基于XML中间件的企业异构数据整合系统的实现

以某大型钢铁公司经销网络系统为对象,针对其中异构数据的分布情况和存在的问题,在分析了基于XML的中间件技术在数据共享与交互上所具优点的基础上,设计并实现了基于XML中间件的异构数据整合系统(XML Middleware based Heterogeneous Data Harmonization System,简称XMHDHS)。文章详细阐述了系统实现的关键技术。     

消除语义网络中分词歧义方法研究

针对计算机语义网络中交集型和组合型词汇岐义的问题,通过分析了传统分词方法中存在的缺陷,提出基于最大概率计算的自动分词歧义方法.运用上下文语义相关度对产生歧义的词汇进行有效修正,重新计算切分候选词所产生的有效"费用",运用最大概率计算法对产生歧义的词汇进行关联程度概率计算,克服传统分词方法的弊端.成功地解决交集型岐义、连环交集型岐义、组合型岐义、混合型岐义切分问题,消除语义网络中的交集型和组合型词汇岐义的影响,取得了不错的效果.     

车载远程无线监控系统设计与实现

在Delphi环境下结合GPS、GPRS、GIS技术,开发了车栽终端与监控端之间的程序.实现了车栽终端与远程监控端之间的无线通信,在监控端实时显示当前被监控车辆的位置信息等及远程控制车栽终端.经过试验测试和实际运行.该系统能够准确、快速地完成指定功能.     

基于深度学习理论的人脸识别技术应用综述

针对基于深度学习理论的人脸识别技术应用进行了综述.分析了传统人脸识别技术面临的问题,阐述深度学习理论及研究现状,提出深度学习是人脸识别技术发展的重要研究方向,介绍了人脸识别领域中应用最多的两种模型深度信念网络和卷积神经网络,对基于深度信念网络的人脸识别技术和基于卷积神经网络的人脸识别技术进行了论述,最后对基于深度学习的人脸识别技术的发展做了总结和展望,并提出今后的研究重点.     

基于HMM和SVM的环境声音分类

提出了一种利用隐马尔可夫模型和支持向量机作为两级分类器的分类方法,实现对语音、杯碟碰撞声、开门和关门声、口哨声以及电话铃声五种环境声音的分类。对于采集和预处理后的环境声音信号,首先在第一级采用HMM模型进行初步分类,找出概率最大的两类,确定每种环境声音最有可能属于的类别,然后采用第二级SVM分类器作出进一步的判断。实验结果表明,相对于单独使用两者中任何一种作为分类器的分类方法,该方法对环境声音的识别具有更高的分类准确性。     

COM+在钢铁企业经销系统中的应用

对COM＋基本结构及基于COM＋组件的多层应用模型进行了分析，将COM＋组件应用于某钢铁企业“整合型集团经销信息网络管理系统”中．初步实现了基于COM＋组件技术的三层客户端／服务器结构的系统模型．从而提高了钢铁企业经销系统的性能。     

基于多尺度注意力的特征自适应聚合脑肿瘤图像分割

针对脑部磁共振图像中脑卒中病灶的自动分割因分割目标边缘复杂、尺度变化多样而造成的识别精度不高的问题，提出一种基于多尺度注意力的多尺度特征聚合方法，该方法利用注意力机制调节中间特征不同通道的权重，并自适应地选择不同尺度的特征进行融合，在缺血性脑卒中的公开数据集ATLAS上进行的一系列实验，选取Dice系数、豪斯多夫距离、重叠度、准确率和召回率作为评价指标，结果表明所提出的模型在脑卒中病变的分割问题上取得了较好的分割效果；另外，本模型还在Kaggle公开的脑肿瘤数据集上完成对比实验，证明本模型具有良好的可泛化性。