基于国产开放系统平台Java虚拟机的中文化

本文在深入分析Java内部编码机制的基础上,指出了现存Java开发工具中中文化存在的问题,并提出了解决方案。我们采用了编码识别技术,将两种不同形式的中文字符编码 转换为统一的JVM内部表示,解决了现存Java开发工具中不同版本间的中文乱码现象;通过在类文件加载时,将类文件名转换为本地操作系统可识别的字符编码,实现了虚拟机对中文类名的支持。实验结果表明我们的设计方案是可行的。     

独立于语种的文本分类方法

文本分类是指在给定分类体系下,根据文本的内容自动确定文本类别的过程。本文提出了一个基于机器学习的、独立于语种的文本分类模型,并对模型中的特征抽取、分类器和评价方法进行了详细的介绍。该模型已经在中文和日文两个语种的新闻语料上得到实现,并获得了较好的分类性能。     

基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测的研究与分析

介绍了一种基于最小二乘支持向量机的方法来实现土壤含水量的检测,实验结果证明该方法有效、可行,并具有一定的实用价值。     

利用PC机控制多机分布式系统的设计与实现

本文设计了一种基于单 5V电源的,利用目PC机来实现对分布在不同地方的下位机进行统一管理的系统。本系统以动态编址的多机通信模块为实现目标,以实现系统规范性、实用性、可扩展性和模块化为设计宗旨,真正实现分散运行、集中管理的网络化管理。     

基于机器视觉的实时丸药检测系统

丸药是最为常见的药品剂型,最后成品的外观都要求圆整均匀、色泽一致,在丸药检测方面使用机器视觉技术有着良好的应用前景。通过对丸药实时检测方法和途径的分析探讨,提出了完整的工作循环模式。根据此模式,给出了利用Matlab和visual studio开发实时检测系统的完整方案。     

自动报靶系统研究综述

介绍了一种基于机器视觉的自动报靶系统,该系统利用CCD摄像机不间断地对靶面进行观测,根据采集的靶面图像的特点和变化,利用计算机图像识别技术检测靶面图像中的真实弹点,然后通过弹点在靶面图中的位置来对弹点区域进行编码。在观测过程中,采用图像灰度配准与增强技术、图像的几何配准技术和小波变换等算法来解决由于光照变化、大风等干扰因素对识别精度的影响。在实际应用中,能够达到较高精度,并能大大减少错报和漏报的情况,该系统精度高、成木低、完全可靠,能够很好地应用于部队训练和射击比赛中有着重要的实际意义和良好的应用前景。     

虚拟机软件构建计算机实训教学环境的探索与实践

该文就计算机实训教学中引入虚拟机软件VMware构建计算机实训教学环境作了尝试。实践证明在VMware构建的计算机实训教学环境下,学生可以完成以前由于多种原因而不能完成的实验,很受师生的欢迎。采用VMware构建虚拟实训教学环境为计算机实训教学提供了一种新的教学手段。     

POS机软件升级的方法与设计

该文介绍了POS（Point of Sales,销售点终端）系统中软件升级的方法,从中选出一种方法作为软件升级的案例,从硬件的设计开始,一直到软件的设计,详细说明了如何进行软件升级。     

On spiking neural P systems and partially blind counter machines

A k-output spiking neural P system (SNP) with output neurons, , generates a tuple of positive integers if, starting from the initial configuration, there is a sequence of steps such that during the computation, each O _i generates exactly two spikes aa (the times the pair aa are generated may be different for different output neurons) and the time interval between the first a and the second a is n _i . After the output neurons generate their pairs of spikes, the system eventually halts. We give characterizations of sets definable by partially blind multicounter machines in terms of k-output SNPs operating in a sequential mode. Slight variations of the models make them universal.     

Collective knowledge systems: Where the Social Web meets the Semantic Web

What can happen if we combine the best ideas from the Social Web and Semantic Web? The Social Web is an ecosystem of participation, where value is created by the aggregation of many individual user contributions. The Semantic Web is an ecosystem of data, where value is created by the integration of structured data from many sources. What applications can best synthesize the strengths of these two approaches, to create a new level of value that is both rich with human participation and powered by well-structured information? This paper proposes a class of applications called collective knowledge systems, which unlock the “collective intelligence” of the Social Web with knowledge representation and reasoning techniques of the Semantic Web.