MS-DOC文件文本提取研究

关键词搜索广泛应用于情报分析、搜索引擎和计算机取证,对MS DOC文件进行关键词搜索可能漏判,明明存在的关键词却找不到。微软复合文档结构由一系列流组成,流以扇区为单位存储,通过目录结构和扇区分配表对流及其存储空间进行管理。MS DOC文件中的文本存储在WordDocument流中,文本存储不一定连续,通过Table流记录分块情况。关键词可能跨越不相邻扇区,即使在相邻扇区,一个关键词可能一部分是压缩存储,另一部分是非压缩存储,这些都是关键词搜索漏判的原因。根据Table流中的分块信息提取WordDocument流中的文本,并统一编码格式,进而进行关键词搜索,就可以避免漏判。     

基于认知负荷理论的多媒体课件设计研究

多媒体课件的信息加工主要包括信息的选择、组织和整合策略,它直接影响学习者对学习内容的选择、组织和整合。目前高校的多媒体课件比较注重体现多媒体技术形象直观、信息量大、效率高等特点,却往往忽视过量信息加工和学习者认知资源有限之间的矛盾。依据认知负荷理论,合理设计多媒体课件中文字、图片、声音、动画和视频等的呈现方式,可以降低认知负荷,最大限度提高学习者的信息加工水平,以达到提高教学效果的目的,同时对指导当前多媒体辅助教学实践也有重大意义。     

和利时DEH在型钢50MW发电机中的应用

介绍和利时DEH的系统构成,及其在50MW发电机系统中的主要控制功能和实现方法.     

风机冷风保安控制系统优化

介绍菜钢型钢AV80风机冷风保安控制系统的优化改造,以增加其控制安全性及可靠性.     

"互联网+"背景下电气专业实践课程"金课"的建设

在"互联网+"背景之下,以"学科竞赛"为手段,打造电气专业的实践课程"金课".文章以"电动车智能充电桩"为例,从选题背景、方案设计、方案实施、竞赛过程遇到的困难、赛后感悟等方面介绍了该项目参与"全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛"的参赛过程.     

基于神经网络的预警领域分词仿真算法

分词是中文信息处理的第一步,但由于预警信息的领域性较强,直接将现有分词方法应用于预警领域,算法效率和分词结果的准确性都急剧下降.采用神经网络领域纠正器框架,在通用粗分阶段引入权重信息,改进了双字哈希词典的构造方法,有效降低了最大匹配分词算法的迭代次数.在领域纠正阶段,构建合法预警人工分词语料,利用双向GRU模型设计神经网络预警领域纠正器,提高领域适应性.仿真证明了算法在有效提高分词速度的同时,取得了更加优秀的准确率、召回率和P值,能够满足预警信息快速、准确切分的需求.     

An SVD-based adaptive robust speech steganography using MDCT coefficient

Multimedia Tools and Applications - Speech is one of the essential ways of communication. The study of speech steganography provides great value in information security. To improve imperceptibility...     

基于2030可持续发展目标的珠三角土地消耗率与人口增长率协调关系评价

量化联合国可持续发展目标SDG 11.3.1“土地消耗率与人口增长率的比率（LCRPGR）”有助于了解城市扩张与人口增长之间的关系,为城市国土空间规划和人口城镇化调控提供数据支撑,并且对指导决策者制定城市增长计划至关重要。基于土地利用产品、夜间灯光数据和人口普查数据,提取了城市建成区,利用地理加权回归模型测算了珠三角地区1 km×1 km格网尺度人口密度。依据SDG 11.3.1指标元数据中定义和公式,对珠三角地区可持续发展进行了可靠评价。结果显示：①1990~2010年珠三角建成区面积扩张4.6倍,城区人口增长3.7倍;②1990~2010年珠三角的LCRPGR值由0.71增长到2.01;城市扩张速度与人口增长速度并非是成比例协调增长关系;③建成区的扩张主要是由耕地和农村居民用地转换而来。综上,自2000年后珠三角地区土地消耗率已经超过人口增长率,城市扩张速度与人口增长速度并非是成比例协调增长关系,二者的差异在增大,应当引起一定注意。     

Assessing task understanding in remote ultrasound diagnosis via gesture analysis

Pattern Analysis and Applications - This work presents a gesture-based approach to estimate task understanding and performance during remote ultrasound tasks. Our approach is comprised of...     

求解0-1背包问题的混合贪婪遗传算法

求解0-1背包问题（KP）的最优解的时候,传统遗传算法（GA）的局部求精能力不足而简单局部搜索算法的全局探索能力有限,针对上述问题,将这两个算法整合并提出了混合贪婪遗传算法（HGGA）。在GA全局搜索框架下增加局部搜索模块,并改进传统仅基于物品价值密度的修复算子,增加基于物品价值的贪婪混合选项,从而加速寻优过程。HGGA一方面引导种群在进化的优质解空间中展开精细搜索,另一方面依靠GA的经典操作算子开拓全局搜索空间,从而达到算法求精能力和开拓能力的良好平衡。HGGA分别在三组数据上做了测试,结果表明在第一组15个测试用例中的12个上,HGGA能够百分百找到最优解,成功率达到80%;在第二组小规模数据集上,HGGA的性能明显好于其他同类GA和其他元启发算法;在第三组大规模数据集上,HGGA较其他元启发式算法具有更好的稳定性和高效性。