基于T-prim模型的肺气管分割算法

针对现有高阶支气管分割算法计算成本过大或分割精度不足等问题,提出一种基于T-prim模型的肺气管树分割算法。通过形态学灰度重建对CT图像进行初步处理,使用区域生长算法得到主支气管;从马尔可夫随机场的角度对分水岭算法分割框架进行优化,得到优化的分割框架;利用主气管骨架提取自动获得种子节点,算法迭代构造出T-prim模型,利用优化的分割框架得到完整的肺气管树。通过与两种EXACT09竞赛算法的对比实验证明了该算法在不依赖于种子点的人工选择,不需要训练集的条件下,能以极低的泄漏量获得更完整的分割结果。     

电话诈骗识别系统的设计与实现

本文将当前频发的电话诈骗问题与人工智能技术相结合,设计并实现了一个基于卷积神经网络的电话诈骗识别系统,该系统首先清洗并处理已采集的大批量用户话单数据,将其构建成用户特征图片,然后使用基于卷积神经网络技术构造的电话诈骗识别模型,对输入的用户通话特征图片进行挖掘,识别出诈骗人员的用户行为,从而帮助人们在通话初期提前识别出诈骗电话。     

招聘网站的岗位分析系统设计与实现

随着高校扩招,应届毕业生人数逐年增长,就业压力不容小觑。针对就业难的问题,进行招聘网站数据分析,挖掘出岗位所需技能,再结合学生在校时所学课程,二者对比,就能很好地给学生推荐合适的工作,并且给学校专业人才培养方案中的岗位职业定位     

Simultaneous untangling and smoothing of quadrilateral and hexahedral meshes using an object-oriented framework

In this work, we present a simultaneous untangling and smoothing technique for quadrilateral and hexahedral meshes. The algorithm iteratively improves a quadrilateral or hexahedral mesh by minimizing an objective function defined in terms of a regularized algebraic distortion measure of the elements. We propose several techniques to improve the robustness and the computational efficiency of the optimization algorithm. In addition, we have adopted an object-oriented paradigm to create a common framework to smooth meshes composed by any type of elements, and using different minimization techniques. Finally, we present several examples to show that the proposed technique obtains valid meshes composed by high-quality quadrilaterals and hexahedra, even when the initial meshes contain a large number of tangled elements.     

单位计算机网络的建设与维护

计算机网络有效地提高了工的作效率和信息的使用效率,计算机网络的建设既要抓住时机,又要结合本单位的实际情况,注重网络的实际应用价值。从电子政务、办公自动化、数据库以及交通信息化等角度分析了单位计算机网络的建设工作,并对网络的维护工作进行了探讨。     

仿真应用问题中通用框架的技术研究

基于仿真的类似应用问题,具有很大的相似性,在构建新的应用系统时可以把相同的东西,如方法、模型、框架、数据提取出来共享,其它不同的地方根据需要做出相应的改造,可以达到快速开发、迅速升级的目的。基于这种共享的思想,提出一种基于仿真的通用框架规范SBX,给出仿真应用通用软件的四层结构体系,并介绍有关软件设计的4项主要内容及其6种关键技术。基于SBX仿真通用框架规范,不断完善相应的应用理论,能快捷和方便地实现系统的更新换代,使各类仿真应用系统发挥更大的作用。     

Mapping the IEC 62264 models onto the Zachman framework for analysing products information traceability: a case study

In order to face new regulation directives regarding the environment and also for improving their customer relationship, enterprises have to increasingly be more able to manage their product information during the entire lifecycle. One of the objectives among others in this paper is to deal with product traceability along the product lifecycle. To meet this objective, the information system has to be designed and, further built in such a way all information regarding products is recorded. The IEC 62264 standards define generic logical models for exchanging product and process information between business and manufacturing levels of enterprise applications. Thus, it can be a base for product information traceability. However, its complexity comes from the fact it mixes conceptual and implementation details while no methodology exists that defines how to instantiate it. Product traceability is then needed to increase its abstraction level in order to concentrate on its concepts and managing its application by providing a methodology for its instantiation. In this paper, we propose to map the IEC 62264 standard models to a particular view of Zachman framework in order to make the framework concrete as a guideline for applying the standard and for providing the key players in information systems design with a methodology to use the standard for traceability purposes.     

J2EE集成开源框架的应用与研究

在设计模式MVC思想的基础之上,该文提出了基于WebWork、Spring和Hibernate的J2EE轻量级集成框架的应用。首先简要的介绍了这三种开源软件的基础技术,然后给出了整个集成框架的原理,最后分析了在Web项目中集成框架的应用,并说明了集成框架在代码复用和开发效率上的优势。     

深度卷积神经网络的多GPU并行框架

近年来,深度卷积神经网络在图像识别和语音识别等领域被广泛运用,取得了很好的效果。深度卷积神经网络是层数较多的卷积神经网络,有数千万参数需要学习,计算开销大,导致训练非常耗时。针对这种情况,本文提出深度卷积神经网络的多GPU并行框架,设计并实现模型并行引擎,依托多GPU的强大协同并行计算能力,结合深度卷积神经网络在训练中的并行特点,实现快速高效的深度卷积神经网络训练。      

基于静态自适应外观模型纠正的目标跟踪算法

针对单目标跟踪过程中难以长期稳定跟踪的问题,提出一种基于静态-自适应外观模型纠正的跟踪算法。首先将跟踪过程中可能遇到的干扰因素分为来自环境和目标本身两类,分别提出静态外观模型和自适应外观模型,静态外观模型用于全局匹配,自适应外观模型用于局部跟踪,静态模型纠正自适应模型的跟踪漂移问题;使用单链接层次聚类算法去除两种模型融合后引入的噪声;针对运动目标消失再出现时难以捕获的问题,使用静态模型进行全局搜索,捕获目标。对于实验中的视频序列,视频序列中目标的中心位置准确率为0.9,计算机每秒能够处理26帧图像。实验结果表明,该跟踪算法框架可以实现长期稳定的跟踪,具有良好的鲁棒性和实时性。