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1.
互联网的迅速发展带动了信息量的爆炸性增加。如何更快地采集所需信息一直是国内外研究和开发的热点。近年来,不断增长的对特定信息(例如特定领域的新闻)的需求要求有针对性地从指定的网站即时采集相关信息。这些新闻一般具有不可预见性、更新频率较快、时效性强等特点。这要求我们必须能针对这些特点实现即时定向的采集。本文提出了一种有效抓取网页并进行分析的方法,实践表明取得了满意的效果。  相似文献   
2.
网络技术的发展使利用网络进行文件存储和共享逐渐成为一种重要的网络应用模式。如何在网络上存储文件并实现安全有效的共享成为一个必须解决的问题。当前对安全的网络存储模型的研究大都集中在安全方面,对共享所必须的信息检索支持不充分,这大大影响了数据的共享性。本文提出了一种新型的网络存储系统模型,该模型综合运用了压缩、加密和信息检索等技术,能有效地解决信息发布中的网络存储的安全性和共享性问题。在原型系统上进行的实验表明,该模型具有良好的性能。  相似文献   
3.
迭代式优化编译方法能有效地使应用程序的运行充分发挥各种硬件平台的潜力。其中基于机器学习的方法显著提高了优化效率,但它忽视了编译程序的经验总是有限的现实,需要根据一个新程序的具体情况判断自己是否有足够的和适当的经验将其优化。这制约了在更广泛的应用领域内应用该技术。为此,本文提出采用逆K近邻法对新程序作孤立点检测。如果一个程序被判断为孤立点,表明已有经验并不适用,应该从零开始搜索优化空间;否则可直接利用已有经验。初步实验结果表明,本方法能有效判断一系列程序中的孤立点,使编译程序能对它们做恰当的处理,提高优化效率。  相似文献   
4.
计算机体系结构的不断演进使现代计算环境日益复杂化.这要求编译优化能够在充分利用硬件特性的同时适应适应这一演进.往复式编译优化技术通过对程序施以不同的转换并根据试运行的结果来指导对大而复杂的优化空间的搜索,有关研究表明适当的搜索算法可以找到其中好的点,从而显著提高程序运行性能.本文介绍了这项技术的基本思路和实现技术,简要回顾当前该领域内的前沿研究工作,并结合作者的相关经验,深入讨论其未来发展方向.  相似文献   
5.
基于背景学习的迭代式文本分类框架   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着网络文本数据呈指数级增长,信息的人工分类和管理逐渐被计算机自动分类所替代,相关领域经过多年的研究和发展已经开发出一些相对成熟的算法。研究分析发现:在文本预处理阶段歧义语段的划分始终是影响分类准确率的一个重要因素,至今仍未完全解决。结合互信息度理论,提出一种基于背景学习的迭代式框架,在此基础上通过对分词数据预处理来改进传统的基于朴素贝叶斯模型的文本分类算法,并使用新浪网不同类别数据对提出的迭代式框架进行实验评估,实验结果表明提出的基于背景学习的迭代式文本分类框架可行有效。  相似文献   
6.
本文利用HONOLOGW提供的语音生成器的DLL接口,为MS-Windows 3.1应用的help文件增加了语音功能设施。  相似文献   
7.
Client/Server体系结构是网络技术与数据库技术的相结合的产物,本文介绍一个基于Novell/Oracle的Cient/Server网络信息管理系统的设计与实现。  相似文献   
8.
本文描述了一个用于分析C^++程序结构的系统。该系统根据关系模型从C^++程序中提取出各种关系信息并将其存贮到数据库中供分析源程序之用。借助该系统构造了一个Demeter/C^++法则的检测工具。  相似文献   
9.
本文介绍一Demeter/C^++法则检测与转换工具,可用于检测C^++程序是否满足该法则,并将不满足法则的程序自动转换成等价的满足法则的程序,使程序更充分地体现信息隐蔽、信息受控访问和信息局部化等软件工程的原则。  相似文献   
10.
针对传统隐私保护机器学习方案抵抗对抗攻击能力较弱的特点,提出一种基于格雷码置乱和分块混沌置乱的医学影像加密方案(Gray + block chaotic scrambling optimized for medical image encryption,GBCS),并应用于隐私保护的分类挖掘。首先对图像进行位平面切割;然后,对图像不同位平面进行格雷码置乱后再进行分块,在分块的基础上分别进行混沌加密;最后通过深度网络对加密后的图像进行分类学习。通过在公开乳腺癌和青光眼数据集上进行交叉验证仿真实验,对GBCS 的隐私保护与分类性能进行量化分析,并从图像直方图、信息熵和对抗攻击能力等指标考虑其安全性。实验结果表明医学图像在GBCS 加密前后的性能差距在可接受范围内,方案能更好地平衡性能与隐私保护的矛盾, 能有效抵御对抗样本的攻击,验证了本文方法的有效性。  相似文献   
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