基于视觉的目标定位技术的研究进展

基于视觉的目标定位是目前计算机视觉领域的研究热点。就现阶段基于视觉的定位技术进行了综述,着重介绍了基于单目视觉定位、基于双目视觉定位和基于全景视觉定位3类定位技术的研究现状,并分析了各自的优缺点。最后就基于视觉定位方法的发展趋势做了简要分析,以期为以后基于视觉定位问题的研究提供参考。     

基于软件的虚拟现实关键技术研究

首先,从软件和硬件方面,它探讨了构建虚拟现实系统的技术体系;分析了基于软件和硬件构建虚拟现实系统的优点和缺点,从而得出基于软件构建虚拟环境是目前研究的热点。其次,虚拟现实建模技术是基于软件的虚拟现实关键技术。从基于图像的方法和基于建模的方法出发,对虚拟现实的关键技术作了详尽的探讨,其中重点研究了基于建模的方法。最后,对基于图像的方法和基于建模的方法的融合来构建虚拟现实系统,进行了深入研究,得出了构建基于软件的虚拟现实体系结构。     

基于网格密度的聚类算法的性能比较分析

该文讨论了基于网格和密度的聚类算法,该算法是在基于密度的聚类算法和基于网格的聚类算法的基础上提出的。通过与传统的几种基于聚类算法的比较,详细讨论了基于网格和密度的聚类算法的性能,并提出了该算法的不足之处。     

计算机体系结构的统一模型

提出了一种计算机体系结构的统一模型,将基于数据流计算与基于构令流计算的体系结构统一到基于指令流计算的体系结构上来,命名为Unified-ISA模型.使基于数据流计算的ASIC电路与基于构令流计算的RC Device电路的设计,统一为基于指令流计算的SIMD PE阵列上的程序设计.     

基于RBAC模型的访问控制技术的研究

本文通过对基于秘密信息的身份认证方法和基于物理安全性的身份认证方法的介绍,以及对基于RBAC（基于角色的访问控制）模型的授权技术的研究,来探讨如何打造一个更加安全的网络。     

基于回归分析的全体与类样本分类器的比较研究

针对基于L1范数的Lasso回归与基于L2范数的Ridge回归模型,分别讨论两种分类器的设计方法,即基于Lasso回归的全体与类样本分类器和基于Ridge回归的全体与类样本分类器。分别在2个大样本数据库与2个小样本数据库对所给出的方法进行比较研究与分析,结果表明基于全体样本的分类器更适合小样本问题,而基于类样本的分类器更适合大样本问题。     

基于JZEE框架的构件组装技术的研究

以框架的扩展点作为我研究的出发点,提出由基于角色的扩展形态对构件框架进行扩展。文章着力建立一个基于构件技术的分布式应用框架,应用设计模式实现基于JZEE的企业构件框架,并运用形式化语言对基于JZEE的企业构件框架及其框架构件、构件组装进行了形式化描述。并利用基于JZEE企业构件框架的角色扩实践证明基于框架的构件组装技术在提高系统的开发效率,可扩展性和复用性方面有相当大的效果,对进一步研究基于框架的构件自动化组装技术,有着一定的理论意义和实用价值。     

JavaScript中基于原型的继承的实现与分析

本文主要介绍JavaScript中基于原型的继承的实现方式,通过实例的说明,增强读者对基于类的继承和基于原型的继承的理解,同时分析了基于原型的继承模式的利弊。     

交通事故的自动判案研究

该文针对法律领域民事案件中的“交通事故”类案件进行研究,期望在该“交通事故”数据集上实现自动判案。从“中国裁判文书网”采集14 000条数据文本,并对数据进行人工标注。基于对数据集的分析,分别对数据进行粗粒度和细粒度分类,粗粒度为4类,细粒度为8类。该文使用了三种模型: 基于SVM的模型、基于BI-GRU的模型和基于Attention+BI-GRU的模型。实验结果表明: 在该数据集上,对数据进行粗粒度分类时,基于Attention+BI-GRU的模型F1值为80.26%,基于SVM的模型为77.24%,基于BI-GRU的模型为72.65%。在细粒度分类时,基于BI-GRU的模型F1值为48.59%,基于SVM的模型为38.29%,基于Attention+BI-GRU的模型为40.87%。     

基于内容的图像检索的发展最新趋势

基于内容的图像检索目前主要集中于底层特征的相似度匹配的研究,文中阐述了基于内容的图像检索发展的最新趋势:基于语义内容的图像检索和语义的描述方法。文章首先提出了语义层次化的基于内容检索的系统框架,然后介绍了图像高层语义的处理方法,最后展望了基于MPEG-7的统一规范的图像语义的描述方法。