基于P2P和网格技术的E-Learning系统的研究与实现

针对当前E-Learning系统在动态知识交流和规模化问题上的不足，本文提出了一个基于P2P和网格技术的E-Learning系统APPLE。该系统给用户提供了一个低成本高效率的E-Learning教学环境。APPLE利用P2P转发技术提供低成本的实时广播来共享实时课堂，通过WSRF．NET来创建虚拟教室服务，并对网络上的学习资源进行整合，提供给用户一个全局的资源视图。     

一个MPEG-7搜索引擎的设计、实现和评估

MPEG-7处理链包括特征提取,描述本身和搜索引擎。目前MPEG-7方面的研究多集中于标准化部分和特征抽取,很少有人研究MPEG-7的搜索引擎。论文描述了一个基于MPEG-7的E-Learning领域视频语义摘要框架“SearchIt”的MPEG-7搜索引擎,它是一个智能的、使用原生XML数据库和XQL的分布式元数据搜索引擎。     

多机实时操作系统RTU的结构与功能

本文描述了RTU操作系统的结构,详细讨论了它的进程控制子系统和文件子系统的功能、设计思想和实现方法,并介绍了它的多机与实时特性。     

基于语义的E-Learning资源库建设

介绍语义Web和本体的基本概念,描述领域内的概念、属性和属性之间的关系,在领域本体的基础上,实现了E-Learning资源的语义标注.     

基于语义网格的E-Learning平台研究

E-Learning是信息时代重要的学习方式,它旨在打破时间和空间的限制,支持大规模范围的资源共享和学习协作,提供个性化和自适应的学习环境.在分析语义Web和网格计算对E-Learning开发的支持作用的基础上,提出了基于语义网格的E-Learning平台体系结构框架,面向服务的语义网格中间件是核心.对提出的E-Learning平台体系结构框架的层次结构进行了分析,描述了各层的功能划分和组成,最后探讨了通用E-Learning平台的组件化构建策略.     

配电管理系统DMS的设计与实现

描述了一种具有开放性、通用性和可扩展性的第四代配电管理系统GALASYS-DMS的设计与实现技术。系统采用了分布式实时数据库，C Wrapper和Web技术，实现了第四代配电管理系统。重点介绍了系统的总体结构、网络管理子系统、分布式实时数据库子系统和应用子系统的实现技术。     

XML语言在综合监控系统视频控制中的应用

轨道交通综合监控系统是一个集成众多子系统的信息系统,为了便于综合监控系统与其他子系统之间信息的传递,利用XML语言具有的便于理解的优点,封装综合监控系统与视频监控子系统之间的所传递的信息,得到信息传递实时、准确的目的.     

E-Learning中情绪认知个性化学生模型的研究*

为了提高E-Learning情绪教学的适应性和教学效果,针对传统学生模型的不足,引入人格、学习情绪及学习风格。通过OCC三维情绪空间描述学习情绪和丹尼尔·沙博人格划分理论进行情绪调节,通过美国心理学家布鲁姆的认知理论描述学生的认知能力,通过Felder-Silverman学习风格并结合支持向量机技术描述学习偏好的个性化特征。将情绪、认知、学习风格相结合构建一个完善的适合E-Learning教学的学生模型。通过将此学生模型应用到E-Learning教学中,不仅可以解决网络教学系统的情感缺失,而且大大提高了实     

基于DirectShow的视频流媒体存储系统的设计与实现

针对流媒体需求的日益增加，改进传统的视频录像模式，选择开发视频应用程序的好的设计模式-Direct Show技术，分析其体系结构的特点与组成，设计了一个视频流媒体存储系统。详细阐述了根据系统功能构造的过滤器图并描述了设计模式中的每个过滤器及其添加方法。该系统实现了视频的实时捕捉、预览，图像清晰，利用MPEG-4实时编码技术存储图像，节省存储空间，实现长期录像。     

基于XML的实时数据一致性描述与查询处理

实时数据查询技术在工业企业信息平台中具有广泛的用途，XML数据标准能够实现各子系统数据的统一描述。该文用成熟的关系数据库查询机制处理符合DTD的XML文档，提出了一整套数据模型、转换规则、算法描述，可以将XML文档转换为关系元组，从而达到用XML实现基于关系数据库的实时数据一致性描述和查询处理的目的。     

基于序列对抗域适应的智能裁剪算法

智能裁剪任务一直受到缺乏训练数据的困扰,目前还局限于公开数据集中.因为实际应用场景与训练场景之间存在域迁移,文中提出基于序列对抗域适应的智能裁剪算法.首先,通过实验证实裁剪数据集GAICD和CPC之间存在域迁移问题.然后,构造由美学评分模块和对抗域适应模块组成的算法.美学评分模块用于预测图像的美学评分,并辅助提取面向裁剪任务的不变特征.对抗域适应模块实现基于对抗的域适应学习.不同裁剪数据集之间的域迁移实验及室内/室外场景之间的域迁移实验均验证文中算法的有效性.     

补充反馈模块的深度标注框架研究

由数据库生成的动态Web页是静态页面的数百倍,直接针对Web页产生过程的深度标注可以提高动态Web页的标注效率。针对动态Web页以查询生成居多的特点,提出标注与反馈相结合的深度标注框架,即第一步通过标注模块进行初步标注,并记录Web页面的查询要求;第二步分析查询信息,找出不同Web页的关系,通过反馈模块进一步补充标注内容,从而提高标注的质量。     

A personalized recommendation-based mobile learning approach to improving the reading performance of EFL students

In this paper, a personalized recommendation-based mobile language learning approach is proposed. A mobile learning system has been developed based on the approach by providing a reading material recommendation mechanism for guiding EFL (English as Foreign Language) students to read articles that match their preferences and knowledge levels, and a reading annotation module that enables students to take notes of English vocabulary translations for the reading content in individual or shared annotation mode. To evaluate the effectiveness of the proposed approach, an experiment was conducted on a senior high school English course by assigning three classes of students to two experimental groups and a control group. One experimental group learned with the recommendation system with the individual annotation function, the other experimental group learned with the recommendation system with the shared annotation function, while the students in the control group learned with the individual annotation function, but without the recommendation system. The experimental results show that both experimental groups outperformed the control group, but there was no difference in learning outcome between the two experimental groups in terms of learning achievements.     

图像语义标注中的叙词查询方法*

为了在图像语义标注领域能更好地反映标注之间的关系,通过对已标注图像的标注进行分析来建立标 注之间的关系,并在此基础上将叙词查询的概念引入到图像语义标注中并提出了基于叙词查询的图像语义标注 方法,把语义标注问题统一在叙词查询与图像的语义关系相结合在统一的框架下,最后通过在Ｃｏｒｅｌ图像数据库中的验证表明,所提出的方法是有效的并且标注率得到了明显的提高。     

矿山语义物联网自动语义标注方法

针对目前矿山领域异构数据融合时先验知识获取困难、物联网本体库实时性差、实例对象数据手动标注方式效率较低等问题,提出了一种矿山语义物联网自动语义标注方法。给出了传感数据语义化处理框架:一方面,确定本体的专业领域和范畴,通过重用流注释本体(SAO)构建领域本体,作为驱动语义标注的基础;另一方面,使用机器学习方法对感知数据流进行特征提取与数据分析,从海量数据中挖掘出概念间的关系;通过数据挖掘知识来驱动本体的更新与完善,实现本体的动态更新、拓展与更精确的语义标注,增强机器的理解力。以矿井提升系统主轴故障为例阐述从本体到实例化的语义标注过程:结合领域专家知识及本体重用,采用"七步法"建立矿井提升系统主传动故障本体;为了加强实例数据属性描述的准确性,使用主成分分析法(PCA)与K-means聚类方法对数据集进行降维和分组,提取出数据属性与概念的关系;通过基于语义Web的规则语言(SWRL)标注具体先行条件与后续概念的关系,优化领域本体。实验结果表明:在本体实例化过程中,可利用机器学习技术从传感数据中自动提取概念,实现传感数据的自动语义标注。     

基于统计主题模型的多粒度Web文档标注

针对已有Web文档语义标注技术在标注完整性方面的缺陷,将潜在狄里克雷分配(LDA)模型用于对Web文档添加语义标注。考虑到Web文档具有明显的领域特征,在传统的LDA模型中嵌入领域信息,提出Domain-enable LDA模型,提高了标注结果的完整性并避免了对词汇主题的强制分配;同时在文档隐含主题和文档所在领域本体概念间建立关联,利用本体概念表达的语义对隐含主题进行准确的解释,使文档的语义清晰化,为文档检索提供有效帮助。根据LDA模型可为每个词汇分配隐含主题的特征,提出多粒度语义标注的概念。在20news-group和WebKB数据集上的实验证明了Domain-enable LDA模型的有效性,并指出对文档进行多粒度标注有助于有效处理不同类型查询。     

Semantic annotation of soccer videos: automatic highlights identification

Automatic semantic annotation of video streams allows both to extract significant clips for production logging and to index video streams for posterity logging. Automatic annotation for production logging is particularly demanding, as it is applied to non-edited video streams and must rely only on visual information. Moreover, annotation must be computed in quasi real-time. In this paper, we present a system that performs automatic annotation of the principal highlights in soccer video, suited for both production and posterity logging. The knowledge of the soccer domain is encoded into a set of finite state machines, each of which models a specific highlight. Highlight detection exploits visual cues that are estimated from the video stream, and particularly, ball motion, the currently framed playfield zone, players’ positions and colors of players’ uniforms. The highlight models are checked against the current observations, using a model checking algorithm. The system has been developed within the EU ASSAVID project.     

基于领域本体的语义标注方法研究

介绍了语义Web.本体以及语义标注的基本概念,对语义标注方法以及现有技术工具进行了简单地说明和分析,提出了一种基于领域本体的语义标注方法,并结合石油产品领域的本体对该方法进行了实例说明.该方法通过分析文档的特征词汇,使用基于领域本体的空间向量模型方法建立词汇与本体概念之间的映射.采用这种方法对文档进行语义标注后,可以把文档隐含的语义信息显式的表现出来,这样数据库内部文档之间就具有了语义关联关系,为检索的智能推理提供基础.     

基于机器学习的僵尸网络DGA域名检测系统设计与实现

僵尸网络广泛采用域名生成算法（Domain Generation Algorithm,DGA）生成大量的随机域名来躲避检测。针对僵尸网络DGA域名问题,本文设计实现了一种DGA域名检测系统。首先使用基于随机森林算法的轻量级分类分析检测模块,通过分析域名字符特征区分正常域名与疑似恶意域名,满足现网实际应用中快速检测的要求;然后使用基于X-means算法的聚类分析检测模块,在分类分析检测的基础上,根据DGA域名的字符相似性和查询行为相似性,通过聚类和集合分析方法对疑似恶意域名进一步检测,降低系统误检率。通过部署基于Spark的检测系统对某运营商现网真实DNS日志数据进行连续20天的处理和分析,检测系统平均每天挖掘出约250万DGA域名,经过正则匹配分析,其中约55%属于5类已知的DGA;在前两个实验日,共发现13,000个已知DGA域名分属于3个DGA类别。实验结果表明检测系统可有效检测出多种DGA域名,此外,检测系统也可满足现网实际应用中快速检测的要求。     

基于语义P2P技术的资源共享和检索系统研究

综合应用P2P(Peer-to-Peer Network)技术与语义Web技术,提出了基于本体技术的计算机科学与技术学科学习资源共享和检索系统的模型结构。在P2P环境下,通过对资源进行"语义"标注,能大幅度提高知识处理和理解的能力,能克服传统基于C/S结构的搜索机制的弊端;并且,本系统可以进行比关键字查询更复杂的查询,查询结果和满意度将大大提高。