超媒体表现时间模型的建立和实现

文献表现的时间模型通过常用时间轴方法，超媒体文献的表现由于增加了交互性，用传统的时间模型来描述已不合适，本文针对这一问题，提出了在传统的时间模型中引入“热点选择”来建立超媒体文献的时间模型，并已在分布式超媒体数据库系统ＨＤＢ中实现，为表示异步和同步的时间事件提供了一个新的方法。     

超媒体同步模型研究

本文以Ｄｘｔｅｒ超文本参考模型为标准,吸收了Ａｍｓｔｅｒｄａｍ超媒体和Ｔｒｅｌｌｉｓ模型的优点,将所提出的分布多媒体同步Ｐｅｔｒｉ网模型扩展到超媒体,即提出一种分布超媒体同步Ｐｅｔｒｉ网模型。该模型可较好地解决分布超媒体系统中超链、对象同步和用户交互三个关键问题。     

在Authorware中制作超文本和超媒体

超文本(Hypertext)和超媒体(Hypermedia)技术是一种可以建立并使用信息之间的链接结构的技术。 在Authorware中,利用Navigate图标及Framework图标可制作超文本和超媒体。 一、超文本和超媒体 所谓超文本是一种非连续性(Non-Sequential)的文本(Text)信息呈现方式。利用链(Link)将存储在网络结构上的结点(Node)的信息串联而形成具有相关性的信息。 超媒体则是超文本非连续、非线性信息呈现设     

超媒体电子出版软件系统的设计与实现

阐述了一种超媒体电子出版软件系统,系统采用积件的设计思想,探讨了在积件思想下的制作方法,解决了超媒体应用中难于实现的分工协作以及在缺乏媒体情况下的制作问题,系统 以直观的奔顺序方式建立和组织媒体链接。     

一种基于模式匹配的超媒体查询模型

在基于语义网络的超媒体模型基础上,通过引入数据库模式、模式约束图以及分层模式依赖图等概念,提出了一种基于模式匹配的超媒体查询模型,给出了图形代数的形式化定义,并证明了该模型的查询能力.该模型具有较高的表达能力,能有效地降低用户的认知负载.     

基于Petri网超媒体模型的分析与比较

超媒体建模研究是当前一个重要研究方向。基于Petri网理论的模型是对有向图模型的改进,与其他模型比较,能够更好地刻画超媒体系统。原因如下:Petri网是一个二部有向图,适合于说明超媒体的链接机制;Petri网是一种天然的具有并行执行语义的自动机,模型可以自然地表达超媒体系统中的动态执行语义;Petri网能够说明各种顺序、并发和同步活动,满足描述多媒体表现的需要;利用Petri网的图形特性和严格的数学基础,人们可以检查和分析超媒体中的潜在问题。该文着重对四个典型的基于Petri网的超媒体模型:MHPN、HCPN、MORENA和HTSPN模型进行分析和比较。     

一种面向对象的超媒体代数初步数据模型

本文根据视频信息的特点,通过对代数视频数据模型和面向对象的超媒体数据模型的整合,给出了一种面向对象的超媒体代数模型,该模型可进一步有利于数据库系统的听任和视频数据的处理。     

《桥梁施工》CAI课件中超媒体的应用

介绍了使用3Dmaxt Authorware软件,采用超媒体技术制作《桥梁施工》CAI课件多媒体教学软件的一种简单方法。     

面向对象的超媒体系统模型

本文将面向对象技术与现有的超媒体系统结构参考规范Dexter相结合，提出了一种面向对象的超媒体系统结构模型。它与已有模型相比具有结构清晰、易扩充、一致性好和有效减少用户“迷路”机会等特点。     

Web页面两种模型对照研究

Web技术可实现Internet上跨平台超文本和超媒体的链接,使得信息查询和发布方便快捷,于是Web页面的相关技术有了深入的发展,出现了静态和动态两种页面模型。对这两种模型页面的模型及其原理、页面制作、信息（数据）传送方式、数据库的连接与访问技术等四个方面进行了对照研究。     

基于过滤驱动的文件完整性检测技术

通过哈希算法计算和比较文件的摘要,通过文件过滤驱动方式从操作系统底层实现Windows文件完整性实时监控,使得文件完整性检查功能更加健壮。     

表格文件图象逻辑结构提取方法

近几年来,国内外已提出了许多关于表格文件图象分析的方法,但其中关于表格逻辑结构提取物方法却很少,为此,提出了一种关于表格文件逻辑结构撮的方法,此方法主要分为整表的全局划分、局部的逻辑结构分析和整表的再次全局划分３个步骤,该方法强调对文件全局和局部布局结构的综合分析,与以往的仅仅从局部上对表格逻辑结构进行了确定的方法相比,它具有较高的识别正确率,并可以识别结构更为复杂的表格文件。     

Oracle数据库跨平台数据迁移研究

从数据迁移的实际需求出发,比较Oracle数据库三种标准备份方法的优缺点,分析Oracle导出文件的结构,给出Oracle数据库从Windows平台到UNIX平台数据迁移的实现方法。     

超媒体文档库协作写作系统的数据结构设计

本文主要讨论了一个面向大容量超媒体中文文档库的分布协作写作系统的数据和结构模型设计，着重介绍了分布式文档库、文档目录树、节点和超链链表、多媒体对象、文档检索索引等数据结构和整个超媒体系统的结构模型.     

面向机器学习的流式文档逻辑结构标注方法研究

针对采用机器学习方法识别流式文档结构时语料库稀少、语料标注复杂的问题,该文在研究文档的逻辑结构和编辑语义特征的基础上,确立流式文档逻辑结构标注体系,并提出一种三段式的半自动文档逻辑结构标注方法: 第一阶段通过机助人工实现文档元数据的分离式标注,第二阶段自动重建逻辑结构,第三阶段自动填充特征向量。实验结果表明,该文提出的文档逻辑结构标注方法能够节省人工成本、提高机器学习算法对文档结构识别的准确率与召回率,F值达到97.5%。     

Improving recognition accuracy on structured documents by learning structural patterns

In this paper, we present a probabilistic method that can improve the efficiency of document classification when applied to structured documents. The analysis of the structure of a document is the starting point of document classification. Our method is designed to augment other classification schemes and complement pre-filtering information extraction procedures to reduce uncertainties. To this end, a probabilistic distribution on the structure of XML documents is introduced. We show how to parameterise existing learning methods to describe the structure distribution efficiently. The learned distribution is then used to predict the classes of unseen documents. Novelty detection making use of the structure-based distribution function is also discussed. Demonstration on model documents and on Internet XML documents are presented.     

基于领域本体的主观题自动评阅算法的研究

针对VSM不能揭示文档中特征词间的潜在语义关系,相似度计算准确性较低的问题,结合本体模型的结构特点,从语义重合度、语义距离以及本体结构等因素综合考虑概念间的相似度计算,提出了一种基于领域本体的文档向量空间模型。该模型通过构建概念间的语义相似度矩阵对特征词权值进行调整,建立包含语义关系的标准（学生）答案的向量空间模型,并用＂VSM模型＋余弦值＂算法评估学生答案和标准答案的相似度。实验表明,与传统方法相比,该方法提高了评测效果及准确率。     

基于结构特性的超媒体模型

将超媒体的结构特性与形式语言学理论相结合,提供了一种有效地分析超媒体动态结构的特性的方法,该方法将超毁体组件集合映射为语言中的抽象符号集合,组件集合之上的链映射为语言中建立单词的方法,超媒体的结构化机械制映射为语言中的抽象符号集号,组件集合之上的链映射为语言中建立单词的方法,超媒体的结构化机制映射为语言中描述单词集合构造机制的语法,超媒体模拟为转换机,“链引导”动作模拟为“匹配对”序列,“链引导”的计算结果产生与上下文无关文法相对应的虚拟文档,从而为进一步研究超媒体的浏鉴语义及其它动态特性提供了理论基础。     

用PHP设计电子商务网站结构和操作网络数据库

首先给出了构建运行PHP的Windows和Linux平台的方法和步骤;并分别给出了Windows和Linux平台下,电子商务网站结构的PHP设计方法,以及Windows平台下MsSQL和Linux平台下MySQL数据库的操作过程。     

基于句子选择的关键短语生成

关键短语生成是一个能从长文档或者文献中捕获中心思想的实用任务.先前的神经关键短语生成方法基本只注重词级别的信息而忽略文档结构.该文提出了一个句级选择网络(sentence selective network,SenSeNet)用于关键短语生成.该模型重点关注文档的句子结构信息,通过学习句子隐式表示来判断其是否有可能生成...