基于介电润湿的数字微流控系统液滴精准生成与分裂

基于介电润湿(EWOD)效应的数字微流控(DMF)系统能实现微升级别的多个液滴移动、分裂、合成等操作.针对目前基于EWOD的DMF系统液滴生成和分裂精度不高、效率低、难以精准控制的问题,在传统的电极设计基础上,设计了一种可以实现液滴精准生成和分裂的混合型驱动电极的EWOD芯片,并且研制了能与设计芯片匹配的驱动控制系统....     

基于.NET的热带亚热带果树高产高效技术服务系统的设计与实现

提出了一个基于.NET的热带亚热带果树高产高效技术服务系统的总体架构,并对其功能模块和程序设计进行了详细描述,其中重点阐述了系统设计中推理机的设计,基于托管容器式持久性(CMP)数据访问方式的体系架构设计,权限分配策略、系统安全等关键技术.实践结果表明,CMP与传统数据访问方式相比使系统能增强功能、更加易于维护扩展,并且在数据结构变化时可以简单快速修改代码,最后总结了系统的特点.     

融合级联上采样与下采样的改进随机森林不平衡数据分类算法

数据不平衡会严重影响传统分类算法的性能,不平衡数据分类是机器学习领域的一个热点和难点问题。为提高不平衡数据集中少数类样本的检出率,提出一种改进的随机森林算法。该算法的核心是对每一棵通过Bootstrap采样后的随机森林子树数据集进行混合采样。首先采用基于高斯混合模型的逆权重上采样,然后基于SMOTE-borderline1算法进行级联上采样,再用随机下采样方式进行下采样,得到每棵子树的平衡训练子集,最后以决策树为基学习器实现改进机随机森林不平衡数据分类算法。此外,以G-mean和AUC为评价指标,在15个公开数据集上将所提算法与10种不同算法进行比较,结果显示其两项指标的平均排名和平均值均为第一。进一步,在其中9个数据集上将其与6种state-of-the-art算法进行比较,在32次结果对比中,所提算法有28次取得的成绩都优于其他算法。实验结果表明,所提算法有助于提高少数类的检出率,具有更好的分类性能。     

深化施工设计 创建精品工程

深化优化施工设计是创建精品工程的先导。结合工程实例,从八个方面详细介绍了如何根据施工图纸、工程特点和难点、工程要求等进行设计转化,并有针对性地策划和设计出新的亮点。     

数据库安全性控制的研究

针对目前数据库面临的安全威胁,从数据库安全的内涵出发,分析影响数据库安全的因素,提出数据库系统的安全体系三个层次框架.重点论述这三个层次的数据库安全控制采取的技术手段和措施,并在此基础上设计了一种安全数据库体系结构,实现数据库多层安全控制技术协作与管理,更可靠地保证数据库的安全.最后展望数据库安全研究的方向.     

基于改进AFSA算法的BP神经网络的研究

针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出将改进的人工鱼群算法与BP算法相结合的混合算法训练人工神经网络,建立了相应的优化训练模型及训练过程.通过基于生物免疫机制改进的人工鱼群算法优化训练多层前向神经网络,使神经网络对训练初值和参数要求不高,扩大了权值的搜索空间,提高了收敛速度和学习精度,有效地协调全局和局部搜索能力.仿真结果表明,该算法性能优于其它算法,具有均方误差值小,收敛速度快和计算精度高等特点,是一种更有效的神经网络训练算法.     

AJAX协同OWC技术在农业政务管理信息系统的研究

在深入研究了AJAX和OWC技术的基础上,针对.NET系统中存在用户等待时间较长、文字报告缺乏直观、形象化等同题,提出了一种AJAX OWC技术与.NET平台结合的方法,并成功地在农业政务管理信息系统中得到应用.该方法在现有.NET三层体系结构下添加AJAX引擎.在页面部分与用户交互,并分担部分业务层逻辑.系统实际应用结果表明,在.NET平台下应用AJAX和OWC技术,能使系统层次清晰,减少系统冗余代码,减轻服务器压力,提高系统的响应速度,减少用户的等待时间,还能将无刷新页面图形化显示功能成功应用在综合统计和分析预测中,有效辅助领导决策.     

“数据库原理及应用”教学改革探索与实践

针对数据库原理及应用教学中存在的教学方法陈旧、理论与实践教学脱节等问题,结合教学实践,以培养学生学以致用、所学知识与IT企业人才需求对接、提高教学质量为出发点,对教学内容、教学方法、教学手段、实验体系等环节的教学改革措施进行了探讨,并提出了一些教学改革建议,以期对数据库原理及应用课程的教学研究和实践有所帮助。     

案例推理在果树病虫害诊断与防治专家系统的研究

根据果树病虫害诊断与防治的特点和要求,将案例推理技术引入到果树病虫害诊断与防治专家系统设计中。阐述了案例推理概念和工作过程,在具体应用中提出了案例知识表示、两层的案例库组织结构和检索推理机制,得出基于案例推理果树病虫害诊断与防治专家系统实现算法流程。该系统在实际应用中获得了较好的效果。     

基于区块链的渔业种质资源管理系统设计

针对传统渔业种质资源管理系统存在的数据中心化存储、数据易篡改和数据信任,以及难以高效获取与利用多源异构渔业疾病数据等问题,在分析区块链与知识图谱关键技术的基础上,设计了渔业种质确权可信溯源区块结构,确保渔业种质溯源数据不可伪造和安全可信;提出了“On-Chain+Off-Chain”渔业种质资源可信确权信息协同管理存储策略,解决渔业种质资源溯源区块链网络中各节点数据存储压力大、查询效率低等问题;构建渔业疾病知识图谱,实现渔业疾病数据隐藏关系的有效挖掘;基于微服务技术研制了集种质确权、品种选择、疾病防治、知识图谱、环境智能预测等一体化的渔业种质资源管理系统,实现渔业种质资源可信确权与管理、渔业养殖品种智能分析与决策、海量异构的渔业疾病知识资源池的集成与共享、环境参数(溶解氧浓度、酸碱度等)智能预测预警等功能。测试结果表明,该系统解决了溯源信息真实可信的问题,有效挖掘出渔业疾病数据中隐藏的关系,并取得了较好的应用效果。