速度创意沟通成就三星手机--访三星电子无线事业部部长朴商镇先生

不得不说，随着文化哈韩现象的出现，越来越多的年轻人喜欢上韩国的产品，手机是其中最明显的例证，三星手机无疑在这种哈韩现象中受益匪浅。不过抛开现象看本质，三星手机的确以其出色的设计、优异的品质和不断的创新赢得消费者的青睐。是什么原因能使三星手机如此准确地把握成功要素呢?记者日前有机会前往韩国三星总部及龟尾生产基地采访，从中得到了某些答案。     

基于科学工作流的组织层级比较分析

基于一个专门程序环境的科学工作流,对组织层级的比较分析进行了研究。结合科学工作流在s．P树变换与测度中的运用,为组织层级的比较分析提供了系统科学的处理办法：通过对不同组织层级之间的最小变换进行测度,为组织变革的代价提供一定程度的参考。     

一种新型指纹锁电路设计

市场上主流的电子锁是基于密码设计的。密码锁的最大的缺陷是密码容易被他人窃取、猜测及遗忘。随着生物技术的发展,越来越多的活体技术应用到识别系统中,如指纹、掌纹、人脸、虹膜等。相对于其它的活体识别技术,指纹识别系统以其可实现性强,成本相对低廉,同时又具备较高的安全性,被越来越多的应用到各种场合。文章给出了一种新型的指纹锁架构,并详细论述了系统的各个组成部分以及指纹识别算法的实现流程。文章对降低系统功耗和增加保密性都提出了独特的方法。     

一种基于决策树和词义相似度的N1+N2结构语法关系判定方法

设计了一种基于决策树算法的N1+N2结构语法关系判定方法.首先建立了该结构的语料库,对每条语料都标注构建特征集所需的词性、《同义词词林》语义编码、语法关系和词义相似度等信息;然后为证明相似度在判断语法关系中的合理性,根据语言学原理研究了N1+N2结构两个名词间语义相似度与语法关系之间的内在规律:①从语法关系的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并列关系>复指关系>定中关系>主谓关系;②从语言功能焦点的角度比较两个名词间的语义相似度结果为:并焦型短语>后焦型短语.最后以此为基础构建了特征集,运用决策树C4.5算法建立了自动判定N1+N2结构语法关系的方法.运用该算法在自建语料库的测试集中进行测试,正确率为89.39％.     

基于多补丁和多尺度层级聚合网络的快速非均匀图像去雾

尽管基于卷积神经网络的去雾算法在合成的均匀雾气数据集上已经取得了巨大进展,但在真实的非均匀有雾图像上仍然表现不佳.为了快速有效地去除图像中的非均匀雾气,文中首先提出了一种多补丁和多尺度层级聚合网络结构(Multi-patch and Multi-scale Hierarchical Aggregation Network,MPSHAN),融合了多补丁局部化信息和多尺度全局化信息.其次,提出了层级融合模块(Hierarchical Fusion Module,HFM),既解耦了残差融合以实现更丰富的非线性特征表达,又通过通道注意力机制提升了关键位置的特征融合质量.同时,对层级结构使用扩张卷积获得多尺度信息,增强特征图以优化融合效果.此外,在损失函数中加入频域损失以恢复更好的边缘质量.实验结果表明,所提算法在非均匀雾气图像上具有很好的鲁棒性,1200×1600高分辨率图像的平均处理时间仅有0.044s,相比其他去雾算法,其在图像去雾效果和运行时间之间实现了更好的平衡.     

计算机网络实验的多层级探究式学习模式研究

探究式学习是以学生自主探究为主的一种积极的学习过程,借助它可以构建以"学生为中心"的学习模式。面向高等工程教育学生专业能力与工程素养的培养,根据工程技术领域知识建构、技术积累和能力培养的一般规律,提出一种以实验与项目为主要形式的多层级探究式学习模式,并在《计算机网络》课程教学中给出具体实施范例。     

新形势下行政审批制度政策解析

正截至2014年3月,国务院取消和下放的行政审批项目已达362项,今年还将再取消和下放行政审批事项200余项,在新的改革形势下,固定资产投资项目审批制度正在发生重大变化,以往需要审批或核准的项目,如今可以通过更简化的程序完成立项。但是在当下各地方政府加快转变政府职能,抓紧做好取消和下放管理层级行政审     

三层级设计理念在HSE体系建设中的应用

中国石油天然气集团公司白2007年推广应用健康、安全与环境管理体系（以下简称HSE体系）以来,大部分所属企业在HSE管理方面取得了卓越成效,健康、安全、环保形势持续好转。但也有部分企业在体系运行上不尽人意。     

基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法

自然语言处理是人工智能与机器学习领域的重要方向,它的目标是利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言。自然语言处理的一个重点研究方向是从文本内容中获取信息,并且按照一定的标签体系或标准将文本内容进行自动分类标记。相比于单一标签文本分类而言,多标签文本分类具有一条数据属于多个标签的特点,使得更难从文本信息中获得多类别的数据特征。层级多标签文本分类又是其中的一个特别的类别,它将文本中的信息对应划分到不同的类别标签体系中,各个类别标签体系又具有互相依赖的层级关系。因此,如何利用其内部标签体系中的层级关系更准确地将文本分类到对应的标签中,也就成了解决问题的关键。为此,提出了一种基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法。首先,该算法利用BERT模型对文本信息进行词嵌入,接着利用自注意力机制增强文本信息的语义特征,然后利用不同卷积核对文本数据特征进行抽取。通过使用阈值控制树形结构建立上下位的节点间关系,更有效地利用了文本的多方位语义信息实现层级多标签文本分类任务。在公开数据集Kanshan-Cup和CI企业信息数据集上的结果表明,该算法在宏准确率、宏召回率与微F1值3种评价指标上均优于主流的...     

面向汽车零部件产业链云服务平台的采购订单整合技术

针对汽车零部件产业链供应商企业群的订单整合集成问题,提出了面向云服务平台订单整合的技术方案.在抽象出订单整合多级映射关系的基础上,建立了多层级订单映射树模型.采用弹性化的动态可配置接口,构建出面向汽车零部件产业链云服务平台的映射规则库,将复杂映射转换为直接映射.运用订单映射树的层级关系,采用映射整合算法,将来自不同整车厂的大批量异构订单整合为供应商企业群所需的零部件生产计划集.结果表明,运用多层级订单映射树模型能支撑面向汽车零部件产业链云服务平台订单整合的扩展应用.