计算机软件的日常管理与维护

计算机的不断普及,再加上信息技术的持续快速发展,计算机软件在企业生产、居民生活中都得到大范围应用,发挥着重要的作用。做好计算机软件的日常管理工作,是提升计算机软件应用有效性的重要渠道。因而,在实际应用中,应结合计算机软件日常管理中存在的各种问题,并制定好相应的维护策略,方能持续提高计算机软件应用效率与质量,从而最大化发挥其在效率提升等方面的价值。笔者结合自身实际工作经验,探讨可行的计算机软件日常管理与维护策略。     

程序理解:现状与未来

程序理解是软件工程中的关键活动,在软件开发、维护、重用等任务中发挥着重要的作用.程序理解自软件工程出现以来,就一直是该领域的研究热点.随着软件应用的日益复杂和不断普及,程序理解研究的需求发生了新的变化,程序的自理解或自认知逐渐成为新的关注点,有必要对程序理解进行重新审视.从工程、学习和认知以及方法和技术这3个角度定位程序理解任务;随后,通过文献分析展示其研究布局,进而分别从认知过程、理解技术以及软件工程任务中的应用这3个方面,综合论述程序理解研究的发展脉络和研究进展.     

图象理解的应用与发展

图象理解是关于图象工程中的关键环节,介绍了图象理解的概念,基本理论和方法。并指出了图象理解的应用和发展趋势。     

基于语义理解的智能搜索引擎的研究

目前网络上的搜索引擎主要是基于关键词索引查询技术设计的,这种技术的搜索范围很大,但由于关键词难以表达丰富的概念,导致查询效率很低。而基于语义理解的智能搜索引擎解决了传统搜索引擎中"忠实表达"和"表达差异"的问题,极大的提高了查找效率。基于语义理解的智能搜索引擎必将成为未来的研究热点。     

时空数据语义理解:技术与应用

随着移动互联网的发展与手持智能终端的普及,海量带有用户时空属性的数据被生成.理解这些数据表达的语义信息对推测用户需求,分析用户偏好,进而提供精准时空推荐和预测服务具有重要作用.因此,近些年来,时空数据语义理解正成为时空数据挖掘领域的研究热点.从技术和应用两个层面,对近些年来国内外研究者在该领域的研究成果进行了系统的归类和总结.技术层面上,依据语义理解的不同任务,提出了时空数据语义理解的研究框架;并依次从地理位置语义理解、用户行为语义理解、热点事件语义理解3个主要任务,归纳了时空数据语义理解所包含的相关研究成果和关键技术.应用层面上,分别总结了时空数据语义理解在时空推荐和时空预测中的应用.最后,从数据质量、算法模型和计算模式3个方面,归纳了时空数据语义理解面临的主要挑战以及未来的研究方向.     

波形智能理解及其在检针仪中的应用

波形智能理解是信号动态检测中的一种新方法。本文通过检针器的例子，介绍了传感器的测量原理，并对分离得到波形特征进行描述。     

软件维护中程序理解的应用与研究

程序理解是软件维护中的一项重要活动。从软件维护和认知学的角度分析了程序理解的任务，描述了几种主流的程序理解的模型。最后针对影响程序理解的因素提出了相应的对策，为提高维护效率提供帮助。     

软件维护中程序理解的应用与研究

程序理解是软件维护中的一项重要活动。从软件维护和认知学的角度分析了程序理解的任务,描述了几种主流的程序理解的模型。最后针对影响程序理解的因素提出了相应的对策,为提高维护效率提供帮助。     

面向搜索引擎的自然语言理解的设计与实现*

提出了一种针对智能检索的自然语言理解的实现模型。该模型通过句模分析、分词和概念扩展的方法来理解问句,在一定程度上提高理解自然语言的能力。详细介绍了其系统架构、实现思想和原理。最后通过一系列的实例来对普通搜索引擎和加载了本模型的搜索引擎进行测试。实验结果表明,提出的模型能有效地分析自然语言提问,提高信息检索的准确性和智能性。     

基于智能交互的笔迹结构理解

基于多层次相互作用的结构理解,提出一种笔迹智能编辑方法.该方法先自下而上初步提取单字、行、段,然后自上而下利用整体信息对组成信息进行精确分割,提取的信息表示成一个多层次的结构.基于笔迹的结构,用户可以使用笔手势对笔迹进行编辑.实验评估表明,该方法对笔迹的智能编辑具有较好的效果.     

智能家居中的居民日常行为识别综述

针对智能家居中居民日常行为识别进行了综述。介绍了基于非入侵式传感器的智能家居环境,分析了智能家居中日常行为识别研究的意义;概述了日常行为识别的基本流程;根据日常行为识别的基本流程,归纳了目前日常行为识别研究领域中传感器事件流分割、日常行为特征的选择和计算以及日常行为识别方法三个关键问题的研究现状;指出了未来智能家居中日常行为识别的研究方向。     

On the perceptions and acceptance of artificially intelligent robotics and the psychology of the future elderly

ABSTRACT

The demographic shift marks the beginning of a social transformation with far reaching implications, and differences in aging processes across individuals render one-size fits-all policies ineffective. An area of increasing importance is assistive technology, including physical and Social Assistance Robots (SARs) for elderly support. In order to increase the effectiveness of such technologies, their design, functionality, and acceptance by target users must be evaluated. This paper presents a study that examines SAR technology acceptance among the future elderly (aged 20–60) in a German-speaking population (N=188). In doing this, we investigated the relationships between personality, resilience, technology experience, expectations for technology, fulfilment of expectations for technology, and technology acceptance. The study found significant correlations between age, gender, education, personality, resilience, experience, expectations, and technology acceptance and its subdimensions. Of the personality dimensions, agreeableness and neuroticism were found most relevant. Small effects were found between resilience and acceptance, and highly significant ones between technology acceptance, technology experience, expectations for SARs, and fulfilment of expectations for SARs. In keeping with previous research, the findings suggest that personality plays a significant role in the acceptance of SAR technologies. This study may be one of the first that considers and evaluates resilience as a factor in technology acceptance.     

视频群体行为识别综述

群体行为识别是指给定一个包含多人场景的视频,模型需要识别出视频中多个人物正在共同完成的群体行为.群体行为识别是视频理解中的一个重要问题,可以被应用在运动比赛视频分析、监控视频识别、社交行为理解等现实场景中.多人场景视频较为复杂,时间和空间上的信息十分丰富,对模型提取关键信息的能力要求更高.模型只有高效地建模场景中的层次化关系,并为人物群体提取有区分性的时空特征,才能准确地识别出群体行为.由于其广泛的应用需求,群体行为识别问题受到了研究人员的广泛关注.对近几年来群体行为识别问题上的大量研究工作进行了深入分析,总结出了群体行为识别研究所面临的主要挑战,系统地归纳出了6种类型的群体行为识别方法,包含传统非深度学习识别方法以及基于深度学习技术的识别方法,并对未来研究的可能方向进行了展望.     

ZigBee生活辅助系统中的一种数据处理方法

ZigBee是一种短距离、低速率、低功率的无线传感技术,在智能家居中具有较为广泛的应用.其中,老人生活辅助系统通过采集环境中的传感数据或者老人体征参数,然后经过一系列的数据分析,向看护者提供健康监护功能.在ZigBee生活辅助系统中,一个通常需要考虑的技术问题就是如何利用传感器采集到的数据,来准确判断老年的生活状态.文...     

动作识别与行为理解综述

随着“以人为中心计算”的兴起和生活中不断涌现的新应用,动作识别和行为理解逐渐成为计算机视觉领域的研究热点。主要从视觉处理的角度分析了动作识别和行为理解的研究现状,从行为的定义、运动特征提取和动作表示以及行为理解的推理方法3个方面对目前的工作做了分析和比较,并且指出了目前这些工作面临的难题和今后的研究方向。     

基于视觉的人行为理解综述*

基于视觉的人体运动分析是计算机领域中备受关注的前沿方向之一,而人行为理解由于在智能监控、人机交互、虚拟现实和基于内容的视频检索等方面有着广泛的应用前景更是成为了未来研究的前瞻性方向之一。行为理解问题一般遵从如下基本过程：特征提取与运动表征;行为识别;高层行为与场景理解。着重从这三个方面逐一回顾了近年来人行为理解研究的发展现状和常用方法,并对当前该研究方向上亟待解决的问题和未来趋势作了较为详细的分析。     

基于分块注意力机制和交互位置关系的群组活动识别

复杂场景下的群体活动识别是一项具有挑战性的任务,它涉及一组人在场景中的相互作用和相对空间位置关系。针对当前复杂场景下群组行为识别方法缺乏精细化设计以及没有充分利用个体间交互式特征的问题,提出了基于分块注意力机制和交互位置关系的网络框架,进一步考虑个体肢体语义特征,同时挖掘个体间交互特征相似性与行为一致性的关系。首先,采用原始视频序列和光流图像序列作为网络的输入,并引入一种分块注意力模块来细化个体的肢体运动特征;然后,将空间位置和交互式距离作为个体的交互特征;最后,将个体运动特征和空间位置关系特征融合为群体场景无向图的节点特征,并利用图卷积网络（GCN）进一步捕获全局场景下的活动交互,从而识别群体活动。实验结果表明,此框架在两个群组行为识别数据集（CAD和CAE）上分别取得了92.8%和97.7%的识别准确率,在CAD数据集上与成员关系图（ARG）和置信度能量循环网络（CERN）相比识别准确率分别提高了1.8个百分点和5.6个百分点,同时结合消融实验结果验证了所提算法有较高的识别精度。     

老龄化社会对建筑设计的影响

我国人口老龄化的问题涉及到千家万户,特别是老年人的居住问题直接影响到每个家庭,影响到社会各个层面。本文列举了在室内外环境中针对老年人的行为习惯和特点进行的一些设计,但也指出对于老年人的心理因素不够关注,只有设身处地地关爱老年人,以人为本,才能营造出真正适合老年人居住的环境。