独立学院软件工程实践教学改革研究

在以培养“实践应用型人才”为目标的独立学院,实践教学具有非常重要的地位和意义。文章分析了独立学院软件工程实践教学改革的必要性,并从教学目标、教学内容和教学方式三个方面进行了分析和探讨,给出了具体的改革措施。     

大数据相似性连接查询技术研究进展

为了深入理解和全面把握大数据相似性连接查询技术的研究进展，更好地促进其在图片聚类、实体解析、相似文档检测、相似轨迹检索等领域的广泛应用，对大数据相似性连接查询技术相关研究工作进行了深入调研和分析。首先对相似性连接查询的基本概念进行了介绍，然后分别对集合、向量、空间数据、概率数据、字符串等不同类型大数据的相似性连接查询相关研究工作进行了深入研究，对其优缺点进行了分析和总结。最后，指出了大数据相似性连接查询面临的若干挑战性问题及未来的研究重点。     

民办高校大学生心理危机应激源与应对方式调查研究

通过对某民办高校大学生的问卷调查,深入了解诱发大学生产生心理危机的应激源和应对方式,分析他们的心理状况和心理危机产生的原因,对进一步加强学生心理健康教育提出了建议。     

基于视觉显著性的AMOLED显示器多区域功耗优化

AMOLED显示器作为嵌入式设备的高功耗组件,其功耗由显示内容中所有像素点的像素值决定;同时,人类视觉系统通过视觉关注机制对显示内容的重要区域优先解读,对非重要区域关注较低.基于上述特性,提出基于视觉显著性的AMOLED显示器多区域功耗优化方法.方法的核心是:通过视觉显著性算法对显示内容的重要区域进行提取,根据图像重要区域的特征图对AMOLED显示内容进行多区域划分,最后,基于视觉关注度对各区域进行动态像素调节,在不降低显示内容整体视觉效果的同时最小化显示功耗.最后,通过多组图像测试,结果表明:在保持图像较好的视觉效果的同时,可以降低图像显示功耗.     

海量高维向量的并行Top-k连接查询

在很多应用领域中,向量的Top-k连接查询是一种很重要的操作,给定两个向量集合R和S,Top-k连接查询要求从R和S中返回距离最小的前k个向量对.由于数据的海量性和高维特性,传统的集中式算法已经无法在可接受的时间内完成连接查询任务.MapReduce作为一个并行处理框架,能够有效地处理大规模数据.由于其高可扩展性、高可用性等特点,MapReduce已经成为海量数据处理的首选实现方案,在很多领域都得到了广泛的应用.文中基于分段累积近似法对高维向量进行降维,然后利用符号累积近似法对高维向量进行分组;在此基础上,结合MapReduce框架,提出了基于SAX的并行Top-k连接查询算法.实验表明,文中所提方案具有良好的性能和扩展性.     

基于数据仓库的高校就业信息OLAP系统设计与实现

通过对就业信息相关数据的分析,建立以就业信息为主题的数据仓库,并在此基础上构建多维数据模型,进行多维数据分析和展示,找出毕业生就业规律,为合理安排招生计划、改善专业设置、制定就业指导策略提供依据。从而辅助学校管理者进行决策分析,提高学校竞争力。     

一种云环境下的大数据Top-K查询方法

Top-K查询在搜索引擎、电子商务等领域有着广泛的应用.Top-K查询从海量数据中返回最符合用户需求的前K个结果,主要目的是消除信息过载带来的负面影响.大数据背景下的Top-K查询,给数据管理和分析等方面带来新的挑战.结合MapReduce的特点,从数据划分、数据筛选等方面对云环境下的大数据Top-K查询问题进行深入研究.实验结果表明,该方法具有良好的性能和扩展性.     

以就业为导向的软件测试实践课课程改革

该文立足于当前IT企业对软件测试类人才的需求现状,分析了高校在开展软件测试实践课教学和人才培养方面存在的不足。就当前的软件测试课教学模式、方法和手段提出改进意见,提出了以就业为导向的实践课课程改革的思想,实现了实践教学与就业岗位的零距离,有效的弥补了毕业生没有工作经验的缺陷。最后就教学改革进行了分析和总结。     

基于零知识证明和M-H背包问题的身份识别技术研究

零知识证明的思想在密码学领域应用非常广泛。基于该思想和M-H背包公钥密码系统,创造性地提出了一种应用于该加密算法中的身份识别方案。该识别方案可用于发送方向接收方发送加密消息时,接收方对发送方身份的鉴别和认证。这是一个交互式的证明过程,可以防止身份的假冒。就其实施的可行性进行了证明,并分析和总结了方案存在的一些局限性。     

基于卡方分布的高维数据相似性连接查询算法

为了解决高维数据相似性连接查询中存在的维度灾难和计算代价高等问题,基于p-稳态分布,将高维数据映射到低维空间。根据卡方分布的性质,证明了如果低维空间的距离大于kε,则原始空间距离大于ε的概率具有一定的下界,从而可以在低维空间以较低的计算代价进行有效过滤。在此基础上,提出了基于卡方分布的高维数据相似性连接查询算法。为了进一步提高查询效率,提出了基于双重过滤的高维数据相似性连接查询算法。利用真实数据集进行了实验,实验结果表明所提方法具有较好的性能。基于卡方分布的相似性连接查询算法召回率可以达到90%以上。基于双重过滤的相似性连接查询算法可以进一步提高性能,但是会损失一定的召回率。对时间性能要求比较高、对召回率要求不太严格的查询任务可以采用基于双重过滤的相似性连接查询算法;反之,可以采用基于卡方分布的相似性连接查询算法。