PLM：苹果熟了

上个世纪80年代初为了有效管理CAD图纸而引发的信息管理系统,经过二十多年的发展成为今天的产品全生命周期管理（PLM）系统。无论从管理的范围还是管理的深度,PLM系统都大大超出原始的设想,应用范围也从起源的离散制造业扩展到其它行业。今天的PLM系统已经被公认为自成一体的信息化产业,也有人称之为“PLM经济”。     

基于无标签视频数据的深度预测学习方法综述

基于视频数据的深度预测学习(以下简称"深度预测学习")属于深度学习、计算机视觉和强化学习的交叉融合研究方向,是气象预报、自动驾驶、机器人视觉控制等场景下智能预测与决策系统的关键组成部分,在近年来成为机器学习的热点研究领域.深度预测学习遵从自监督学习范式,从无标签的视频数据中挖掘自身的监督信息,学习其潜在的时空模式表达....     

线性时序逻辑转换Büchi自动机的按需即时算法

将线性时序逻辑公式转换成Büchi自动机是显式模型检测中的关键环节,Tableau规则是常用转换算法。该文提出了基于Tableau规则的改进算法,将线性时序逻辑公式转换成基于迁移的Büchi自动机。通过在状态和迁移中加入∪公式的满足信息,实现了用一个接受条件集合判断执行序列是否可接受,避免了使用多个接受条件集合进行判断。改进算法引入了按需即时(on-the-fly)去扩展化机制,算法展开状态节点的同时进行状态有效性检测,删除无效节点,合并等价状态和迁移,避免了后置化简。与其他转换工具进行比较实验表明,该算法具有执行速度快、生成自动机的状态数和迁移数少的特征。     

ERP生产计划模块的现状、问题及优化研究

在对生产计划管理现状分析的基础上,指出了ERP系统生产计划模块存在的问题。鉴于此,提出了ERP、APS、MES、PCS集成信息模式,并给出了传统ERP生产计划模块的优化对策。     

基于行为语义分析的Web恶意代码检测机制研究

在Web安全问题的研究中,如何提高Web恶意代码的检测效率一直是Web恶意代码检测方法研究中需要解决的问题。为此,针对跨站脚本漏洞、ActiveX控件漏洞和Web Shellcode方面的检测,提出一种基于行为语义分析的Web恶意代码检测机制。通过对上述漏洞的行为和语义进行分析,提取行为特征,构建Web客户端脚本解析引擎和Web Shellcode检测引擎,实现对跨站脚本漏洞、ActiveX控件漏洞和Web Shellcode等的正确检测,以及对Web Shellcode攻击行为进行取证的功能。实验分析结果表明,新的Web恶意代码检测机制具有检测能力强、漏检率低的性能。     

基于关键节点的域内路由保护算法

随着互联网规模的膨胀,大量的实时应用部署在互联网上,这些实时应用对网络时延提出了更加严格的要求。然而,目前互联网部署的域内路由协议无法满足实时应用对网络时延的要求,因此提高域内路由可用性成为了一项亟待解决的关键性科学问题。学术界和工业界提出利用路由保护方案来提高路由可用性,从而减少由于网络故障造成的网络中断和报文丢失。已有的路由保护方案将网络中的节点同等对待,没有考虑节点在网络中的重要程度,然而实际情况并非如此。因此,提出了一种基于关键节点的域内路由保护算法(Intra-domain Routing Protection Algorithm Based on Critical Nodes,RPBCN)。首先,建立路由可用性模型,以定量衡量路由可用性;其次,建立节点关键度模型,以定量衡量网络中节点的重要程度;最后,基于路由可用性模型和节点关键度模型,提出基于关键节点的域内路由保护方案。实验结果表明,RPBCN在保证路由可用性的前提下极大地降低了算法的计算开销,从而为ISP解决路由可用性问题提供了一种全新的高效解决方案。     

基于GraphX传球网络的传球质量量化研究

虽然大数据技术在不断成熟,但它在竞技体育领域的相关应用研究还处于探索阶段。常规篮球统计缺乏对传球数据的记录,更缺乏对传球数据的统计分析、价值挖掘及应用等方面的研究。首先,在GraphX基础上将传球数据构建成图,为传球质量的研究奠定基础;其次,提出传球质量评估方法PESV(Pass Expectation Score Value),相比于传统的助攻数与失误数的比值ATR(Assist Turnover Ratio),PESV能更全面地评价球员传球的质量;最后,介绍基于传球网络及传球质量评估方法PESV的几种应用场景,包括传球质量对比赛结果的影响分析、基于PESV值的传球路线选择,并以华人球员林书豪为例,计算其2015－2016赛季的传球得分期望值。     

人手抓取物体的三维数据集的建立及应用

真实人手抓取数据在人类抓取行为分析和机器人类人抓取等研究中起到至关重要的作用.抓取数据集中应包含复杂形状的三维物体信息、抓取点的信息以及手的姿态和形状,然而目前普遍方法是采集视频图像并从中估计人的抓取行为,导致不能准确记录手部各个关节的自由度信息.利用虚拟现实技术建立虚拟环境,利用数据手套直接捕捉在虚拟环境中三维物体和手部姿态信息作为抓取数据.提出的数据集包含生活中常见的49类物体中的91个不同形状的物体(每个有108个姿态)以及共52173人次的抓取记录,规模和丰富性都远远超过了已有的用于研究人类的抓取行为和研究以人为核心的抓取技术的数据集.此外,使用采集的数据集进行抓取显著性分析和类人抓取计算,实验结果验证了数据集的应用价值.     

基于坐标变换的曲线曲面求交算法

利用坐标变换的方法,给出了二次曲线和二次曲面求交的解析算法。利用拉格朗日乘子法求解二次曲线和二次曲面之间的最小距离,给出了曲线与曲面相切的条件。算法表明,坐标变换可以简化求交运算表达式,使求交算法易于实现。根据得出的相切条件,可以有效地判断曲线、曲面是否有交,对相切情况的计算结果进行修正,可提高奇异情况下的求交稳定性。算法已在清软英泰公司开发的自主版权3维CAD软件GEMS中得到应用。     

Lerisk－i*框架自动建模与编辑工具介绍

在需求工程中,基于主体的i*建模框架(主要包括策略依赖模型及策略推理模型)已经成为最常用的早期需求建模与分析的工具之一,而且关于i*建模框架的编辑工具开发也有很多相关的研究工作。然而现有的这些工具往往只提供诸如模型图编辑、存储等基本功能,而笔者需要在需求工程小组的项目中为对需求文本进行建模的结果进行模型可视化,同时提供编辑存储及自动布局功能,并开发出新的基于i*建模框架的工具。文中首先对主流的i*建模工具进行了调研,研究了建模工具的基本功能,同时分析了其功能的不足点,在此基础上提出了新工具设计的功能补充点;然后对i*框架的布局问题进行介绍并详细描述了其自动布局算法的实现,给出了可视化工具的详细设计;最后在此工具的基础上,进行了实际需求文本的建模及模型编辑功能的实验,并将此工具与主流工具的功能进行对比,以展示本工具的功能特点。