基于区域划分的出租车统一推荐算法

针对在极端天气或交通繁忙时乘客无法快速搭乘出租车到达目的地的问题,提出一种基于区域划分的出租车统一推荐算法,不仅提供普通打车服务,同时提供拼车服务。首先,将区域作为旅程标识,在旅程匹配方面化不可能为可能;其次,在拼车服务中算法将两对路线相近的乘客进行即时匹配,帮乘客拼车共乘;最后,选取绕远时间比例最小的出租车推荐给用户。使用包含14747辆出租车的全球定位系统（GPS）数据对算法进行评估,与CallCab系统相比虽然在减少的总里程数上下降了10%左右,但每次拼车平均只需要多花费6%的时间,且降低的送达乘客总里程数同样达到30%,不仅大幅度减少汽车尾气的排放,同时在用户更加关注的时间消耗方面表现更佳。     

Web Services在构建企业信息化平台中的应用研究

企业信息化建设一直是企业比较关心的课题之一,但是随着网络技术和通信技术的飞速发展,在企业内部或不同企业间如何实现信息共享和数据集成,成为构建企业信息化平台中所必须解决的关键问题。讨论了Web Services的基本概念和体系架构,根据Web Services与企业信息化的特点,提出了利用Web Services构建企业信息化平台,并结合企业实际运营中的相关服务,给出了Web Services在构建企业信息化平台中的具体应用。     

CORBA与Web服务在动态电子商务中的集成

随着信息技术的不断发展和互联网的日益普及,基于传统分布式技术的商务环境暴露出越来越多的问题,动态电子商务成为下一代电子商务发展的目标.阐述了CORBA与Web服务技术的特点,通过可能集成方案的比较,提出了用Web服务封装CORBA对象,实现两者有机集成的动态电子商务应用架构,从而解决了出于安全考虑防火墙阻隔除HTTP以外的其它网络协议的问题.     

面向IPv6的P2P流量管理机制研究

互联网正朝着IPv6的方向发展,P2P应用将是推动IPv6产业化的重要力量,但P2P业务在推动Internet宽带化的同时也带来了因资源过度占用而引起的网络拥塞问题和安全隐患.介绍了对等网络的基本概念,讨论了IPv6对P2P的支持功能,总结了应用于IPv6环境的P2P流量识别策略,设计了支持P2P流量识别的IPv6流标签和跳到跳选项,提出了面向IPv6的P2P流量管理模型,并分析了模型的功能组成及工作机制.     

MPLS故障恢复中报文丢失及失序问题研究

介绍了几种主要的MPLS故障恢复模型,分析了各种模型使用过程中产生的报文丢失及失序问题.提出了一种基于Haskin故障恢复方法的故障恢复模型,并对该模型中流量重定向、流量切换以及流量汇聚的方法进行详细阐述.该模型能较好的解决由于流量切换而引起的报文丢失及失序问题.最后结论中指出了模型的不足,并提出了以后的研究方向.     

基于数据网格技术的可共享e-Learning平台的设计

e-Learning已成为最受欢迎的教学方式之一.SCORM作为最流行的e-Learning标准已被不同的e-Learning平台采用.只要符合SCORM标准的课件就可以被其它e-Learning平台共享.但是大多数的e-Learning平台不能直接在Intemet上共享课件.基于这个问题,采用称为数据网格的网格计算技术,设计了一个可共享的e-Learning平台,可以整合不同的SCORM平台形成一个大型的分布式e-Learning环境.     

距离和属性结合的轨迹数据公共子模式发现

分析了传统公共子模式发现方式中存在的问题,提出了一种距离和轨迹属性相结合的公共子模式发现算法。该算法基于平移的最小Hausdorff距离的思想,通过计算时序点集合和参考点的属性阈值找出其中的公共子模式,从而在一定程度上减少了公共子模式的发现个数,提高了实验结果的准确度,使发现到的公共子模式更具有实际意义。并对其进行了仿真实验,实验结果表明了算法的有效性。     

基于三角不等式的时间序列相似性搜索算法

由于传统的时序相似性度量方式不满足距离三角不等式关系,影响后续的相似性搜索及关联规则的获取,在时序符号化的基础上,提出一种满足三角不等式的符号化距离度量方式。与MINDIST_PAA_SAX和Sym_PAA_SAX度量方式进行比较,其结果表明,该度量方式在异常检测和相似性查询上具有较好的优越性。实验结果表明,该方法在相似性搜索及关联规则的获取方面具有更高的可信度。     

时空图卷积网络与注意机制的视频目标分割

目的 从大量数据中学习时空目标模型对于半监督视频目标分割任务至关重要,现有方法主要依赖第1帧的参考掩膜（通过光流或先前的掩膜进行辅助）估计目标分割掩膜。但由于这些模型在对空间和时域建模方面的局限性,在快速的外观变化或遮挡下很容易失效。因此,提出一种时空部件图卷积网络模型生成鲁棒的时空目标特征。方法 首先,使用孪生编码模型,该模型包括两个分支：一个分支输入历史帧和掩膜捕获序列的动态特征,另一个分支输入当前帧图像和前一帧的分割掩膜。其次,构建时空部件图,使用图卷积网络学习时空特征,增强目标的外观和运动模型,并引入通道注意模块,将鲁棒的时空目标模型输出到解码模块。最后,结合相邻阶段的多尺度图像特征,从时空信息中分割出目标。结果 在DAVIS（densely annotated video segmentation）-2016和DAVIS-2017两个数据集上与最新的12种方法进行比较,在DAVIS-2016数据集上获得了良好性能,Jacccard相似度平均值（Jaccard similarity-mean,J-M）和F度量平均值（F measure-mean,F-M）得分达到了85.3%,比性能最高的对比方法提高了1.7%;在DAVIS-2017数据集上,J-M和F-M得分达到了68.6%,比性能最高的对比方法提高了1.2%。同时,在DAVIS-2016数据集上,进行了网络输入与后处理的对比实验,结果证明本文方法改善了多帧时空特征的效果。结论 本文方法不需要在线微调和后处理,时空部件图模型可缓解因目标外观变化导致的视觉目标漂移问题,同时平滑精细模块增加了目标边缘细节信息,提高了视频目标分割的性能。     

基于二分图的故障规则匹配优化算法

针对传统的基于相似度的故障规则匹配方法中未考虑输入条件与规则前件的整体匹配程度问题,采用二分图最优匹配方法对匹配过程进行优化,提出一种基于二分图的故障规则匹配优化算法,并将其应用于故障诊断推理．实例分析表明,与其他相似度匹配算法相比,所提出的方法有效提高了规则匹配的准确率,而且降低了时间消耗．