一种域名式信息推送系统的研究

对基于互联网的信息推送技术进行了简要介绍,指出了网络信息服务采用推送技术的必要性.通过对比传统的信息推送技术所采取的"广存网"技术,提出了一种新的模型来实现基于域名式的网络信息推送,即通过在对现有网络创建分路镜像的方法来实现,并通过ActiveX控件来解决了该模型下存在的问题.实验证明,对比传统的信息推送方式,该模型在推送信息准确率、网络稳定性、系统安全性以及服务器负载等四个方面有着明显的改进.     

上海日野发动机自我保护技术

阐述上海日野发动机自我保护的关键技术方案与最新进展,包括机油异常保护、燃油异常保护、起动机保护、发电机保护、远程防盗保护及远程诊断等.     

基于公共交通智能卡数据的可视化分析

针对现有公共交通数据的可视分析方法很难在不同空间粒度下对乘客时空分布、客流时空分布、区域间客流时序变化进行多任务分析的问题,设计实现了一个多视图融合的可视化分析系统。该系统结合城市公共交通的智能卡数据、车辆GPS数据、地铁和公交线路信息,利用出行链路模型和基于出行时空特征的回归模型完成了乘客起讫点（origin-destination,OD）推断;然后,设计了层次聚类的地图可视化方法,结合了融合方位信息的玫瑰图和动态对比堆叠折线流图来分析各区域间的客流时序特点、关联关系;最后,利用真实的深圳市公共交通数据的可视分析结果验证了系统的有效性。     

视频镜头边缘检测算法研究与比较

视频镜头边缘检测中的直方图、像素差异等算法只针对有限的测试数据进行了范围比较狭窄的测试,对于算法的适用领域和范围没有进行测试和说明.为了解决这一问题,设计实现了三种视频镜头检测算法,并构造了丰富的测试视频数据集,针对测试结果进行了实现算法的性能分析以及提出了改进建议.     

问答社区中基于问题粒度的用户专业性预测方法

在线问答社区中大量问题等待回答时间过长、高质量回答数极少,对社区用户在具体问题上的专业程度进行度量具有现实需求。现有的基于链接分析和基于文本分析等方法多集中在社区和话题粒度的专业性度量,并未深入到问题粒度。针对上述问题,定义了问答社区中基于问题粒度的用户专业性概念,在此基础上提出了基于问题粒度的用户专业性预测方法,包括用户专业性度量方法和用户专业性预测模型。该预测方法先利用问答社区中社区用户对回答质量的评价机制,在问题粒度上为用户建立专业性度量;再基于矩阵分解,融合用户偏差、问题偏差以及用户已回答问题集的隐含反馈等信息,构建用户在问题粒度上的专业性预测模型,进而预测用户在待回答问题上的专业程度。利用知乎问答社区互联网话题下的问答数据集,设计了与前述两种主流方法的对比实验。实验结果表明,提出的用户专业性度量方法可以有效地度量用户在具体问题上的专业程度,基于此方法构建的用户专业性预测模型具有更高的预测精度。     

一种基于采样点判别冗余的无线传感器网络随机覆盖控制算法

在节点随机分布情况下,利用节点自身及邻居的位置信息,根据逆向检测从节点开始由阿基米德螺旋曲线散开的点的覆盖信息,判断其是否属于冗余节点,同时最小化节点通信半径和感知半径,采用休眠机制节能,实现对监测区域覆盖,并通过仿真实验验证了算法的可行性和高效性。     

一种基于特征符号的网页主题信息抽取方法

随着Internet网络的日益普及,Web上的海量数据给文本挖掘尤其是网页主题提取带来了更多的挑战,现有的文本提取方法在保证高准确率的同时无法满足Web挖掘方法的通用性。通过对Web网页结构进行研究,对网页生成树模型进行了改进,找到网页结构的通用规则,提出一种基于特征符号的提取方法CECS（content extraction characteristic symbols）,结合相关度对网页主题内容进行提取。实验证明,所提算法具有很高的准确性和通用性。