文物信息获取系统关键技术分析

为满足用户广泛、准确、快速获取文物信息的要求,设计了数字博物馆文物信息获取系统。在设计过程中采用多线程、信息再过滤、信息重新分类等技术,对信息获取、信息分析、信息分类技术进行改进,解决了目前数字博物馆存在的信息来源局限性的问题,同时提高信息的准确性,使文物信息分类清晰,从而实现了文物信息的快速检索。     

文物信息获取系统关键技术分析

为满足用户广泛、准确、快速获取文物信息的要求,设计了数字博物馆文物信息获取系统.在设计过程中采用了多线程、信息再过滤、信息重新分类等技术,对信息获取、信息分析、信息分类技术进行了改进,信息采集同时从多个网站获取文物信息,实现了广泛的获取文物信息,解决了目前数字博物馆存在的信息来源局限性的问题;信息过滤通过分析采集到的信息,制定出相应的信息过滤规则,屏蔽了无关信息,解决了返回信息过多、针对性差的问题,提高了信息的准确性;信息分类通过对文物信息特点的分析,定义了使用分类的方法,使得文物信息的分类清晰,实现了信息的快速检索.     

运动员生物力学信息获取平台的研究

在阐明运动员生物力学信息获取重要性的基础上,提出了一种运动员生物力学信息综合获取平台的构建思想,搭建了硬件平台,解决了运动员生物力学多目标多参数综合获取的难题,本系统采用局域网策略实现了不同数据源的同步测量问题,且系统具有很好的开放性.数据的采集、存储使用统一的数据规范,大大减小了数据处理的工作量,软件系统综合了多种智能方法,使信息的分析、融合与决策定量化、科学化.     

数字博物馆文物信息获取系统的分析与设计

在现有的数字博物馆中,提供的内容基本上是馆内的文物信息,无论从广泛性还是针对性来说都不能满足用户在文物信息获取方面的需要。通过设计数字博物馆文物信息获取系统,满足了用户广泛、准确、快速获取文物信息的要求。在设计过程中,明确了系统的功能并对其结构进行了规划,为在数字博物馆中实现快速准确获取文物信息提供了一种可行的方法,有效地解决了数字博物馆文物信息共享的问题,提高了文物信息的使用效率,使现有的数字博物馆资源得到了充分的利用,满足了用户在文物信息获取方面的需要。随着数字博物馆的普及,提高数字博物馆的教育服务、信息提供服务的水平成为数字博物馆建设中两个重要的发展方向,所研究的内容准确把握了要解决的关键问题,提高了数字博物馆的信息服务水平。     

增强型协同信息获取及共享系统研究

文章定义了一个相对可行的、统一的协同模型。这个模型包括协同的意图、协作者地域分布、协同策略、协同的并发性、协作者关系、协作设备6个维度。在此模型下,提出了增强型协同信息获取系统一GroupSearch的原型及其设计目标,并对现有协同搜索系统从理论上做了一个客观的比较,最后用实验进行了验证。     

基于力信息获取处理对运动员综合测试平台的开发和研究

在分析了人体运动的力学传递关系的基础上，提出了一种基于力信息的运动员运动综合测试平台，解决了运动员运动的生物力学多目标多参数综合获取的难题，该平台具有很好的扩展性并提供了统一的控制与数据规范．大大减少了综合测试的工作量，并为后续研究奠定了良好的基础。     

FoxPro系统运行环境信息的获取与利用

FoxPro25／26forDOS为用户提供了大量的函数。功能丰富而全面的函数增强了编程中实现许多功能的手段，大大提高了编程的质量及效率。在FoxPro函数中仅环境测试函数就多达几十个。它主要包括内存空间函数、驱动器与目录函数、磁盘空间函数、键盘与鼠标函数、打印机设置及状态测试函数、显示器函数、操作系统函数、FoxPro版本函数以及环境变量函数等。这些函数主要用于测试并获取当前系统运行的环境（如设备等）信息。通过这些信息，用户可了解当前的系统运行环境，对于组织和编写运行稳定可靠、捕捉和处理错误能力强的FoxPro应用软件系…     

基于Wi-Fi的无线网络控制系统的仿真研究

近年来,以Wi-Fi为代表的无线局域网（Wireless Local Area Network,WLAN）技术不断发展和成熟,被广泛应用到各个领域。其中,将无线网络与传统控制系统融合起来,形成具备高移动性、可扩展性和灵活性等优势的无线网络控制系统（Wireless Networked Control Systems,WNCS）,成为控制界的研究趋势之一。针对基于Wi-Fi技术的无线网络控制系统进行了研究,利用TrueTime仿真工具箱以及MATLAB/Simulink仿真环境,构建了一个WNCS的仿真系统模型,设计了相应的PID控制器,并研究了网络传输速率、采样周期等网络性能指标对系统控制性能的影响。     

基于Web的智能信息获取研究

本文讨论了当前信息检索领域的先进搜索技术和Agent信息获取技术。从应用的角度提出一利新的智能信息获取方法，包括分词过程、止滤过程、词频计算过程和取舍过程。为进步满足Web信息检索提供一种个性化的高效信息检索二具。     

一种基于Agent的因特网信息获取系统

文中在分析传统的搜索引擎和离线济览软件优缺点的基础上,提出了一种基本代理的因特网信息获取方案,并实现了集自动下载、全文检索和离线济览功能于一体的WebClone系统,使用户获取和共享因特网信息更加方便。     

基于极性转移和LSTM递归网络的情感分析

长短时记忆(long short term memory,LSTM)是一种有效的链式循环神经网络(recurrent neural network,R²NN^①),被广泛用于语言模型、机器翻译、语音识别等领域。但由于该网络结构是一种链式结构,不能有效表征语言的结构层次信息,该文将LSTM扩展到基于树结构的递归神经网络(Recursive Neural Network,RNN)上,用于捕获文本更深层次的语义语法信息,并根据句子前后词语间的关联性引入情感极性转移模型。实验证明本文提出的模型优于LSTM、递归神经网络等。
     

用于方面情感分析的结合图卷积神经网络的注意力模型

特定方面情感分析旨在自动识别同一句子中不同方面的情感极性。在现有方法中,结合注意力机制的循环神经网络模型在特定方面情感分析任务中取得了较好的效果,但是大多都忽略了句子的句法特征。因此,该文提出一种结合图卷积神经网络的注意力网络(GCN-aware Attention Networks, GCAN)模型。首先通过长短时记忆网络获取句子的序列信息,并利用图卷积神经网络来捕获语义特征,然后提出两种特征融合方式,得到基于序列信息和语义特征的特定方面表示。在此基础上,引入双向注意力机制处理特定方面包含多个单词的情况,进而获得更精准的基于特定方面的上下文表示。与ASGCN模型相比,该方法在Twitter数据集和SemEval14/15数据集上的分类准确率分别提升了0.34%、0.94%、1.43%和1.23%,F₁值分别提升了0.53%、1.55%、1.60%和2.54%,验证了GCAN的有效性。     

无线网络雷击信号快速采集方法研究与仿真

在雷击信号准确采集的研究中,无线网络受到雷击后,会导致信号突变,突变的周期很短.传统的信号采集方法采用提高采集频率的方法对这种瞬时信号进行采集,存在较大漏检风险.为提高采集精度,提出采用小波模糊网络算法的无线网络雷击信号快速采集方法.针对无线传感网络采集到的所有信号进行滤波处理,提取信号特征,并针对信号特征进行微分变换,能够得到滤波处理结果.将上述滤波处理结果输入到小波模糊网络模型中,获取雷击信号特征向量和对应的检测误差,针对检测误差进行补偿,实现无线网络信号更新,模型的输出结果是无线网络雷击信号.实验结果表明,利用改进算法进行无线网络雷击信号检测,能够对雷击信号频率进行准确的分析,提高采集的准确性.     

基于LabVIEW的USB无线数据采集仪

在数据采集系统中,内置以MC68HC908JB8的USB传输模块与上位机的Lab VIEW软件进行通信,使用AVR单片机的数据采集卡对包括温度、湿度以其其它数据量进行采集读取,通过无线芯片nRF2401与USB模块通信。对比传统USB传输,Lab VIEW拥有NI-VISA的USB接口驱动程序,并可编程对数据进行显示控制,实现对数据的采集、处理、控制等功能。     

无线网络用户的Wi-Fi指纹匿名化研究

如今,上亿的Wi-Fi热点被广泛部署,用于给人们提供Wi-Fi连网服务。为了加快Wi-Fi连接的速度,移动设备会发送探测请求帧来发现附近的无线热点,并且保存曾经连接过的AP的SSID,即首选网络列表 (PNL)。已有研究表明,由探测请求帧发出的SSID构成的Wi-Fi指纹会泄露用户的隐私信息。基于对现实情况中Wi-Fi指纹所造成的隐私泄露程度的分析,提出了数据驱动的隐私保护方案。首先,针对4个城市中2700万用户连接400万Wi-Fi热点的行为进行了测量研究,并证明了在很多场景下Wi-Fi指纹都可以用来区分用户。基于对Wi-Fi指纹中SSID语义信息的研究,可以推断出这些用户的身份信息(如工作信息)。其次,提出了一种基于协同过滤的启发式方法,它通过给用户的PNL中添加伪SSID来模糊其信息,并使得附近的人彼此之间的PNL与Wi-Fi指纹都更加相似。最后,基于真实的Wi-Fi连接数据验证了上述策略的有效性,实验结果表明,修改PNL不仅能保护用户隐私,而且能保证快速的Wi-Fi连接。     

基于多媒体信息的双向LSTM情感分析方法

随着信息技术的飞速发展，智慧政务的建设在中国如火如荼地展开。为了更好地服务社会，获取舆论的情感倾向变得至关重要。然而，由于媒体数据的多样性，例如讨论话题、文本正文、正文回复以及文本字数限制等原因，人们不仅要对文本正文进行分析，还必须对文本回复、讨论话题等多样文本信息，以及诸如表情符号、社交关系等因素进行建模。遗憾的是，很少有研究工作针对推文文本的回复及多媒体信息进行建模。本文针对推文正文回复、话题以及多媒体信息，提出一种新的双向长短时记忆网络CBi-LSTM (Content Bi-LSTM)对舆论进行情感分析。实验表明，文本信息和多媒体信息的融合能显著提高情感分析的准确性。     

基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析*

随着社交网络的兴起,使越来越多的用户针对各类事件更加方便的表达自己的观点。为了发现用户对于某个事件的态度,面向文本信息的情感倾向性分析逐步成为一个研究热点。已有的研究方法大多是根据手工标注好的情感词典,对文本信息使用朴素贝叶斯、支持向量机、最大熵方法等机器学习算法进行情感分析。但是,通过手工方式建立情感词典是一项费时费力的工作,为了避免对情感词典的依赖,本文提出基于卷积神经网络和注意力模型相结合的方法进行文本情感分析的研究。实验表明,本文提出的相关方法较已有的机器学习方法与单纯的卷积神经网络方法较明显的提高。     

基于层次注意力机制和门机制的属性级别情感分析

近年来,作为细粒度的属性级别情感分析在商业界和学术界受到越来越多的关注,其目的在于识别一个句子中多个属性词所对应的情感极性。目前,在解决属性级别情感分析问题的绝大多数工作都集中在注意力机制的设计上,以此突出上下文和属性词中不同词对于属性级别情感分析的贡献,同时使上下文和属性词之间相互关联。该文提出使用层次注意力机制和门机制处理属性级别情感分析任务,在得到属性词的隐藏状态之后,通过注意力机制得到属性词新的表示,然后利用属性词新的表示和注意力机制进一步得到上下文新的表示,层次注意力机制的设计使得上下文和属性词的表达更加准确;同时通过门机制选择对属性词而言上下文中有用的信息,以此丰富上下文的表达,在SemEval 2014 Task 4和Twitter数据集上的实验结果表明了该文提出模型的有效性。     

基于Wi—Fi的医学信号采集系统研究

介绍了基于Wi—Fi的超低功率芯片GS1011在生物信号采集与传输系统中的应用。GS1011通过外部接口与TI公司高精度、低功耗、低噪声的16通道（多路复用的）24位模／数转换器ADS1258相结合,实现了一个体积小、接入方便、功耗低的生物信号采集与传输系统,并通过仿真实验验证。     

基于混合多头注意力和胶囊网络的特定目标情感分析

特定目标情感分析旨在判断上下文语境在给定目标词下所表达的情感倾向。对句子语义信息编码时,目前大部分循环神经网络或注意力机制等方法,不能充分捕捉上下文中长距离的语义信息,同时忽略了位置信息的重要性。该文认为句子的语义信息、位置信息和多层次间的信息融合对该任务至关重要,从而提出了基于混合多头注意力和胶囊网络的模型。首先,使用多头自注意力分别在位置词向量基础上对上下文长句子和在双向GRU基础上对目标词进行语义编码;然后,使用胶囊网络在语义信息交互拼接基础上进行位置信息编码;最后,在融入原始语义信息基础上,使用多头交互注意力对上下文与目标词并行融合的方法得到情感预测结果。在公开数据集SemEval 2014 Task4和ACL 14 Twitter上的实验表明,该文模型性能较传统深度学习和标准注意力方法有显著提升,验证了模型的有效性和可行性。