基于XUL开发富客户端应用程序

首先本文介绍了开发富客户端应用程序的RIA技术,然后对当前一种可用的RIA技术—XUL的各方面特性以及由它实现富客户端的途径做了深入探讨,最后通过一个项目实例-订单管理系统演示了基于XUL开发富客户端应用程序的一种实现。     

XUL编辑器的设计与实现

Mozilla组织所推崇的RIA技术XUL,其应用领域正逐渐扩大、深入,但目前尚无完备的图形界面开发工具可以使用,本文设计并实现一个基于Eclipse插件的XUL图形界面开发工具,支持“所见即所得”的编辑方式,能提高用户XUL应用的开发效率。     

一种基于朴素贝叶斯算法的OLAP缓存机制

大数据时代,缓存作为一种提高数据处理性能的有效技术而被广泛研究。目前大多数缓存机制将查询结果以文件的形式保存了下来,命中率较低,造成了缓存资源的浪费。以国内外的缓存技术为基础,结合用户的查询习惯,借助增量朴素贝叶斯算法设计了一种新的数据仓库缓存机制,此缓存机制可根据用户的操作习惯判断每次查询的结果是否需要被缓存,以此提高缓存命中率。并通过实验从平均查询时间以及缓存命中率两方面验证了该缓存机制的有效性。     

用神经网络求解划分问题

划分问题是一类常见的ＮＰ完备的优化问题,本文利用推广的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模型解决了划分问题,并取得了较好的效果,为这个总理２的解决提供了一条新的途径。同时也为解决其它优化总理２提供了有益的启示。     

一种RIA分系统架构模式的研究与实现

针对当前RIA(Rich Internet Application)系统中存在的分层模糊、难以测试等问题,提出一种分系统架构模式,并在一个GIS应用系统中对该架构模式进行实践.结果表明该模式可以有效松散耦合客户端和服务器端,提高软件复用率和开发效率,大大加强RIA系统的健壮性.     

两个优化问题的神经网络计算

本文采用推广的Ｈｏｐｈｆｉｅｌｄ神经网络模型求解ＮＰ完备的箱问题和背包问题，取得了较好的效果，为这两个问题的解决提供了一条新的途径。同时，对用推广的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模型解决优化问题的方法进行了探讨。     

面向计算机科学的离散数学网站的设计和实现

离散数学是计算机专业最重要的基础课程之一,也是最难学好的课程之一。为适应计算机技术发展的潮流,我们总结了多年的教学经验,对离散数学课程改革做了初步的尝试,力图把计算机专业的离散数学建设为＂面向计算机科学的离散数学＂,针对教学中的薄弱环节建立了教学支撑网站。网站的实现使用了当今的主流技术,如XSQL、XSLT,JavaScript、OpenJMS等等。     

基于彩色结构光的实时三维重建

提出一种新颖的基于彩色结构光的实时三维重建方法RRCS（Real-time 3D Reconstruction based on Color-coded Structured light）,利用投影在物体表面的彩色结构光的彩色信息,快速准确地还原相位,计算出物体的高度,最终重建物体的三维模型。针对RRCS的特殊性,设计了基于拓扑排序的解相位算法,以及针对点线的快速三角网化算法。实验结果表明,RRCS对设备的要求低,效果较好,具备基本的实时性能。     

Project Scheduling问题和Job—Shop问题的神经网络解

ＰｒｏｊｅｃｔＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇ问题和Ｊｏｂ－Ｓｈｏｐ问题是著名的ＮＰ难题。本文用神经网络方法去解这两个问题，软件模拟结果是令人满意的。这种方法也为解一大类组合优化问题提供了一个新的途径。     

面向计算机科学的离散数学网站的设计和实现

离散数学是计算机专业最重要的基础课程之一,也是最难学好的课程之一.为适应计算机技术发展的潮流,我们总结了多年的教学经验,对离散数学课程改革做了初步的尝试,力图把计算机专业的离散数学建设为“面向计算机科学的离散数学“,针对教学中的薄弱环节建立了教学支撑网站.网站的实现使用了当今的主流技术,如XSQL、XSLT,JavaScript、OpenJMS等等.