基于SVG的手机软件可视开发研究

探讨了W3C组织提出的Mobile SVG规范及其在图像设计上所表现出来的优点,并给出了与Java ME平台结合的框架体系,阐述了可视Mobile开发工具提供的移动应用软件开发包,通过重构一个基于SVG的Java ME手机软件项目,论证了Mobile SVG技术在移动应用开发中的优越性.     

C逆编译系统的中间语言的一种优化表示方法

数据类型的重新定义、控制流恢复和自定义函数或结构体的识别是结构化语言逆编译过程中的难点,以往研究多采用改进汇编语言的数据类型表示和增加自定义函数或结构体的特征量的方式来优化逆编译结果。使用中间语言抽象表示逆编译后得到的汇编语言的语言形式,并设计了一种新的逆编译模式,一定程度上提升了逆编译结果的识别率、可读性和完整性。     

零售用户谈CRM管理和实施

【编者按】如今,零售业的经营理念已从昔日的“以商品为中心”转变为“一切以客户为中心”,做好客户关系管理（CRM）日渐成为零售商们增加销售量和利润的重要手段。面对风生水起的CRM实施和应用,如何有效利用CRM进一步提升管理水平,以力争在市场竞争中处于有利地位？本刊特邀请了不同业态的零售用户谈谈他们的观点和做法,大家互相交流,共同发展。     

利用曲率信息的图像分割改进模型

首先从理论上分析无须重新初始化的水平集方法的主动轮廓图像分割模型,该模型对一些具有不光滑尖角的图像进行分割时,捕捉这些尖角往往不精确甚至失败;然后对利用边缘检测函数的曲率信息识别出凸尖角并进行分割的方法进行研究,由于此方法没有考虑凹尖角的情形,故对含凹尖角的图像分割效果不理想。为解决该问题,提出利用图像的曲率信息识别出凹尖角,再将其与利用边缘检测函数曲率信息识别凸尖角的方法相结合,进一步修正边缘检测函数,达到准确捕捉物体的凸尖角和凹尖角的目的,保证了分割的准确性。数值实验表明,该方法的分割效果较好。     

浅谈软件设计与SOA

全球化的市场要求企业通过协同工作来提高自身的竞争力,这激发了企业去寻求加强计算机应用软件系统之闻的互操作性.如今,面向服务的体系结构(SOA)建立了一种描述服务并通过标准化方法来使用服务的一种应用体系架构.使得公司的竞争力通过采用基于标准的环境扩展得到提高,加强了计算机系统应用的互操作性.本文阐述了SOA对软件研发过程的重要意义以及对软件设计思维的重要变革.     

应用原对偶方法光滑向量的四阶算子分裂方法

高阶算子分裂方法在改善图像边缘阶梯化、提高计算效率等问题上有很好的作用,其主要思想是将四阶的偏微分方程分裂成两个二阶的偏微分方程分别求解,先进行向量光滑,然后再进行图像重构。相对于第一步的一般显式数值迭代方法,本文应用原对偶格式进行变量替换,应用拟牛顿进行向量光滑。数值结果表明,该方法很好地提高了信噪比,且视觉效果显著。     

基于WinCE6.0的LPC3250串口驱动程序开发

LPC3250微控制器具有很好的市场前景,基于它的硬件平台进行WinCE6.0的串口驱动开发是个难点。本文简单介绍了WinCE6.0的串口驱动模型;结合LPC3250串口的特殊性,详细说明在串口驱动开发的具体实现过程中如何配置串口相关的寄存器和处理中断;并分析了相关的部分源代码、注册表和Source文件。该驱动程序的实现为各种串口驱动开发提供了方便,经过测试,该设计方案是正确可行的。     

基于网站日志挖掘的频繁遍历主干子网发现

WWW 上用户的访问路径信息会被记录在WEB 服务器的日志记录中,分析这些日志并挖掘出用户的主要行为模式,可以提取出WEB 网站被频繁访问的主干部分。本文首先将原始日志信息整理成目标页前向访问路径集TUPD（Target Pages User Forward Access Path Dataset）,然后在TUPD 上生成加权网站结构多维树WWSSMT(Weighted Web Site Structure Multi-Tree),最后引入决策频度阀值S,删除所有WWSSMT 中weight相似文献   

ISTFS中数字水印安全机制的研究与应用

由于对数字多媒体产品的版权管理、传播追踪以及安全验证和版权保护的需要,数字水印技术得到了空前的发展,但是把数宇水印应用到文件系统中来保护版权和记录操作系统的关联性还是一个开创性的尝试。在此。文章介绍了ISTFS文件系统以及该文件系统的安全机制,然后把数字水印技术应用到ISTFS文件系统中,通过文件中的数字水印信息记录操作系统的关联性,不但实现了对数字文件的版权保护和传播追踪,而且达到了对文件系统的开发者及所有者权益的保护,这也是数字水印技术在操作系统安全机制中应用的最新尝试。     

原对偶积极集法求解改进的有界约束图像恢复问题

为了提高模糊加噪声图像的恢复质量,提出了一种用于图像恢复处理的改进的带约束的正则化模型。该模型首先利用Levine等人提出的变指数、线性增长函数作为正则项,并根据图像局部特征选择合适的正则参数,这样既保留了总变差正则化方法在恢复图像边缘方面的优势,又减少了梯子现象;其次,为进一步提高恢复图像的质量,在此基础上再添加有界约束条件,如将灰度值固定在某范围内,以形成约束优化问题。由于它的求解相对复杂,为此可应用原对偶积极集法求解,其实质就是用半光滑Newton法来求解由约束优化问题转化所得到的方程组。数值实验表明,此方法是可行的和有效的。