计算机视觉系统框架结构研究

计算机视觉系统框架的研究对计算机视觉是十分重要的,它指导着计算机视觉的发展方向。文章对计算机视觉发展几十年来在系统结构框架方面(主要是三维重建理论框架和主动视觉理论框架)所取得的研究进行了回顾和总结,并在前人所取得的成果之上,根据现有的实际情况,对原有框架结构进行了一些补充,同时对计算机视觉系统框架提出一些新的看法。     

一种对象化并行计算框架

分布式计算、并行计算、内存计算是目前提高计算性能的关键技术和热点研究领域。在大数据环境下,针对数据型统计分析系统性能劣化明显、不能满足用户使用需求的问题,提出了一种轻量级高性能对象化并行计算架构,研制了该架构的对象服务组件、对象管理服务组件和客户端代理组件,并将该架构和组件在国家电网资产质量监督管理系统中进行了验证应用,其效果表明该框架能大幅提升大数据处理效率。     

大数据分析流程框架的研究

随着信息技术的不断创新,信息量的不断扩大,大数据已经成为了与日常生活息息相关的话题。挖掘大数据的价值已经炙手可热,如何能够更高效、更快速地分析大数据已经成为大数据发展的重要挑战之一。近年来,学术界与工业界就大数据的分析进行了研究,取得了一些研究成果,但针对大数据分析的研究还是非常有限。文中首先从传统数据仓库与大数据时代数据仓库作了对比,引入了大数据的分析流程框架,对分析流程框架的各个部分做了一一阐述,并通过实验验证分析了流程框架的可行性。     

基于JSF的电子商务系统的设计与实现

该文阐述了JSF,Spring和Hibernate并对这三个技术进行整合,构建了一个电子商务应用系统。该系统采用B/S三层结构,其中表现层（view）使用JSF技术进行动态页面的设计,模型层和控制层采用了POJO和Spring技术来实现。本系统重在整合三个框架,发挥各个框架的优越性,将三个框架很好地融于了MVC体系结构中。该系统的功能是用户可以浏览产品目录和查看产品细节,管理员能对产品进行增加、删除、修改等维护操作。     

基于空地观测的地震大数据处理系统研究

地震观测数据包括地面和空间两部分,地面地震台站能够监测形变、重力、地磁、电磁、地电、流体等多种学科参数,空间卫星能够采集电离层离子密度、温度、电磁场等多种数据,数据格式多种多样,数据采样频率长短不一,属于典型的大数据。本文分析了地震监测产生的数据特点,符合大数据的"5V"特征;给出了大数据处理的技术框架,从大数据存储、预处理、大数据分析、知识发现以及知识应用几个方面,分析了大数据处理的六个层次,阐述了不同层次需要的数据处理方法;从存储管理技术、Map Reduce技术模型、深度学习技术、信息融合与数据挖掘技术、可视化展示与虚拟现实技术等几个方面探讨了地震大数据处理的关键技术,并给出了两例地震大数据应用场景。大数据技术应用于地震监测分析将对人类战胜地震灾害具有重要意义。     

基于J2EE框架的工作流管理系统设计与实现

随着应用需求的迅速增长,EIB技术己经不能满足中小型企业工作流管理系统的开发要求,而J2EE框架技术能更好地适应中小型企业级应用。在分析工作流管理联盟（WFMC）提出的工作流参考模型的基础上,使用轻量级框架Spring,并结合MVC框架Struts和数据持久化框架Hibernate,设计与实现了一种高效、易用的工作流管理系统。文中重点介绍了系统的多层结构,并对系统中的模型定义工具、用户组织工具、工作流引擎模块进行介绍与探讨。     

大数据时代下基于SSM框架的语音标注系统的设计与实现

大数据时代,很多企业进行数据标注时,仍处于手工标注状态,不仅工作量大,而且管理效率低。根据当前一些大型集团公司需要对客服和用户语音记录进行情感分析,需要标注大量语音记录,进行充分设计。采用基于RESTful API的前后端分离的SSM框架完成系统开发,完成音频文件维护和语音标注功能。经测试,设计合理、功能完善、性能良好,达到了系统预期功能,大大提高了语音标注的效率,为后期进行情感分析提供了有效的音频大数据。     

一种多系统融合的电力移动巡检系统研究与设计

本文利用移动互联网、云计算和大数据技术,提出一种多系统融合的移动电力巡检系统。该系统通过云服务平台整合多个电力巡检关联系统,实现关联系统之间的实时数据交互,并依据变异系数对多系统融合的稳定性进行控制,以便实现系统资源的分配和调度,从而提供决策分析和预警。基于本框架的系统实现和实际应用测试结果表明,该系统能有效提高电力企业巡检的准确性和效率。     

基于J2EE框架的工作流管理系统设计与实现

随着应用需求的迅速增长,EJB技术已经不能满足中小型企业工作流管理系统的开发要求,而J2EE框架技术能更好地适应中小型企业级应用.在分析工作流管理联盟(WFMC)提出的工作流参考模型的基础上,使用轻量级框架Spring.并结合MVC框架Struts和数据持久化框架Hibernate,设计与实现了一种高效、易用的工作流管理系统.文中重点介绍了系统的多层结构,并对系统中的模型定义工具、用户组织工具、工作流引擎模块进行介绍与探讨.     

基于SSM框架和RabbitMQ技术的OJ系统的设计与实现

目前国内一些开发时间较早的OJ系统架构陈旧,技术更新缓慢,其运行的效率和使用的场景都不能满足当今的需求。本系统基于SSM框架,使用了Spring Boot作为后台服务开发的框架,并采用RabbitMQ消息队列技术进行后台服务端和判题端的通信。系统在设计上不仅涵盖了OJ的基础功能,还对日常的教学场景做了适配,更新并加强了对使用者作弊行为的监控,充分提高了使用者的学习效率。     

数据流分析方法

数据流分析是一项编译时使用的技术,它能从程序代码中收集程序的语义信息,并通过代数的方法在编译时确定变量的定义和使用。该文对数据流、数据流框架及数据流算法进行了阐述;并简要地介绍了所提出的需求过程间数据流分析的方法。     

基于CUnit自动化测试框架的设计与实现

以Xunit为代表的软件自动测试框架已经趋于成熟, 针对嵌入式系统应用特点, 提出了一种基于CUnit的自动化测试框架, 并介绍了相关实现技术, 对CUnit单元测试框架进行二次开发, 使之适合在凌阳单片机SPT6608A上使用, 在实践中证明此框架行之有效, 能全面实现对SPT6608A软件模块的自动化测试.     

基于大数据技术的高校招生决策支持系统的框架设计

信息技术尤其是大数据技术的发展,促使市场上对其的需求日益增加,在这样的背景下,本文提出基于大数据技术的高校招生决策支持系统的开发和利用,研究了基于大数据技术的高校招生决策支持系统的设计步骤,包括概念设计、框架设计、详细设计等,并根据实际需求,设计了基于大数据技术的高校招生决策支持系统的相应框架。     

基于框架技术的商务应用系统的开发

通过对传统的商业Web开发出现的问题进行分析,介绍一些框架技术,并根据一个具体的商务应用系统,对如何选择采用一些框架技术,及其如何具体实现进行了深入的探讨,以最大限度减轻整个Web开发工程的难度,提高其开发效率。     

基于RF5框架的视频编解码系统的优化与仿真

旨在对基于算法效率和实时性技术的视频编解码系统进行优化仿真研究.首先针对视频系统中比较突出的编码算法效率问题提出基于物体运动矢量的快速半像素搜索算法,与传统的运动估计搜索算法仪局限于整像素搜索和半像素全搜索进行对比分析,并给出仿真结果.在此基础上基于CCS仿真环境构建了一个新型的DSP/BIOS视频编解码系统实现框架.由PC机上的仿真试验结果显示,与目前普遍使用的串行算法移植框架相比,确实解决了实时性差的问题,同时保证了图像质量,对在DSP甲台上实现高质量的视频序列实时传输、缩短开发周期具有十分重要的意义.     

大数据分析中的关联挖掘磁

在这个信息量爆炸的年代,大数据越来越贴近我们的生活。论文从大数据从何而来、如何研究大数据入手,通过对大数据分析流程框架进行阐述,提出了大数据分析中关联挖掘的重要性。并通过对大数据关联挖掘给出了相应的研究方案,通过系统对其关联模式进行分析,同时也可通过人为的参数选择对研究的参数进行分析、筛选和保留。在大数据分析的过程中,若能很好地利用关联规则的挖掘,将会带来更广阔的实际价值。     

基于微信小程序的鸟鸣声识别系统的研究与实现

鸟类是生态系统中的重要组成部分,传统的鸟类调查与监测需耗费大量的人力物力,效率十分低下。对此,基于微信小程序,利用Flask框架和深度神经网络,研究设计了一个鸟鸣声识别系统,通过声音识别技术实现了鸟鸣声的自动识别和分类。用户可通过微信小程序录制或上传鸟鸣声音频文件,系统将自动对音频进行预处理和特征提取,然后使用训练好的CNN模型对鸟鸣声进行识别。同时系统还提供了鸟类字典、数据监测可视化等相关信息的查询和展示。     

基于Struts框架的教务管理系统分析与设计

对系统开发所使用的相关技术进行了介绍,如MVC模式、Struts框架,同时,分析了客户的业务需求,并分别对系统各个模块的设计、数据库设计进行了描述。此外,还着重描述了排课模块的实现。基于Struts框架的教务管理系统,将显示层、业务层和数据层分离,以实现代码重用和易于修改,提高系统的灵活性、复用性和可维护性,达到提高软件质量的目的。     

Django框架管理界面自动生成模块的优化设计策略

首先,笔者针对Django系统实施了框架分析,并使用对比分析的方式,对组成这一框架的各类因素进行了研究,使系统可以凭借自动生成的方式实现与Django框架的精准对接。在框架分析的过程中,管理界面的自动生成管理以及流程管理会共同组成界面的流程,对提高Django框架的技术操作价值,具有重要意义。     

基于HBase的高能物理数据存储及分析平台

高能物理对撞机产生数百亿计的物理事例,而物理分析则是从中选取几千个有意义的事例,该分析过程是一个典型的大数据处理及数据挖掘应用。由此,设计高效的数据结构、存储及访问机制,快速挑选出有意义的物理事例十分重要。介绍事例的数据结构、存储和处理技术,分析高能物理数据的特点,提出一种以HBase,ROOT,BEAN及MapReduce为基础的新型高能物理数据存储及处理技术系统。利用HBase存储数据、MapReduce实现并行处理,选择ROOT和BEAN作为高能物理分析框架,并给出具体设计与实现方案。测试结果表明,与传统高能物理数据存储系统相比,该系统具有更快的数据处理速度,当预筛选服务生效时能够更加有效地利用I/O和CPU资源。