面向软件服务外包行业的人才培养方案构建

我国正处在产业转型升级的关键时期,软件服务外包行业呈现了快速发展的势头。高校应紧跟服务外包发展的趋势,服务地方经济,改革人才培养模式。以南京信息工程大学为例,从面向软件服务外包行业人才培养方案的构建、校企联合实施培养方案等方面探索了校企合作培养软件服务外包人才的新模式。     

增量和减量式标准支持向量机的分析

当训练数据每次发生改变时,例如增加或者删除部分数据,标准支持向量机的批处理算法就需要重新进行训练,这将不适合在线环境的计算.为了克服这个问题,Cauwenberghs 和Poggio 提出了增量和减量式标准支持向量机算法(C&P 算法).通过理论分析,证明C&P 算法的可行性和有限收敛性.可行性证明确保了C&P 算法的每步调整都是可靠的,有限收敛性证明确保了C&P 算法通过有限步调整最终收敛到问题的最优解.在此基础上,进一步通过实验结果验证了所给出的理论分析的结果.     

一种基于超文本标签修改和附加字符实现信息隐藏的方法

分析HTML文档的结构和特点,对当前基于超文本实现信息隐藏所采用的技术进行了分析,提出一种对超文本文档修改较少且不影响页面显示效果,同时可以实现较大信息量隐藏的新方法.经试验证明,该方法具有较好的不可见性和较高的安全性.     

基于约束信息的并行k-means算法

为获得分布式数据集上用户所期望的聚类结果,提出了基于约束信息的并行k-means聚类算法.在分析并行k-means能够有效实现对水平分布式数据集进行聚类的基础上,修改并行k-means算法的目标函数,设计约束并行k-means算法,将站点用户的约束信息以chunklet的形式引入到分布式聚类过程,从而引导算法执行有偏搜索.约束并行k-means算法在理论上保证无约束样本簇内距离最小的同时能够确保chunklet约束中的样本与对应的簇中心之间的平均距离最小.实验结果表明,约束并行k-means算法能够有效改善并行k-means的聚类精度,同时在分布式环境下能够得到与已有约束聚类算法在集中式数据集上相等价的聚类结果.     

一种基于MIDAS的企业级应用中提高数据查询效率的方法

在企业级数据库管理系统的应用中，查询方式随用户对数据需求的多样性而发生变化，讨论了一种利用“过滤器”机制的查询方法，重复利用了查询结果中的大量数据。在Intranet环境中不但提高数据查询的效率，而且还减小了网络流量。     

基于动态网络安全模型的入侵检测系统的研究

介绍了一种基于主动防御的动态网络安全模型中入侵检测系统的设计模型,它兼有了主机型和网络型的入侵检测系统的设计思想,具有相应的灵活性。     

计算机对焊缝射线底片图像的处理与识别

本文介绍了用计算机对焊缝射线底片图像进行采集、处理及识别的方法、过程和原理。同时，给出研究实例。     

基于虚拟现实和多媒体的硫酸生产过程仿真培训系统的研究

论述了虚拟现实和多媒体技术的主要特征及技术组成，研究了硫酸生产过程的仿真培训系统与虚拟现实、多媒体技术的关系，基于虚拟现实和多媒体技术的硫酸生产仿真培训系统具有人机交互自然性、信息处理多样性、虚拟环境真实性等优点，研究和开发此系统具有十分重要的意义。