智能手机MADE IN CHINA——智能移动的国际制高点

中国智能手机如何打造国际化品牌？看到这里,我们至少有三种选择：一种选择是卖国际大白菜,替代三星、爱立信,成为国际手机制造商;一种选择是到国际上卖大白菜,把管道辅向世界;还有一种选择,是打造智能化服务支撑品牌,从互联网服务平台化上寻找突破口。     

智能手机MADE IN CHINA

中国智能手机如何打造国际化品牌?看到这里,我们至少有三种选择:一种选择是卖国际大白菜,替代三星、爱立信.成为国际手机制造商;一种选择是到国际上卖大白菜,把管道铺向世界;还有一种选择,是打造智能化服务支撑品牌,从互联网服务平台化上寻找突破口。从近期看,前两种选择较为现实,但都会遇到附加值较低的问题。第一种选择比较适合联想这样的制造型企业,通过产品(包括围绕产品的服务},走向国际。中国企业突出的优势是成本较低,富有     

圆形半透明画笔功能的实现

在画图软件中,画笔功能是不可缺少的,而且一般都提供了好几种画笔供用户选择。本文要实现的是一种圆形半透明画笔,可以选择不同的颜色、半径和硬度。PhotoShop中的画笔主要就是这一种,只不过功能更加强大罢了。     

CIO临渊一跃

CIO职场一般有两种结果,第一种是他自己离开公司,另一种则是被解雇。在选择离开后,很多非职业CIO并没有去重复进入、离开,再进入、再离开,再进入、再离开的逻辑循环,而是选择向CEO挺进,方式是……     

GA模糊控制支持QOS约束的Web服务选择模型

Web服务是一种基于分布式组件的软件平台,是面向服务的Internet应用,如何动态地选择、绑定并调用最适合用户需求的Web服务,是一个成熟的Web服务构架亟待解决的问题之一。提出了一种用遗传算法结合模糊控制系统,实现动态、精确、具有自学习能力的个性化Web服务选择的策略,并在此基础上设计了一种基于模糊控制专家系统支持QOS的Web服务模型框架。     

CAN总线智能节点的两种设计与实现方案

关于CAN总线系统智能节点的设计,有两种CAN总线器件可以选择,一种是片内集成CAN的微控制器;另一种是独立的CAN控制器,本文针对这两种选择给出了CAN总线智能节点的两种设计与实现方案。     

模式识别中的特征选择方法

本文就二类模式识别问题给出一种特征选择新方法。这种基于一个限定样本子集的方法,比起 K-L 特征选择、最小类内欧氏距离特征选择、最大类间欧氏距离特征选择,更适合于模式分类问题。这里,后面两种特征选择方法是由文献〔1〕提出来的。     

盖茨与"智能"

"智能家庭"曾是一个给人们留下太多想像空间的浪漫词语。在电影、科幻小说,甚至睡梦中,人们尽情地描绘着不同版本的智能家庭,智能家庭成为人们对未来生活的一种梦想与追求。对于讲究生活品质的人来说,"智能"是居家文化一个精彩而重要的组成部分。智能,不仅仅带来一种方便,一种快捷,同时也带来一种文化,一种心情,选择"智能"其实就是选择一种心情。     

一种面向高维数据的均分式Lasso特征选择方法

Lasso是一种基于一范式的特征选择方法。与已有的特征选择方法相比较,Lasso不仅能够准确地选择出与类标签强相关的变量,同时还具有特征选择的稳定性,因而成为人们研究的一个热点。但是,Lasso方法与其他特征选择方法一样,在高维海量或高维小样本数据集的特征选择容易出现计算开销过大或过学习问题（过拟和）。为解决此问题,提出一种改进的Lasso方法：均分式Lasso方法。均分式Lasso方法将特征集均分成K份,对每份特征子集进行特征选择,将每份所选的特征进行合并,再进行一次特征选择。实验表明,均分式Lasso方法能够很好地对高维海量或高维小样本数据集进行特征选择,是一种有效的特征选择方法。     

基于遗传算法的QoS路由选择与仿真

该文提出了一种实现QoS路由选择的遗传算法，并以端到端的单点投递路由选择为例，详细地描述了该算法的实现过程。在该算法中采用一种新的编码方法，提出了一种新的适用于路由选择的交叉和变异算法，有别于已有的路由选择遗传算法。仿真结果表明此算法是可行的、有效的。     

特征选择的优化算法研究

目标识别成为战争胜败的关键,而对目标识别的关键之一是对目标特征的提取与选择.因此,特征的选择尤为重要.为了提高效率,通过一种算法选择较少（优化）的特征是所希望的.鉴于此该文简单介绍基于扩张矩阵与粗集理论的算法、启发式搜索算法、自适应神经网络、混沌神经网络等几种典型特征选择的优化算法的原理,并比较它们的性能,在此基础上提出了一种结合混沌神经网络和自适应神经网络的特征选择的改进方法,并对其原理进行简单介绍.最后用MATLAB编程验证启发式搜索算法特征选择的有效性.     

一种基于PCA和ReliefF的特征选择方法

如何减少样本的训练测试时间、提高分类精度是有效特征选择方法研究的重要方面。提出了一种结合PCA和ReliefF的特征选择算法。该算法选择出了最具有代表性的特征,构成有效特征子集,实现了特征降维。同时,较PCA-GA方法,该算法具有简单、快速等优点。利用标准数据集进行的实验结果表明,文中算法是可行的、有效的,为模式识别的信息特征压缩提供了一种新的研究方法。     

竞争选择分裂属性的决策树分类模型

构建决策树分类器关键是选择分裂属性。通过分析信息增益和增益比率、Gini索引、基于Goodman-Kruskal关联索引这三种选择分裂属性的标准,提出了一种改进经典决策树分类器C4.5算法的方法(竞争选择分裂属性的决策树分类模型),它综合三种选择分裂属性的标准,通过竞争机制选择最佳分裂属性。实验结果表明它在大多数情况下,使得不牺牲分类精确度而获得更小的决策树成为了可能。     

Exchange Server2007存储方案：DAS vs.SAN vs.iSCSI为你的Exchange Server部署做出正确的选择

阅读本文,为你的Exchange Server部署做出正确的选择。 对于Exchange Server2007的部署而言,选择正确的存储系统是关键。Exchange Server3E持三种主要的存储技术：DAS、SAN以及iSCSI协议。每一种存储管理模式都有各自的优缺点,但是三种技术都是基于简单的碟式磁盘的。     

改进的DK算法在网络信息聚类中的应用

k-means聚类算法的有效性依赖于初始中心的选择。提出一种利用样本点空间分布的邻域密度来选择合理的初始中心的算法。提出的算法是对DK算法[2]的一种改进。有两方面改进:一是通过合理地选择距离阈值来静态地选择初始聚类中心,称为DK-Ⅱ-S算法;二是通过对选择样本点计算密度与已选择聚类中心最小距离的加权,使得该点被选择为初始中心点的概率与这个加权成正比,动态地选择初始聚类中心,称为DK-Ⅱ-D算法。在一个实际文本数据集上进行实验计算,证实算法改进的效果良好。     

“上海优秀CIO故事”系列报道之一 整合角斗士

选择替代还是保留、全部替代还是部分替代,这种整合策略的确定,本身就是一大挑战。联华在整合中有两种方案,一种是松散整合,一种是紧密的整合。     

文本分类中改进的互信息特征选择方法研究

特征选择是文本分类的重要环节,评估函数直接影响特征选择的质量,互信息是几种常用的评估函数之一。也是一种分类精度相对较低的特征选择方法。本文在分析传统互信息方法缺陷的基础上,提出了一个改进方案。改进了互信息的计算公式,在其中引入了频度因子和分散度因子,并通过理论和实验证明了这一改进的有效性。     

基于加权有向图路径优化的家用机器人仿真设计

本文介绍一种机器人对最短行动路径的选择方法：选择算法是一种基于带权有向图化解的方法;机器人对自然语言的解析时使用关键词和介词对句子进行断句,根据断句所得各个小短句的结构和内容来最终推断含义。将该方法应用于RoboCup家用机器人仿真,结果证明,该算法执行效率高、路径最优化选择效果好。     

用于中文文本分类的基于类别区分词的特征选择方法

特征选择是中文文本分类过程中的一个重要过程,特征项选择的优劣直接影响文本分类的准确率。在分析几种特征选择方法的基础上,提出一种类别区分词的特征选择方法。实验结果表明,类别区分词的特征选择方法的分类效率高于传统方法,从而验证了该方法的有效性。     

“上海优秀CIO故事”系列报道之一本系列报道由上海市计算机用户协会与《中国计算机用户》周刊合办整合角斗士

选择替代还是保留、全部替代还是部分替代．这种整合策略的确定，本身就是一大挑战。联华在整合中有两种方案，一种是松散整合，一种是紧密的整合。