物流信息系统中应用jQuery实现表格数据的动态添加与统计

物流信息系统中应用jQuery实现表格数据的动态添加与统计。     

基于图像分析的路面裂缝检测识别系统

当公路路面开裂后,及时对路面裂缝进行维护才能有效降低公路的维护成本、提高公路的使用寿命。开发路面裂缝的检测识别系统不仅降低公路维护成本,而且可以防止意外发生,保护人身安全。首先,对图像进行预处理,目的是消除图像上的干扰裂缝识别的噪声。然后对图像进行检测识别,在图像上标记出裂缝准确区域,通过EXCEL保存试验所提取的裂缝参数信息。本系统通过使用Matlab软件编写程序实现整个图像裂缝识别过程。仿真实验结果表明,本系统能有效识别路面裂缝,大大效降低工人养护路面的成本和效率。     

改进k-means 算法在电信CRM 客户分类中的应用

电信市场的竞争在于客户的竞争,为了在激烈的竞争中保持优势,必须将客户进行细分,针对不同的客户,研究出相应的营销策略．K-means算法能对大型数据集进行高效分类,但对“噪声”敏感,聚类结果不准确,本文对该算法进行改进,使其能够实现更加准确和全面的客户细分．     

基于uC/OS-II的数字电能表计量软件系统

首先介绍了将模拟小信号电能表与纯数字电能表的计量综合成一个系统以后的体系结构, 然后分析了在嵌入式实时操作系统uCOS-II环境下计量系统的实现: 包括任务的划分、任务间的通信以及数据的共享问题, 其中重点研究了任务间通信时数据的共享问题, 最后总结了任务间的总体通信情况, 为设计出高精度的数字电能表计量软件奠定了坚实的基础.     

分布式数据流查询方案及优化

流式数据库系统是一种新型数据库系统,方便于执行连续数据流查询。许多基于流的应用都是分布式的, 由于输入流速率及其他系统参数如可用的计算资源是易变的,所以一个流查询方案必须能适应这些变化。 提出一种分布式流查询方案并进行了优化,使用元组响应时间及系统吞吐量来评价方案的性能。同时,通过实验和其他方案进行比较,证明了方案是最佳的。     

Wavelet based medical image super resolution using cross connected residual-in-dense grouped convolutional neural network

In clinical analysis and diagnosis, high resolution (HR) computed tomography (CT) images are required for proper treatment of a patient. Developing HR medical images by X-ray CT devices require extended radiation exposure with large radiative dosages, putting the patient at potential risk of inducing cancer. So, radiation exposure should be reduced. However, photon starvation and beam hardening in low-dose X-rays will cause severe artifacts. Thus, an accurate reconstruction of low-dose X-ray CT images is required. To this end, we propose a wavelet based multi-channel and multi-scale cross connected residual-in-dense grouped convolutional neural network (WCRDGCNN) for accurate super resolution (SR) of medical images. The adopted filter groups reduce the connection weights, thereby reducing the computational complexity. Gradient vanishing problem is tackled by using residual and dense skip connections. The extensive experimentation results on benchmark datasets show that our method outperforms the state-of-the-art SR methods.     

K-means算法在电信CRM客户分类中的应用

面对电信市场竞争的日益加剧和信息技术的迅猛发展,电信运营商必须建立以“客户为中心”的管理模式。将客户进行分类,针对不同的客户,研究出相应的营销策略。数据挖掘中的K—means聚类算法能对大型数据集进行高效分类。对K—means算法进行改进,使其能够应用于复杂的电信客户关系管理,实现更加准确和全面的客户分类。     

基于IEC61850标准的变电站数字电能表计量系统研究

在计算机技术与网络技术高速发展的时代,跟随着IEC61850通信协议的不断完善,数字化变电站得到了快速的发展与广泛的推广,该文针对具有3路合并单元接入的变电站数字电能表计量系统进行了分析与研究,首先简要介绍了符合IEC61850标准的数字电能表计量体系结构,然后重点剖析了表计计量技术的实现机制,如何从驱动层接收数据帧,并使用滑动窗口技术对存在的采样点丢失现象采取线性插值补偿;而后将合法的数据帧进行解析,提取采样数据后进行正序整合;最后将收到的3路采样数据指针传送到计量层,由计量任务进行计量运算,最后总结了数字化变电站电能计量系统与传统计量系统相比的优势。     

基于多目标进化算法的MOEA/D权重向量产生方法

在进化多目标优化研究领域,多目标优化是指对含有2个及以上目标的多目标问题的同时优化,其在近些年来受到越来越多的关注。随着MOEA/D的提出,基于聚合的多目标进化算法得到越来越多的研究,对MOEA/D算法的改进已有较多成果,但是很少有成果研究MOEA/D中权重的产生方法。提出一种使用多目标进化算法产生任意多个均匀分布的权重向量的方法,将其应用到MOEA/D,MSOPS和NSGA-III中,对这3个经典的基于聚合的多目标进化算法进行系统的比较研究。通过该类算法在DTLZ测试集、多目标旅行商问题MOTSP上的优化结果来分别研究该类算法在连续性问题、组合优化问题上的优化能力,以及使用矩形测试问题使得多目标进化算法的优化结果在决策空间可视化。实验结果表明,没有一个算法能适用于所有特性的问题。然而,MOEA/D采用不同聚合函数的两个算法MOEA/D_Tchebycheff和MOEA/D_PBI在多数情况下的性能比MSOPS和NSGA-III更好。     

前向安全的代理多重数字签名方案

将前向安全的思想与代理多重数字签名结合,提出一个前向安全的代理多重签名方案,该方案不仅满足一般代理多重签名方案的性质,而且具有前向安全性。在强RSA假定、计算式Diffie-Hellman问题及有限域上离散对数问题难解的假设下,该方案具有良好的安全性。