用分层互信息和薄板样条实现医学图像弹性自动配准

提出了一种基于分层互信息和薄板样条自动确定标记对应点的选取方法,将图像按照由粗到精的原则,将每个图像分成若干个对应子块进行配准后,在每个子块图像中按照一定规则选取两个对应点,实现图像弹性自动配准．实验结果表明,该方法是一种理想的非刚性图像自动配准方法．     

一种改进的多谓词归并连接算法

结构连接操作是XML数据库查询的主要操作,结构连接算法优化是XML查询优化的核心.通过把扩展的QB编码和Sufflndex后缀树引入MPMGJN算法,提出了Advance MPMGJN算法.实验证明,该算法在降低时间复杂度,减少冗余连接等方面有优良的性能.     

基于排队网络的流水线模拟器任务缓存新分析模型

流水线软件模拟器是嵌入式微处理器软件仿真系统的关键技术,提出对嵌入式微处理器流水线仿真系统的排队网络建模与缓存大小分析方法.对SPARC-V8流水线模拟器建立M/M/1/N型排队网络模型,分析指令到达及服务阻塞机制.为了解决模型计算中的阻塞问题,在排队网络模型中增加"保持节点",得到扩展的等价排队网络模型.采用近似计算迭代算法,得到系统性能评价指标,并建立排队网络节点性能关系曲线,确定各功能模块的任务缓存大小.根据得出的任务缓存计算值设置流水线软件模拟器实际缓存大小,实验表明模型计算数据与实际运行数据基本一致.该评价方法对嵌入式微处理器流水线仿真系统的建模与性能分析具有重要的指导意义.     

基于B/S模式的在线口语训练系统的设计与实现

基于B/S模式的在线口语训练系统,相对于传统的C/S结构和单机版的系统,体现了许多优越性,能更好地满足使用需求。该文详细论述了基于B/S模式的在线口语训练系统的设计与实现。     

不产生候选项集的TOP-K高效用模式挖掘算法

目前TOP-K高效用模式挖掘算法需要产生候选项集,特别是当数据集比较大或者数据集中包含较多长事务项集时,算法的时间和空间效率会受到更大的影响.针对此问题,通过将事务项集和项集效用信息有效地保存到树结构HUP-Tree,给出一个不需要候选项集的挖掘算法TOPKHUP;HUPTree树能保证从中计算到每个模式的效用值,不需要再扫描数据集来计算模式的效用值,从而使挖掘算法的时空效率得到较大的提高.采用7个典型数据集对算法的性能进行测试,实验结果证明TOPKHUP的时间和空间效率都优于已有算法,并对K值的变化保持平稳.     

基于Delphi多声卡应用的设计与实现

本文简要介绍了如何在Windows系统下，利用Delphi进行多声卡程序设计，并给出了相应的程序应用实例。     

数字验证码识别算法的研究和设计

验证码识别技术常用于网站的群发技术。使用网格特征模板、交叉点特征模板、改进的活动模板,结合孔洞数特征,设计了基于模板匹配算法的形变数字验证码识别系统。为进一步提高识别率,提出了一种加权模板及其构造方案,并运用统计学方法,通过大量随机样本的多组实验,求得各组模板及其权值。测试结果表明,系统的识别准确率达到了100%。     

基于信息对齐的半监督少样本学习方法

针对深度学习中遇到数据样本不足，数据获取难度大的问题，提出一种基于信息对齐的半监督少样本学习方法。将支持集和查询集输入到特征提取网络得到特征向量，通过类原型计算查询集与支持集的每个局部区域对的距离用于信息对齐；采用注意力机制得到重新加权后的联合关系矩阵，利用关系模块将联合关系矩阵映射成类别的相似度分数；采用伪标签的半监督训练方法，辅助模型训练。理论和实验分析结果表明，与主流少样本学习方法相比，该方法具有更强的区分差异性的能力和更好的泛化能力。