浅谈多媒体教学以信息管理中心为例

高职教育的特点就是以适应社会需要为目标、以培养技术应用能力为主线设计学生的知识、能力、素质结构和培养方案,毕业生应具有基础理论知识适度、技术应用能力强、知识面较宽、素质高等特点.以“应用”为主旨来构建课程和教学内容体系.     

中国银行利率风险实证分析

随着中国融入世界的步伐加快,加入WTO中要求中国放开金融市场的开放程度,利率管制的放松也将逐步的实行,利率风险日益成为中国商业银行面临的重要风险之一。本文从理论和实践角度对中国商业银行的利率风险进行了分析和研究,剖析中国商业银行存在的诸多障碍,指出了商业银行风险管理中存在的问题,并提出中国商业银行利率风险管理建议。     

基于孤立像素点去除的车牌ROI区域快速定位方法研究

车牌识别（LPR）作为当前较为广泛研究的热门课题之一,已经日趋成熟和完善,但传统车牌提取算法中仍然存在对单个像素点过分依赖、识别率不高等问题。提出一种基于孤立像素点去除的车牌感兴趣区域提取方法,在Sobel算子边缘检测算法的基础上,采用基于行列比例和周围相似度两种方法,对单像素点进行处理,有效去除影响感兴趣区域中的孤立点,突出车牌特征并提高识别精度。实验结果表明,该方法较传统方法识别速率平均提高约5%,识别精度平均提高约15%。     

手指静脉图像感兴趣区域提取研究综述

近年全球的疫情促使生物识别技术进一步发展,指静脉识别作为第二代生物识别技术因其具有极高的安全性等优点而被应用于各个领域。指静脉图像感兴趣区域提取作为指静脉识别系统至关重要的一部分,是识别系统性能与适应不同应用场景的保证。分别介绍了商用指静脉识别产品与科研用指静脉采集设备,对其公开数据集进行了整理与分析;重点论述了指静脉图像预处理中感兴趣区域提取的主要工作,对各个步骤的代表性方法进行了深入梳理与分析,并对指静脉特征提取与匹配认证进行了概述;最后对其今后的发展与应用进行了总结与展望。     

基于LSTM与距离优化的兴趣点推荐方法

现有的兴趣点(POI)推荐方法以基于位置的社交网络为准, 通过用户个人的兴趣点访问频率以及其关系者的访问习惯进行推荐, 而兴趣点的地理位置也作为推荐的考虑条件之一. 但大部分的兴趣点推荐仅仅将兴趣点的地理位置作为推荐的偏好参考, 而非用户本身到达该兴趣点的代价, 所以基于类似方法所产生的某些兴趣点候选项可能符合用户偏好, 但其可达性并不好. 针对上述问题, 本文提出了一种基于LSTM与距离优化的兴趣点推荐方法.该方法首先根据用户的社交关系网信息对用户与兴趣点的交互矩阵进行补充, 然后对此矩阵进行分解生成兴趣点隐向量. 最后, 以用户的兴趣点访问记录为依据建立兴趣点隐向量之间的时序关系, 并且以类递归形式的模型对序列进行学习, 推断出用户未来可能访问的兴趣点序列. 本文使用Gowalla和Yelp数据集对模型的性能进行验证, 发现在有限的信息维度下, 该模型的推荐准确率与其它代表性推荐模型相比有略微的提升, 且所生成的兴趣点序列对当前用户具有较好的可达性.     

基于人工免疫算法的增量式用户兴趣挖掘

了解用户兴趣是为用户提供个性化服务的关键.用户兴趣有短期兴趣和长期兴趣之分,且具有不稳定性.受人工免疫系统的启发,巧妙地将免疫应答过程应用于用户兴趣挖掘.首先将概率与时间相结合,提出“概念时序动态”的概念,以更好地刻画用户在一段时间内对同一兴趣的关注程度;然后基于人工免疫原理,建立抽取兴趣标签的分类器来提取用户兴趣标签;最后针对增量式学习,建立兴趣标签的“概念时序动态”,刻画出用户兴趣自首次出现以来受关注的程度,以此为依据来判断兴趣是否存在迁移及遗忘现象,并为每个兴趣标签附上权重.其主要贡献是创造性地将人工免疫原理应用于用户短期兴趣和长期兴趣的挖掘,并具有增量特性,可以很好地体现用户兴趣迁移特征,是一种自然完整的用户兴趣模型.实验结果表明,该学习模型能够很好地发现用户关注的领域,其平均精度和召回率分别达到79.5％和74.4％,是目前最贴近用户的兴趣挖掘模型.     

非接触式掌脉图像的点集操作定位法

非接触式手掌静脉采集系统中存在诸多干扰因素影响感兴趣区域定位的准确性.为了克服干扰,提高认证性能,将“点集操作”引入掌脉图像的预处理中,直接实现针对区域的分析和处理.通过对分割手掌区域点集进行平移、交、并运算,获取手掌指根区域,即指根点集.然后根据约束条件对指根点集元素进行筛选,得到四个指根点的准确位置.根据指根点建立相应坐标系,动态定位感兴趣区域.实验对比证明,上述方法具有更优的抗干扰能力和定位准确性.     

Backscatter from the data plane – Threats to stability and security in information-centric network infrastructure

Information-centric networking (ICN) raises data objects to first class routable entities in the network and changes the Internet paradigm from host-centric connectivity to data-oriented delivery. However, current approaches to content routing heavily rely on data-driven protocol events and thereby introduce a strong coupling of the control to the data plane in the underlying routing infrastructure. In this paper, threats to the stability and security of the content distribution system are analyzed in theory, simulations, and practical experiments. We derive relations between state resources and the performance of routers, and demonstrate how this coupling can be misused in practice. We further show how state-based forwarding tends to degrade by decorrelating resources. We identify intrinsic attack vectors present in current content-centric routing, as well as possibilities and limitations to mitigate them. Our overall findings suggest that major architectural refinements are required prior to global ICN deployment in the real world.     

独立学院学生计算机基础学习兴趣的培养

独立学院计算机基础课程教学多会出现学生学习兴趣不浓的问题,结合计算机基础的课程特点,分析目前计算机基础教学的现状,阐述学生学习兴趣不浓的原因,经教学实践提出增强学生学习兴趣的若干方法,为提高学生计算机基础课程学习兴趣提供新的思路。     

面向微博平台的产品市场分析模型研究

通过对面向微博平台的产品市场分析过程进行抽象,提出了3层分析模型。第一层实现了数据准备模块,为兴趣分析提供规范化的数据。第二层通过情感分析提取微博平台上与产品相关的用户兴趣。第三层利用用户兴趣信息计算产品的满意度和关注度来表现产品市场形势。整个模型提供了面向微博平台搭建产品市场分析系统的快速解决方案。