基于手持终端的移动物流APP设计与研究

移动物流APP考虑到使用用户人群的特殊性,在设计时需要考虑使用的便捷性,因此从各个可能操作的界面出发,设计相关的操作界面。文中认为,一款覆盖提供运输计划、运输管理、GPS跟踪等服务的APP是行之有效的,货车司机可以利用APP随时随地与平台互动,对运输计划和运输任务进行管理和跟踪。平台也可以通过APP了解各个端点的位置信息,对运输任务进行追踪控制,同时也可以完成对货车司机的相关管理功能。     

基于半监督典型相关分析的多视图维数约简

为了有效地在半监督多视图情景下进行维数约简,提出了使用非负低秩图进行标签传播的半监督典型相关分析方法。非负低秩图捕获的全局线性近邻可以利用直接邻居和间接可达邻居的信息维持全局簇结构,同时,低秩的性质可以保持图的压缩表示。当无标签样本通过标签传播算法获得估计的标签信息后,在每个视图上构建软标签矩阵和概率类内散度矩阵。然后,通过最大化不同视图同类样本间相关性的同时最小化每个视图低维特征空间类内变化来提升特征鉴别能力。实验表明所提方法比已有相关方法能够取得更好的识别性能且更鲁棒。     

嵌入式移动数据库系统中的查询处理技术

本文主要介绍了嵌入式移动数据库系统中的两类查询处理技术，一种是静态位置相关查询（SLRQ），另一种是移动对象数据库查询（MODQ）；本文简要的说明了这两种查询的特点和基本原理．并且分析了这两种查询的不同之处和应用中的优缺点。     

工作流事务模型解析

我们分析比较了工作流管理系统中的事务概念与传统事务、高级事务的不同,从而明确了工作流管理系统中事务处理需要解决的问题的重点与难点。有利于我们更好的利用工作流的事务管理功能,保证这些被集成的应用中的每一次计算的正确性,进而保证全系统的正确性。     

工作流管理系统中事务设计与实现

工作流管理系统利用工作流的事务管理功能,保证这些被集成的不同的应用流程、不同的应用功能的每一次计算的正确性,进而保证全系统的正确性.本文对工作流管理系统中的事务和事务处理进行了深入的研究,提出了一组事务恢复执行模式和算法.     

基于多元智能理论的电子商务课程创新建设与实践

互联网+教育对高校电子商务课程建设提出新的要求。针对该课程的内容体系更新慢、资源整合效应差、教学能动性不足、考核体系不完善等教学“痛点”问题，将多元智能理论融入电子商务课程改革中，构建多元创新的课程内容、网络教学资源体系、混合式互动教学模式和课程考核体系，多途径满足学生个性化、多样化发展需求，实现学生关键能力的培养和核心素养的全面提升，以提升教学效果和电商专业人才培养质量。     

分布更新人工蜂群算法及其在灰度图像分割中的应用

与其他进化算法相同,人工蜂群算法也会在搜索后期由于无法产生新位置而出现搜索停滞现象.基于此弱点,本文以两个食物源的中心位置为基准点,两者之间的方差为前进步长,提出一种基于分布更新的人工蜂群算法.此外,针对雇佣蜂和侦查蜂的不同特性,为其采用不同的食物源选择方式,使得算法既可以保证全局搜索,又可以加快收敛速度,标准测试函数上的实验结果验证了本文所提方法的有效性.最后,为解决传统灰度图像分割问题中由于暴力搜索所造成的耗时较长现象,本文以最大类间方差法(OTSU)作为评价准则,采用智能优化算法来寻找最优阈值.实验结果表明,本文所提出的改进人工蜂群算法不仅可以缩短计算时间,同时也取得了比其他进化算法更高的分割精度.     

基于手持终端的移动物流APP设计与研究

移动物流APP考虑到使用用户人群的特殊性,在设计时需要考虑使用的便捷性,因此从各个可能操作的界面出发,设计相关的操作界面.文中认为,一款覆盖提供运输计划、运输管理、GPS跟踪等服务的APP是行之有效的,货车司机可以利用APP随时随地与平台互动,对运输计划和运输任务进行管理和跟踪.平台也可以通过APP了解各个端点的位置信息,对运输任务进行追踪控制,同时也可以完成对货车司机的相关管理功能.     

网络安全防护体系的研究

随着网络感染病毒、遭受攻击的速度日益加快,以及网络受到攻击做出响应的时间却越来越滞后.解决这一矛盾,传统的防火墙或入侵检测技术显得力不从心,本文在目前的入侵检测,防火墙研究基础上,提出了一种网络安全综合解决方案,该体系结合了另一种主动防御的安全技术-蜜罐,它能够在网络防火墙、入侵检测系统等安全措施的配合下,弥补原有安全防御的不足,抵御外部和内部的攻击,增强网络安全性能.     

大规模优化问题的差分进化策略对比实验研究

差分进化算法（ Differential Evolution,DE）有多种进化策略,并在求解各种优化问题时存在较大性能差异,求解大规模优化问题时不同策略间差异尤其明显。利用标准测试函数集对常用5种差分进化策略进行对比实验研究,分析这些策略的求解效果,总结求解大规模优化问题的不同差分进化策略适用性,为大规模优化问题的差分进化求解的策略选择提供帮助。