领域文本分类数据集进行丰富的实验,该文提出的循环卷积多任务学习模型(MTL-LC)不同领域的文本分类平均准确率达到90.1％,比单任务学习模型循环卷积单任务学习模型(STL-LC)提升了6.5％,与当前热门的多任务学习模型完全共享多任务学习模型(FS-MTL)、对抗多任务学习模型(ASP-MTL)、间接交流多任务学习框架(IC-MTL)相比分别提升了5.4％,?4％和2.8％.     

毕达哥拉斯决策算法应用于云计算产品选择

为了考虑专家评价值之间的内在联系和拓展决策模型的使用范围,构建了基于毕达哥拉斯模糊几何Bonferroni平均（PFGBM）的多属性决策方法。该方法首先在毕达哥拉斯模糊信息环境下,通过阿基米德范数定义了新的加法、乘法、数乘以及幂运算;随后结合几何Bonferroni平均提出了PFGBM,分析了PFGBM的基本特征性质和常用的PFGBM表达形式;最后设计了基于PFGBM的决策模型,并运用提出的决策模型来处理云计算产品的更新选择实例中。实验表明,构建的模型提高了决策的适用范围和灵活性。     

基于车辆周期行为的UBI设计

随着定位与导航技术的快速发展,使基于位置信息的各种应用成为可能.在车辆保险领域,让那些驾驶行为习惯良好,以及有着丰富驾驶经验的驾驶员可以最大程度享受到保费上的优惠,有助于减少不安全驾驶行为.通过对车辆周期性行为进行分析,可以评估车辆行驶风险.讨论了周期性行为数据的采集方法,以及用离散傅里叶变换等方法对数据进行分析、归纳.保险公司根据差异化的驾驶行为和特征给出差异化的保费定价,使保费的制定更加合理.