新技术

打败人类的计算机一个巴黎的研究员最近开发了一个计算机系统,它可以通过观看人类下棋来学会规则然后打败人类。该系统目前可以学习五子棋、连续4、井字棋、Pawn Whopping规则。其开发者Kaiser先用视频记录了赢棋、输棋、平局的状况,然后把它们反馈到这个系统里面。在这些视频当中,软件剔除了多余的特性,例如人类下棋的手,重点关注游戏的位置标记,从这些位置标记(赢的位置、输的位置、平局的位置),软件总结出这个游戏的规则,然后换算为逻辑公式。它会花60秒来处理这个视频,几分钟来计     

基于XML的HTML自动阅卷算法设计与实现

自动阅卷技术在当今计算机基础教育中起着重要作用。当前主流的基于文档对象模型的HTML网页自动阅卷方法存在准确性低及在大数据量时阅卷效率差的问题。文中介绍了一种基于XML的HTML网页自动阅卷算法,它根据XML与HTML格式上的相似性将HTML文件转换成XML文件,然后利用各种程序语言对XML良好的支持来进行HTML网页自动阅卷过程中的信息处理。该算法不仅可以避免传统人工阅卷的低效率及结果的主观性,而且在准确率及稳定性方面比文档对象模型方法有很大提高,为HTML网页制作考核提供了一种有效可行的方法。     

基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测

实现一种基于中值滤波和梯度锐化的边缘检测方法。首先采用既能过滤噪声又能保护边缘信息的中值滤波对图像进行平滑处理。然后采用梯度锐化加强边缘像素强度,通过简单的二值化获得图像的初始边缘,系统采用连通区域标记的方法去除位于图像封闭边界内的残留黑块。最后通过实验结果与人工提取的结果比较,进行误差分析,找出本文算法的不足之处,以便对该算法进行改进。实践证明,本文的边缘检测方法对含有噪声点且灰度分布比较均匀的图像有很好的效果。     

在.NET中利用自定义模板快速开发网站

利用自定义模板,将界面设计和代码编写工作分离,使两项工作可以并行进行,并且充分利用已有代码,避免重复编写相同代码。文中介绍了模板的实现原理和具体实现算法。     

稀疏差分网络和多监督哈希用于高效图像检索

针对基于深度哈希的图像检索中卷积神经网络（CNN）特征提取效率较低和特征相关性利用不充分的问题,提出一种融合稀疏差分网络和多监督哈希的新方法SDNMSH（sparse difference networks and multi-supervised hashing）,并将其用于高效图像检索。SDNMSH以成对的图像作为训练输入,通过精心设计的稀疏差分卷积神经网络和一个监督哈希函数来指导哈希码学习。稀疏差分卷积神经网络由稀疏差分卷积层和普通卷积层组成。稀疏差分卷积层能够快速提取丰富的特征信息,从而实现整个网络的高效特征提取。同时,为了更加充分地利用语义信息和特征的成对相关性,以促进网络提取的特征信息能够更加有效地转换为具有区分性的哈希码、进而实现SDNMSH的高效图像检索,采用一种多监督哈希（MSH）函数,并为此设计了一个目标函数。在MNIST、CIFAR-10和NUS-WIDE三个广泛使用的数据集上进行了大量的对比实验,实验结果表明,与其他先进的深度哈希方法相比,SDNMSH取得了较好的检索性能。     

基于人工神经网络的银行客户流失分析模型

针对目前中国建设银行存在的客户流失问题,利用BP人工神经网络网络稳定、学习能力强的特点,通过输入变量和输出变量之间的相关性分析,建立银行客户流失分析模型,以此获取即将流失的客户,以便银行做出经营决策,挽留有关用户,确保银行效益不受影响。实验证明,此模型能够很好的对银行客户流失进行预测分析。     

Web模式的仿真想定编辑与管理系统设计

基于虚拟战场对战场态势信息的需求,构建了Web模式的仿真想定编辑与管理系统,该系统包括仿真想定的输入,管理,编辑,标绘,输出等功能模块。在地理信息系统（Geographic Information System,GIS）和军标库等的支持下,用户可以根据具体的仿真需求,通过对仿真想定进行可视化编辑,简单灵活地实现对战场初始态势信息的输入。同时系统加强对已有的仿真想定的统一管理,建立仿真想定库,便于用户获取已有的仿真想定,大大提高其重用率,减少了不必要的重复劳动。     

基于SOA的高校教学管理平台

通过分析高校教学管理目前信息化面临的问题,提出基于SOA体系结构对目前的应用系统进行整合,实现各应用系统之间的协同工作。描述了教学管理平台的需求、体系结构、设计思路,说明了在开发过程中所使用的关键技术。同时在实现了基于SOA体系结构的教学管理平台之后,在移动终端上开发了相应的客户端应用程序,使学生能够实时了解相关教学信息。     

基于柔性逻辑的智能控制器设计与仿真

研究倒立摆复杂系统优化控制问题,传统优化控制要建立精确数学模型,但与实际不符。对复杂系统采用具有认知和仿人功能、适应不确定环境等特性的智能控制方法较传统控制方法更具优势。为此,提出一种柔性泛逻辑学的智能控制模型,具有三个典型参数(e、h、k),分别反映了控制过程中的决策门限、被控量之间的关系和测量误差,能更好地掌握控制的思路。对三级倒立摆的控制采用上述方法进行仿真,实验证明了模型的正确性和有效性,并且具有良好的抗干扰能力,为复杂系统控制寻求了一种新的有效途径。     

时间相关性经验知识与SVM的融合方法研究

时序数据在时间维度上存在着很强的时间相关性,在时序预测中,利用时序数据的时间相关性特点,构造了一种适用于时序数据预测的时序核函数,实现了将时间相关性融合于支持向量机,并通过人工数据和真实数据验证了时序核函数解决时序预测问题的有效性,并与传统核函数相比具有较好的泛化能力。