半透明半明确协作框架下远程指针协同感知研究

远程指针协同感知是CSCW系统的关键技术之一，首先提出了半透明半明确协作框架下指针共享原理，包括鼠标移动消息事件的截取和鼠标消息事件和执行模式，然后提出了指针一致性维护和指针映射方法，给出了指针映射前、后处理算法和基本映射思路，最后研究了动态指针与语义重载的实现框架，构造了动态指针的模拟资源，设计了远程指针的感知域和重载语义，原型系统的实践表明这些技术方法是正确可行的，有利于增强协作者的群体意识，促进协同工作的进行。     

韩国KAIST大学计算机学科研究生课程结构分析

选取韩国KAIST大学计算机学科研究生课程体系为研究对象,采取实证研究方法,通过对韩国KAIST大学计算机学科研究生课程结构的分析,总结韩国KAIST大学计算机学科研究生课程结构特色,在此基础上进一步阐述韩国KAIST大学计算机学科研究生课程体系带给我们的借鉴.     

基于粒子群K均值算法的变压器在线故障诊断研究

文章提出了基于粒子群K均值算法的变压器在线故障诊断方法。首先通过K均值算法得到代表各种变压器故障类型的三比值,然后利用粒子群算法进行优化。当改良的三比值法由于缺码不能进行分析时,计算待判样本的三比值到各类故障对应三比值的距离,选择距离最小的三比值对应的故障类型为该样本的故障。然后结合在线监测数据,利用专家规则库融合多参量对故障进行综合诊断。最后通过实例验证了文章方法的可行性和有效性。     

基于多核的并行操作转换算法

操作转换算法是实时协同编辑系统首选的并发控制算法,它不仅能提供不受限的交互,而且维护分布式操作的意图一致性。然而随着操作数目的增多,操作的响应时间也会延长。结合多核多线程技术的发展,提出了第一个并行的操作转换算法,其能减少远程操作集成到本地站点的时间开销。对传统的串行算法进行了改造,使得具有计算依赖的过程能够并行化。实验结果表明,提出的算法相较于传统算法具有较大的优势,在处理较大操作历史的情况下依然能够保证操作合理的响应时间。     

基于CSCW的CAD系统协作支持技术与支持工具的研究

计算机支持的协同工作（CSCW）给CAD技术带来重大发展，但仍然存在许多问题。其中之一是缺乏将协作性能同应用功能有机结合的方法。文中在分析的现有协作支持技术，工具和系统不足的基础上，提出了用协作支持工具软件CoCADToolAgent改造商品化CAD系统来开发CSCD系统的新思路和总体技术路线，给出了通讯支持，协议，一致性维护和并发控制，协同感知，任务和脚色机制的有效的实现方法，作为本方法的一个应用实例，成功地将传统的人机交互式CAD系统AutoCAD转变为网络环境下支持人人交互的CSCD原型系统，作为专用协作支持工具，CoCADToolAgent比NetMeeting之类的通用协作支持工具具有更好的协作性能，该方法可推广到三维CAD系统。     

基于动态任务调度的层次包围盒构建算法

交点计算是光线跟踪算法中开销最大的部分,层次包围盒(BVH)则是主流加速结构.为了提高BVH的构建速度,提出一种基于动态任务调度和warp线程优化的BVH构建算法,并针对目前主流GPU架构特点进行优化.该算法根据表面积启发式(SAH)值对BVH进行自底向上多轮优化;在每次循环的开始阶段判断当前线程是否空闲,若空闲,则根据记录任务进度的全局变量进行任务分配,否则,继续遍历BVH;当遍历到符合条件的节点时以该节点为幼树根节点进行幼树重构,这一阶段使用同一warp中的32个线程协同进行幼树重构,并且可以依据幼树叶子节点数调整同时处理的幼树个数.对经典的三维场景进行实验的结果表明,在BVH构建质量相同的情况下,当场景中三角元片数超过10万时,BVH构建速度会得到提升;当三角元片数大于100万时,该算法比聚类幼树重构层次包围盒(Atr BVH)算法在BVH优化阶段速度提升47%,从而使整个构建速度提高25%.     

基于特征通道和空间位置注意力的三维点云特征学习网络

点云模型的分类与部件分割是三维点云数据处理的基本任务,其核心在于获取可以有效表示三维模型的点云特征。提出一个引入注意力机制的三维点云特征学习网络。该网络采用多层次点云特征提取方法,首先使用特征通道注意力模块获取各通道间的关联,增强关键通道信息; 接着引入空间位置注意力机制,基于点的空间位置信息获取各点的注意力权重;然后结合以上2种注意力机制获取增强的点云特征;最后基于该特征继续进行多层次特征提取,获得面向下游任务的点云特征。分别在ModelNet40和ShapeNet数据集上进行形状分类与部件分割实验,结果表明,使用所提方法可以实现高精度、具有鲁棒性的三维点云形状分类与分割。     

一种基于多特征的距离正则化水平集快速分割方法

现有的图像分割模型存在对初始化信息敏感,分割速率慢,图像弱边界区的泄露等现象.提出了一种混合快速分割方法.该方法利用偏压场近似估计图像的局部统计信息,并结合全局信息相容性及改进的距离正则化方法建立模型,最后将模型嵌入水平集框架中,与此同时,引入双重终止准则以提高分割的速度.最后利用合成图像和真实图像进行分割实验,并与CV（Chan-Vese）模型、非线性自适应水平集方法以及局部尺度拟合模型对比,表明本方法不仅对初始化信息敏感度降低,而且分割速度提高3~5倍.     

多特征提取逐步求精的高速移动目标跟踪算法

传统的高速移动目标跟踪通常使用图像特征描述,不能够根据跟踪场景自适应地选择最优跟踪特征,导致功能模板很容易产生漂移问题.为此,提出一种基于特征融合和逐步求精的高速移动目标跟踪算法.该算法主要包括3个阶段:第1阶段为自适应多特征融合阶段,通过计算跟踪目标每一特征的前景及背景的区分度,获取目标特征的融合模型;第2阶段是基于多特征内核跟踪阶段,在Mean-Shift框架下,引入Epanechnikov函数作为内核函数提升目标区域中心的像素权重比值;第3阶段为目标模型的自适应更新,通过设计一种模板更新策略提高跟踪结果的准确度.仿真实验结果表明,该算法适用于高速目标跟踪.     

协同集成设计环境的辅助工具的任务机制研究

以一个协同集成设计环境的计算机辅助工具为背景，对任务机制进行研究。首先提出了一种协作任务模型，用于描述设计对象、通讯支持、设计主体及其角色之间的联系。然后提出了体现运行时任务、用户、CAD数据文档之间逻辑关系的多任务结构，并构造了一个支持建立这种结构的任务向导流程。最后，研究了多任务的通讯支持技术，包括静态配置的全局任务信息服务器和面向任务动态配置的通讯转发服务器。工程实践表明，这些模型、结构、流程和技术 方法是正确合理的，从任务机制上可保证协同设计工作的顺利进行。