雕龙刻凤的素雅品格——明代家具龙凤装饰纹样研究

龙凤纹样作为中国最古老的传统纹样之一,起源于远古的图腾崇拜。通过对龙凤纹样的特点及运用研究,揭示了在深受明代文人士大夫审美情趣的影响下,明代家具上龙凤纹样所表现出来的飘逸素雅的品格。     

关于高职院校计算机公共课实践教学的探讨

计算机公共课是一门应用性强,以实践教学为主的课程。本文结合目前高职院校教学的实际,针对计算机公共课实践教学中存在的问题和弊端,对高职院校计算机公共课实践教学的方法进行了探讨。提出一套新的计算机公共课实践教学方法,解决了传统实践教学方法中存在的问题,改进了计算机公共课实践教学的效果。     

室内设计的节能方法探析

在全球能源日益紧张的今天,节能与可持续发展理念在中国被提到了前所未有的高度上,而室内环境与建筑能耗有着十分密切的关系。文章从室内设计层面出发,分析中国的室内设计节能现状,找出不利于节能的主要因素,通过解读案例的方式,总结出若干节能措施。     

品味童装——看图案设计在童装中的应用

图案是所有设计专业的学生在学校学习时所必修的一门专业基础课。纵观中华五千年的文明,哪一朝哪一代都有自己独特的图案风格。那么,在今天的图案设计特别是儿童服装的图案设计与应用中,怎样为孩子营造一个童话的世界,展现孩子的童真与童趣?一名优秀的童装图案设计师,应该充分利用自然环境,社会环境,民族心理和传统文化结构所赋予的条件,来解决这个问题,从而构思出独特完美而富有表现力的童装图案设计作品。     

移动可伸缩三维倒立摆模型的双足机器人步态控制策略

双足机器人的步态控制策略是保证双足稳定行走的重要条件之一.结合人在行走时ZMP平稳移动的特性,建立了一种移动可伸缩三维倒立摆模型;在约束平面内分析ZMP与COG的运动关系,将ZMP和COG分别定为快变因子和慢变因子,提出了移动可伸缩三维倒立摆模型的双足机器人步态控制策略;最后通过Matlab/ADAMS进行了步态控制仿真研究.仿真结果表明双足机器人可以稳定地行走,验证了该步态控制策略的可行性.     

一种基于小波卡尔曼滤波的MPLS流量预测算法

MPLS网络流量具有不确定性和突发性的特征,针对该特征分析了现有网络流量预测模型的不足,并提出了一种更具针对性的基于小波和卡尔曼滤波的流量预测模型.利用卡尔曼滤波目标的小波变换系数,通过与多尺度分析方法相结合,设计和实现了具备实时性和递归性,同时具有多尺度分析能力的小波-卡尔曼滤波混合流量预测模型.通过仿真模拟实验,结果表明MPLS流量预测算法相对于传统流量预测模型具有较好的实时性和预测精度,而且算法的复杂度也比较低.     

HMM在自然语言处理领域中的应用研究

隐马尔可夫模型（HMM）是一种强大的统计学机器学习技术,该模型已经成功地应用于连续语音识别、在线手写识别,在生物学信息中也得到了广泛的应用。由于该模型的强大的学习能力,在自然语言处理领域逐渐得到了应用。对隐马尔可夫模型在词性标注、命名实体识别、信息抽取应用中的关键问题进行了分析。着重分析了在信息抽取时使用隐马尔可夫模型的重点和难点问题,期望让更多的研究人员进一步认识和了解HMM。最后分析了隐马尔可夫模型在应用中的不足之处和改进研究。     

基于边缘信息C_V模型的医学图像分割方法

图像分割是医学处理中的重要研究内容之一,提出一种基于边缘信息的改进的C_V模型的医学图像分割方法.在模型中增加了表征边界特征的项,利用图像的边界信息与区域信息为分割服务,克服了传统C_V模型不能利用图像的梯度信息的不足.并对C_V模型的区域信息项进行了改造,改变了传统C_V模型中均值取值的定义,提高了对灰度层次丰富的图像分割能力.增加了距离函数惩罚项,将距离函数重新初始化的过程并入整个水平集框架模型中,极大地提高了曲线演化与分割速度.实验表明该模型是有效的医学图像分割方法.     

一种支持事件驱动数据关联的业务服务对象模型

为了解决不同业务流程在实时联动的过程中由于人工操作导致延迟的问题,提出一种支持事件驱动数据关联的业务服务对象模型根据领域的内聚性和稳定性,领域专家建模业务服务对象,其中包括业务流程抽象·业务服务和数据抽象-数据对象,业务人员利用业务服务对象定义数据关联的业务规则,这些业务规则通过事件驱动的方式实现不同业务流程的实时联动.实验数据表明,基于业务服务对象的分布式状态变迁算法在业务流程联动中不仅具有良好的容错性而且高效.     

可控P2P流媒体分发的利他协作机制研究

可控网络环境下的P2P流媒体分发是近期的研究热点.利用帮手节点协助分发是可控P2P特有的分发方式,目前这方面的研究还很少.针对已有方案存在的问题,提出一套帮手节点协助的流媒体分发方案,对方案的体系结构、资源分配、资源调度等算法进行详细的描述.与其他方案相比,本方案无须对媒体数据进行特殊编码处理,与数据驱动模式完全兼容.实验证明,非编码的帮手协助机制可以极大地提升系统性能,方案是可行、高效的.