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排序方式: 共有68条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
以大枣和牛奶为主要原料,制作布丁类食品。利用正交试验法对大枣、牛奶、琼脂的配比进行考察。试验结果表明,枣泥30g(白砂糖5g,水30g)、牛奶100g(白砂糖5g)、琼脂1g(水20g)的配比效果最好,所制备的布丁口感细腻、营养丰富、清爽弹滑。  相似文献   
2.
抓住产业技术变革契机 发展我国新一代网络操作系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
分析了目前国际主流的移动操作系统及其产业生态环境,探讨以HTML5为核心的新一代网络操作系统的关键技术及发展路径,并对如何抓住移动互联网新兴技术,发展我国移动互联网产业提出建议。基于HTML5,发展网络操作系统尤其对促进我国移动互联网产业的发展意义重大,它有助于我国在移动智能终端上摆脱iOS、安卓、WP等原生态应用的垄断与限制。HTML5应用良好的跨平台、跨终端的特性有助于为我国的移动智能终端、操作系统提供大量的内容与应用。  相似文献   
3.
堂弟从湖北来,对东北的漫天冰雪和酸菜、玉米饼子等,惊奇喜爱得不得了。其实,他是正宗的东北人,只是我叔建国初期随部队南下,落户到了江汉平原,于是他的后代就生就出一副“楚韵天舒”的样子,全然忘了他的祖宗八代,都是黑土地上的汉子。  相似文献   
4.
地震物理模拟系统设计技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
地震物理模拟系统主要由定位系统和数据采集系统组成。定位系统设计开发中应用FPGA可编程器件,实现了对光栅返回脉冲的噪声信号处理,可靠计数、锁存和同步信号的实时触发功能。采集系统采用USB2.0技术,实现对模拟地震数据的高速采集传输。  相似文献   
5.
基于结构特征的nBayes双层过滤模型   总被引:7,自引:0,他引:7  
王斌  许洪波  王申 《计算机应用》2006,26(1):191-0194
由于算法的简单和效果的出色,Nave Bayes被广泛地应用到了垃圾邮件过滤当中。通过理论与实验分析发现,结构差异较大的邮件集特征分布差异也较大,这种特征分布差异影响到了Nave Bayes算法的效果。在此基础上,论文提出了一种基于结构特征的双层过滤模型,对不同结构的邮件使用不同的Nave Bayes分类器分开训练和学习。实验分析表明,Nave Bayes使用该模型之后效果有明显的提高,已经与SVM非常接近。  相似文献   
6.
重复串特征提取算法及其在文本聚类中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对Web文档的高维问题及网络新语言给现有分词系统带来的挑战,该文提出一种基于重复串的特征提取方法,可以从文本中提取有意义的特征,且对于中文无需分词。实验表明,该方法可以降低特征空间维度,同时能有效改善传统以词为特征的聚类算法的性能。  相似文献   
7.
开源软件的社会经济影响   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文基于欧盟首个对开源软件产业的研究报告——《开源对欧盟软件通信产业竞争力和创新的影响》。通过该报告,我们可以了解欧盟对开源软件产业的研究成果.这对于规划和实施我国开源软件战略具有重大的借鉴作用。本文主要包括开源软件对社会的总体经济影响、开源软件对软件生产力的影响、开源软件对行业企业的渗透三个部分。  相似文献   
8.
新闻推荐是互联网推荐系统的研究热点之一,传统的协同过滤算法应用于新闻推荐中会面临严重的新闻冷启动问题,而且也没有考虑新闻内容本身包含的丰富的语义信息。该文将文档与词的表示学习模型与基于矩阵分解的协同过滤算法结合起来,提出一种用于推荐领域的协同表示学习模型,能同时学习带有语义信息的用户和文档的表示向量。在真实的新闻点击数据集上的实验表明,该文提出的模型优于其他基准模型。  相似文献   
9.
维吾尔语新闻网页与对应的中文翻译网页在内容上往往并非完全可比,主要表现为双语句子序列的错位甚至部分句子缺失,这给维汉句子对齐造成了困难。此外,作为新闻要素的人名地名很多是未登录词,这进一步增加了维汉句子对齐的难度。为了提高维汉词汇的匹配概率,作者自动提取中文人名、地名并翻译为维吾尔译名,构造双语名称映射表并加入维汉双语词典。然后用维文句中词典词对应的中文译词在中文句中进行串匹配,以避免中文分词错误,累计所有匹配词对得到双语句对的词汇互译率。最后融合数字、标点、长度特征计算双语句对的相似度。在所有双语句子相似度构成的矩阵上,使用图匹配算法寻找维汉平行句对,在900个句对上最高达到95.67%的维汉对齐准确率。  相似文献   
10.
针对大规模查询日志中丰富的命名实体的挖掘是数据挖掘领域中的重要研究课题。已有的研究工作提出了一种基于种子实体的抽取框架,利用实体间的分布相似度进行挖掘。然而该工作只有当种子实体仅属于单个语义类别时才能取得好的结果,实际上命名实体往往可能从属于多个类别。该文通过引入一个弱指导话题模型,利用少量的人工指导信息,很好地解决了实体的类别模糊性,提高了挖掘的有效性。实验表明该文提出的方法在实体挖掘性能上显著优于已有的方法。  相似文献   
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