国际工程合同管理中灵活、变通性思维案例分析

承包商在工作中与业主、咨询工程师的沟通和交流比较困难,是国际工程合同管理中普遍存在的问题。原因主要有：语言隔阂和障碍;双方的工作思维方式和知识结构存在很大差异;承包商固执的惯性思维和工作习惯。解决这个问题,改善和消除承包商和业主、咨询机构的沟通困难,对承包商的合同管理工作是至关重要的,主要的经验和基本原则是：承包商在合同管理工作中应尽量摒弃以往的习惯性思维和经验,牢牢把握灵活、变通的工作思维原则。通过一些案例分析,具体说明如何针对具体情况在合同管理中应用灵活变通的思维原则解决问题。     

PSO和K均值混合分类算法在远程教学系统中的应用

现行的多数网络教学系统在学生按需学习和＂因材施教＂上存在局限性,本文用PSO和K均值的混合分类算法对传统的网络教学系统进行改进,根据获取的用户基本信息和兴趣特征进行聚类,充分体现＂以学习者为中心＂个性化教学模式。实验结果表明,该算法具有较好的全局收敛性,寻优能力明显提升。     

面向不同利益相关者的IT投资决策模型

为了响应不同利益相关者在IT投资决策过程中的不同需求,把备选项目看作一个组合,综合IT项目的战略对应和财务收益为目标,权衡其成本、收益和风险,构建基于模糊多目标规划的IT投资决策模型,其中模糊数用来刻画不确定的项目信息。通过改变各临界值和求解过程中产生的参数,模型支持各种假设分析。最后用案例说明模型的用法和功能。     

开卷机钢卷直径计算优化算法在带钢纵剪生产线中的应用

在带钢纵剪生产线的电气控制系统中,开卷机的钢卷卷径（以下简称卷径）是一个重要的检测参数,其检测和计算的准确性对系统的控制精度影响很大。本文介绍了一种适用于纵剪生产线开卷卷径的测量与计算方法,并且简要说明了如何通过西门子S7-400PLC来实现。经过实际的生产运行证明,该方法可以提高开卷机的实际卷径精度,增强测控系统的稳定性和可靠性。     

动态划分序列模式挖掘算法

在对海量数据进行序列模式挖掘时,由于产生的候选序列数量大并且需要反复遍历数据库,会带来存储受限及时效性问题.为此,基于无共享分布式环境,提出一种动态划分序列模式挖掘算法DPSPM.通过分布数据降低数据库扫描的规模,降低I、O开销,使用分派函数指定选举节点,降低通信开销,设计动态列表存储候选序列,降低内存开销,多个子过程异步运行,提高算法的执行效能.实验结果表明,DPSPM算法在较小支持度情况下对中大型数据库有较好的搜索效率.     

一种基于NAMPD的快速图像分割

非对称逆布局模式表示模型(Non-symmetry and Anti-packing pattern representation Model,NAM)借助布局问题的思想,使用一个子模式集合来表示原模式。基于NAM模型,提出了一种灰度图像表示方法,非对称逆布局平面分解模式表示模型(NAM-structrued Plane Decomposition,NAMPD)。在NAMPD中,每一个子模式都对应于图像中的一个矩形区域,该区域的亮度函数由一个斜面模型逼近。图像分割是图像分析中的一种关键方法。传统的图像分割算法大多是基于点阵表示的,运算效率不高。基于NAMPD,提出了一种快速图像分割算法。因为NAMPD将图像块而不是像素作为最小操作单位,所以基于NAMPD的图像处理操作效率更高。实验结果表明,基于NAMPD的图像分割算法的速度较之经典算法更快。     

注塑机注射速度的模型预测迭代学习控制

针对注射过程具有重复运行和非线性的特性,在对预测控制与迭代学习控制进行综合应用并加以改进的基础上,给出一种模型预测迭代学习复合控制新算法,研究了控制器的设计方案.同时,将迭代学习思想引入到预测步长的在线调整,提出了预测步长的迭代学习方法.仿真结果表明,该方法是有效的,其控制性能优于PID迭代学习控制系统.     

研究生计算机网络课程体系研究与实践

本文研究面向研究生的计算机网络课程体系,包括教学内容和教学方法等。在计算机网络课程的教学实践中,以专题研究组织教学内容,将教学活动分解为相辅相成的三个环节:授课和阅读,课程设计,以及研讨环节。同时,将理论性教学和实践性教学有机结合。教学实践表明,将科研素养的培养融合在课程教学过程中,有助于培养学生在计算机网络领域的研究和创新能力。     

基于视角置信度和注意力的暴力行为识别

暴力行为容易出现遮挡情况, 识别准确率较低. 目前, 一些算法加入多视角视频输入来解决遮挡问题, 以等量权重将所有视角数据融合, 但是不同视角的视频因拍摄距离和遮挡情况本身就对识别存在差异性. 针对该问题, 本文提出一种基于视角置信度和注意力的暴力行为识别方法, 提高暴力识别的准确率. 本文将时序差分模块TDM的输入扩展成多视角, 将通道注意力机制运用在片段维度来增强TDM中跨段特征提取能力, 通过背景抑制方法突显移动目标的纹理特征并计算出每个视角图像的置信度, 引入双线性池化方法融合多视角视频特征, 根据视角置信度分配每个视角局部特征的权重. 本文在公开数据集CASIA-Action和自制数据集上进行了验证. 实验表明, 本文提出的视角置信度方法优于改进前的双线性池化方法, 暴力行为准确率相较于现有的行为识别方法取得了更好的效果.     

基于范畴论的多TBox整合研究

在语义Web环境下,单一和分散的知识库会引发数据的冗余和不一致性,且严重影响知识库智能化查询,降低知识库中数据的重用性和可操作性.文中提出一种基于范畴论的多TBox整合方法来整合知识库,旨在解决上述者类问题.此方法具有高度抽象性和强大表达能力的范畴论是多知识库整合的理想工具.将TBox作为操作对象,范畴论中"态射"功能可实现TBox的映射,"外推"功能可实现TBox的整合,最后通过实验验证方法的可行性和有效性,实验结果基本符合要求.