一种改进预测结构的多视点视频编码

多视点视频编码是视频编码的研究热点之一。针对联合多视点视频编码（Joint Multi-view Video Coding,JMVC）采用的分层B帧预测结构编码复杂度高,随机访问性能较差等缺点,提出了一种改进的预测结构。所提出的预测结构对B视点中以前一帧作为其时间参考的帧仅采用时间预测,对所有P视点的非关键帧均不进行视点间预测,有效地降低了计算复杂度,提高了随机访问性能。通过选取合适的I视点位置,以减少结构简化带来的编码效率损失。实验结果表明,与分层B帧预测结构相比,所提出的预测结构在保证编码效率损失不大的情况下,显著降低了平均编码时间。改进的预测结构也具有更好的随机访问性能。     

基于游程编码思想的条码定位与识别方法

在复杂背景中的定位条码是图像式条码识别系统中的一个关键步骤,如何在复杂的背景中快速、白动地检测出条形码是该文的主要研究内容。首先介绍了条型码的编码结构,然后提出了一种基于游程编码思想的条码定位与识别方法,最后通过给出相关实验结果,验证了该算法的可行性和实用性。     

基于网络编码的异构无线传感器网络数据广播协议

本文提出一种适应异构无线传感器网络的能量感知的网络编码数据广播协议(ENCBP)。传感器节点根据邻居能量信息列表实时地计算节点剩余能量的线性映射值。在此基础上,采用能量感知的网络编码转发概率机制,使具有较高剩余能量的节点比低能量节点拥有更高的数据转发优先级,以实现能量均衡的数据传输。另外,采用伪广播机制对协议进行优化,以提高数据包投递率。仿真结果表明,ENCBP不仅可以有效实现网络的能耗均衡,以延长网络的生命周期,还能在一定程度上降低数据包传输时延,从而提高数据通信性能。     

区位码/国标码输入法技术初探

计算机技术领域中,使用键盘输入汉字的方法实质是区位码/国标码输入法。本文介绍了区位码/国标码输入法的现实意义,IME的组成结构以及区位码/国标码输入法的发展动态。主要说明区位码/国标码输入法在中文键盘输入法的重要地位,并简单分析了中文键盘输入法编辑器的组成结构等技术。     

基于多维特征的开源项目个性化推荐方法

随着软件协同开发技术与社交网络的深度融合,社交化开发范式已成为当前软件创作与生产的重要方式。这一软件开发模型的灵活性与开放性,吸引了大规模的外围贡献者加入到开源社区中,形成了巨大的软件生产力。在开源社区中,这些分布广泛、规模巨大的外围贡献者主要以一种无组织的松散方式进行协同。他们需要花费大量的时间和精力,在海量的开源项目中寻找到自己真正感兴趣的项目并进行长期贡献。为了提高大规模群体协同的效率,本文提出一种基于多维特征的开源项目个性化推荐方法（即RepoLike）。该方法从开源项目自身流行度、关联项目技术相关度以及大众贡献者之间的社交关联度等三个维度度量开发者和开源项目之间的关联关系,并利用线性组合和Learning To Rank方法构建推荐模型,从而为开发者提供个性化的项目推荐服务。通过大规模的实证实验表明,RepoLike在推荐20个候选项目时的推荐命中率超过25%,能够有效地为开发人员提供有价值的推荐服务。     

基于加密编码矢量的农业无线传感网数据安全存储方法

无线传感网为精准农业生产环境监测提供了一种有效的解决方案。针对当前农业生产中无线传感网感知数据传输和存储过程中存在的安全性不高、存储效率不佳的问题,在研究农业无线传感网主要特征的基础上,分析了云存储技术对农业传感器感知数据存储的有效性,利用改进的网络编码技术降低了传感器感知数据在传输汇聚时对无线网有限带宽的占用率,给出了基于加密编码矢量方法的农业无线传感网感知数据传输、存取安全性和效率分析,提出了一种基于加密编码矢量的农业无线传感网感知数据信息的安全存储新方法。大田生产环境测试结果表明,基于网络编码的加密编码矢量方法安全性较高,在数据量显著增加的情况下传输性能可进一步得到提升,从而验证了本方法的合理性和实用性。     

面向嵌入式VLIW处理器的代码压缩技术

随着嵌入式系统的发展,在性能不断提高的同时,软件代码规模也不断扩大.而超长指令字结构更加引起了代码的膨胀,因此代码压缩技术变得很重要.本文基于自主研发的SDSP处理器核,应用3种压缩编码技术,比较它们压缩的效果,并讨论了包括压缩后地址的重映射以及解压缩结构的整体硬件方案.     

快速AVS2帧内预测选择算法

针对目前数字音视频编解码技术标准(AVS2)中帧内预测模式判断过程计算较为复杂,而如今超高清视频的普及给编解码系统带来很大压力的问题,提出了一种快速帧内预测选择算法.该算法先对最底层最小编码单元(SCU)进行预测模式删选,减少了底层SCU的计算量;再通过下层编码单元(CU)的预测模式得到上层CU的预测模式,从而减少了上层CU的计算量.实验表明,该算法对压缩效率的影响很小,并且编码时间平均下降超过15%,并可有效地降低帧内编码的复杂度.     

基于遗传算法的查询优化算法及其在税收专业化系统中的应用研究

税收专业化是税收发展的必然趋势,税收专业化系统将税收工作信息化、专业化、智能化,提高了税收效率,节省了资源。随着系统数据量的日趋庞大,记录查询的结果越来越差。提出一种基于改进遗传算法的查询优化技术,改进适应税收专业化系统的编码方案,以及相对应的交叉算子、变异算子,应用于税收专业化系统时,表现出良好的性能,与一般查询方法相比,能大大提高数据查询的查全率与查准率。     

能量捕获无线传感器网络中低时延的可靠数据传递

在能量捕获无线传感器网络(EH-WSN)中,采用网络编码(NC)技术可有效提高数据传递的可靠性。已有的研究成果大多采用固定的数据速率(DR)和固定的最大重传次数(MNR),传输时延较高。为了降低传输时延,结合EH-WSN中节点的能量捕获特性和相邻节点之间的无线链路质量,提出一种优化数据速率和最大重传次数的低时延数据传递方案。通过对节点的能量捕获过程和能量消耗进行建模,给出了节点的剩余能量公式;对相邻节点之间的无线链路质量进行建模,推导出节点发送数据包的成功收包率和每个数据包的期望传输次数,进而推导出传输路径上每一跳的传输时延公式;基于优化方程,在节点满足链路收包率条件和剩余能量条件的前提下,对其数据速率和最大重传次数进行优化配置,使得每一跳的传输时延最小。实验结果表明,与采用固定数据速率和固定最大重传次数的数据传递方案相比,所提出的方案具有最小的端到端传输时延。