基于视频的现实人物运动创作

提出一种根据用户指定的人体运动和观察视角生成真实感视频的方法.首先采集演员进行少数基本运动时的多视角视频数据库,并使用无标记运动捕捉的方法获得任意时刻人体对应的骨骼和3D模型.其次,用户对人体骨架指定运动并设定视角,以此定义目标视频.实验结果验证了文中方法能够利用有限的数据库合成演员在用户指定运动和视角下的真实感视频.     

具有少量基本回路布尔网络的不动点

近来作为自然和人造非线性动态网络的一种紧凑模型,布尔网络的研究受到广泛关注.不动点和吸引子是预测布尔网络长期行为的关键.本文针对具有少量基本回路的布尔网络,提出了确定不动点的算法.我们的方法是基于构成反馈顶点集的变量所满足的一组方程.作为应用,我们还给出了检验这类布尔网络全局稳定性的充要条件.     

低速率拒绝服务攻击研究与进展综述

低速率拒绝服务攻击是新型的拒绝服务攻击,对Internet的安全造成严重的潜在威胁,引起众多研究者的兴趣和重视,成为网络安全领域的重要研究课题之一.自2003年以来,研究者先后刻画了Shrew攻击、降质攻击、脉冲拒绝服务攻击和分布式拒绝服务攻击等多种低速率拒绝服务攻击方式,并提出了相应的检测防范方法.从不同角度对这种新型攻击的基本机理和攻击方法进行了深入的研究;对TCP拥塞控制机制进行了安全性分析,探讨了引起安全问题的原因;对现有的各种各样的LDoS攻击防范和检测方案,从多个方面进行了分类总结和分析评价;最后总结了当前研究中出现的问题,并展望了未来研究发展的趋势,希望能为该领域的研究者提供一些有益的启示.     

基于深度学习的作曲家分类问题

在音乐信息检索领域,作曲家分类是一个十分重要的问题,这一问题的目标是通过音频数据来识别相应的作曲家信息.传统的分类算法都是通过提取复杂的特征来进行分类的,而深层神经网络在特征学习上具有比较强的能力,因此提出用深层神经网络来解决这一问题.为了结合不同深层神经网络模型的优点,设计了一种混合模型,该模型基于深度置信网络(deep belief network,DBN)和级联去噪自编码器(stacked denoising autoencoder,SDA),可以较好地解决作曲家分类问题.实验表明,该模型取得了76.26%的正确率,这一结果比单纯用某一种模型搭建的深层神经网络以及支持向量机要好.和图像数据类似,人脑在提取音乐特征也是分层的,每一层对信号的处理不一样,因此混合模型在解决作曲家分类问题上具有一定的优势.     

面向在线教育领域的大数据研究及应用

随着互联网和视频通信技术的发展,在线教育如火如荼地展开,在线教育平台产生的数据日益增多.面向在线教育领域的大数据研究及应用对于在线教育的高效性至关重要.首先明确了在线教育平台上大数据的基本概念、分类及特点,其次介绍教育数据挖掘、学习分析和知识图谱等有关技术,然后构建面向在线教育领域的大数据模型,最后按照服务对象的分类重点描述有关大数据的功能,勾勒出未来在线教育平台上大数据应用的基本轮廓,为之后在线教育领域大数据的研发起到指导性作用.     

基于话题链的汉语语篇连贯性描述体系

汉语简洁灵活的意合型篇章组合结构,对传统的基于关联词的篇章连贯性描述体系提出了新的挑战。该文引入话题链描述形式,设计不同类型的话题评述关系集,构建了以话题链为主,融合关联词语和其他连贯形式描述机制,覆盖话题评述、并列、因果、转折四大类关系的汉语语篇连贯性描述体系。在清华句法树库TCT上进行的验证实验,发现话题链和关联词语分别覆盖了约76%和50%的汉语复句,并且两者经常同时使用,初步证明了这个体系在句子连贯性描述方面的可行性和有效性。     

认知无线电网络中基于检测概率的主用户定位算法

为了解决认知无线电网络中次用户对主用户进行定位的问题,提出了一种加权最小二乘的迭代定位算法。采用两状态马尔可夫模型作为主用户头像模型,能量检测作为次用户的感知模型。该算法可以在不干扰主用户正常工作的情况下,利用次用户之间的合作感知结果进行定位,并估计出主用户的三维地理位置位置信息。提出了一种可以降低定位算法复杂度的简化算法。通过对定位问题进行了理论分析,求出了均方误差的Cramer-Rao理论下界。仿真结果表明,算法的均方误差非常接近理论下界,能有效地估计主用户的三维位置信息,提高定位精度。     

大数据处理模式——系统结构,方法以及发展趋势

近年来,大数据处理的相关理论以及技术越来越受到工业界和学术界的重视.一方面,在科学研究过程中产生了大量的数据,对于数据的理解成为进行科学研究的一个重要手段.另一方面,随着信息技术的不断发展,企业在信息化过程中积累了大量的结构化和非结构化数据.企业管理与运营的这些数据已经成为企业的核心资产,深刻地影响着企业的业务模式,给企业决策、组织和业务流程带来显著的变化.因此,大数据处理的相关技术也受到工业界的极大关注.依据数据处理的时间特征,大数据处理模式可以分为"离线批处理式数据处理","查询式数据处理"以及"实时式数据处理"三种模式.本文从技术角度,总结了大数据处理的总体架构,并针对处理模式的不同,对大数据处理的不同层次进行展开讨论.大数据处理的基础是数据的存储,本文首先对大数据的存储展开一定的讨论,之后对上述三种模式展开叙述,使得读者能够对大数据系统的构建方面有一个初步的了解.     

基于Feeds的社交网络活跃度分析

从用户产生和消费Feeds的角度分析社交网络变得不活跃的原因,通过分析人人网某大学社区用户长周期的Feeds行为来探讨该社区用户活跃度的变化。通过对用户活跃性周期和Feeds时间间隔的分析,发现越来越多的用户产生Feeds的活跃度在下降,并导致其他用户接收到的信息流的流速和多样性下降。社交网络用户由于各种原因离开或变得不活跃,并通过信息流对其朋友圈形成负向反馈,这可能是社交网络变得不活跃的深层原因。模拟实验表明,30%的初始不活跃用户会使得整个社区的信息流快速下降,并导致整个社区不活跃。     

P2P技术分析与流量管理研究

随着P2P应用的日益流行,P2P流量消耗了网络的大量带宽,已经影响到了互联网传统业务的服务质量。为解决这一问题,网络运营者和研究人员在P2P流量的管理技术上进行了大量的探索研发工作,主要有P2P流量阻塞、缓存和本地化疏导等技术。首先对P2P技术做了简单概述,然后分析了影响P2P流量分布的重要技术因素,之后综述了最新的P2P流量管理技术,最后做了总结。