角色Use dCase：UML的一个更加完全的分析方法

根据角色模型,讨论了一个更加完全的UML角色Use Case分析方法,提倡使用角色的视点达到义和分析UMLUse Case,使用概念的角色Use Case模型定义和分析系统的需求,提出了运用AOP和角色Use Case法的求精（refine)、实现（relization)和反演（reflection)的3R机制与UML相结合,跨越系统分析和设计之间的鸿沟,为开发可构造、可扩充的开放式软件系统提供了一些方法和手段。     

佩戴式虚拟现实技术

佩戴式虚拟现实系统可以让用户带着计算机进入真实世界 ,所以它对诸如医生、军人、消防队员等有着非常多的应用。本文介绍了佩戴式虚拟现实系统的概念、应用和产品 ,重点阐述了佩戴式虚拟现实系统的构成和关键技术     

CIMS工程中投资策略的选择

CIMS工程的投资与收益之间呈现出严重的非线性关系,这种关系表征了CIMS工程的投资特点。文章利用改进的Gompertz生长曲线建立了CIMS投资-收益关系的数学描述,并给出了模型参数估计的基本方法。在此基础上,文章提出了根据CIMS的投资-收益关系预测曲线进行投资策略选择的方法和步骤,并通过一个工程实例进行了说明和验证。     

用C语言直接丰取DBF数据库文件

首先讨论了ＤＢＦ数据库文件的结构,然后提出了用Ｃ语言直接读取和修改ＤＢＦ数据库文件数据的方法,最后通过实例给出了完成操作的Ｃ语言程序。     

I^2C总线串行通信技术及其应用

本文介绍了芯片间的串行通信总线－－Ｉ＾２Ｃ总线的串行通信原理及技术,给出了Ｉ＾２Ｃ总线与其外围器件的接口电路及接口程序,并给出了Ｉ＾２Ｃ的几个具体应用实例。     

基于STM32的无感无刷直流电机控制系统设计

提出一种基于STM32F407主控芯片的无位置传感器无刷直流电机控制系统设计方案,使用单片机系统对端电压进行采样,并在主控芯片中处理过零信号代替硬件过零点检测电路,分析AD采样误差导致过零点检测错误原因并给出修正方法。考虑电感续流对换相点相位影响,提出换相点校正方法并对系统加以补偿。实验表明,该系统控制电机时启动平稳、转矩输出平稳,可为无刷直流电机控制提供一定参考。     

近邻中心迭代策略的单标注视频行人重识别

为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签评估方法：每次训练后,将所选取的伪标签视频片段和有标签视频片段特征中每个类的中心点作为下一次训练中预测伪标签的度量中心点;同时提出基于交叉熵损失和在线实例匹配损失的损失控制策略,使得训练过程更加稳定,无标签数据的伪标签预测准确率更高.在MARS,DukeMTMC-VideoReID这两个大型数据集上的实验验证了该方法相比于最新的先进方法,在性能上得到非常好的提升.     

Kernel-based nonlinear discriminant analysis for face recognition

Linear subspace analysis methods have been successfully applied to extract features for face recognition.But they are inadequate to represent the complex and nonlinear variations of real face images,such as illumination,facial expression and pose variations,because of their linear properties.In this paper,a nonlinear subspace analysis method,Kernel-based Nonlinear Discriminant Analysis (KNDA),is presented for face recognition,which combines the nonlinear kernel trick with the linear subspace analysis method-Fisher Linear Discriminant Analysis (FLDA).First,the kernel trick is used to project the input data into an implicit feature space,then FLDA is performed in this feature space.Thus nonlinear discriminant features of the input data are yielded.In addition,in order to reduce the computational complexity,a geometry-based feature vectors selection scheme is adopted.Another similar nonlinear subspace analysis is Kernel-based Principal Component Analysis (KPCA),which combines the kernel trick with linear Principal Component Analysis (PCA).Experiments are performed with the polynomial kernel,and KNDA is compared with KPCA and FLDA.Extensive experimental results show that KNDA can give a higher recognition rate than KPCA and FLDA.     

通过文献数据评估猪回肠末端基本内源粗蛋白质含量与氨基酸组成

总结与评价估计猪回肠末端基本内源粗蛋白质(CP)含量与氨基酸(从)组成的研究数据，这些数据来自33个有关猪(33kg～100kg体重)回肠消化率的研究。不同的方法用于获得这些研究数据：A)无氮日粮法(16个)；B)基于含高可消化蛋白源(酪蛋白或小麦面筋蛋白)日粮的回肠消化率的计算值(11个)；C)回归法(3个)；D)酶解酪蛋白(EHC)法(2个)；E)无氮日粮结合静脉灌注从法(1个)。这五种方法估计的回肠基本内源CP流量的平均值分别是10．5、12．6、12．0、17．1与12．7g/kgDM摄入量，其总平均值为11．8g／kgDM摄入量。基本内源蛋白质中AA的平均组成(g/16gN)为：异亮氨酸3．2、亮氨酸4．2、赖氨酸3．4、蛋氨酸1．0、胱氨酸1．8、苯丙氨酸2．9、酪氨酸2．6、苏氨酸5．1、色氨酸1．2、缬氨酸4．5、精氨酸3．4、组氨酸1．6。猪回肠基本内源CP和AAs被认为是一项不可避免的损失。回肠基本内源蛋白与AAs流量(flow)可用于计算猪饲料组分的回肠真实的(true)或标准化的消化率、或校正的回肠表观消化率。应用饲料组分中比较精确的和具有可加性的AAs回肠消化率值，并借助于补充合成从，可提高猪日粮配方水平。