CAPTCHA技术研究综述

全自动开放式人机区分图灵测试(completely automated public Turing test to tell computers and humans apart,CAPTCHA)又称为人机交互验证(human interactive proof,HIP),它能自动产生并评估一个测试,这个测试能被几乎所有人类用户通过,而现有的计算机程序不能通过.CAPTCHA提供了一种自动驱分人和机器的手段,已成为一种标准的网络安全技术成功应用于包括Google,Yahoo!以及微软在内的各大网站.CAPTCHA设计基于人工智能领域的开放性问题,按表现载体和内容不同分为文本、图像、声音3种类型,其中,基于字符识别的文本CAPTCHA已得到广泛使用;图像CAPTCHA利用计算机视觉中的难解问题,目前尚处于研究阶段;声音CAPTCHA针对视觉残障者,是对前两种视觉CAPTCHA的补充.介绍了CAPTCHA的发展和设计准则,详细阐述CAPTCHA设计和破解的研究工作及最新进展,给出典型实例,讨论其可用性和安全性,最后指出未来CAPTCHA技术的发展方向和亟待解决的问题.     

云南省水资源监控项目存在的问题及对策浅析——以楚雄州和丽江市二期项目为例

以云南省楚雄州、丽江市现场勘察监测点为例,分别从对二期项目的认识、二期项目水资源信息整合、二期项目运行维护资金、人才、网络安全等方面,分析了国家水资源监控能力建设项目二期云南省农业取用水户监测点建设(2016—2018年)项目存在的问题,针对这些方面的问题提出了相应的解决对策,以期能够促进云南省重点中型以上灌区渠首取水在线监测工作的顺利完成。     

浅析如何做好人事档案管理工作

在人们的工作生活中,档案扮演着重要的角色,但是很多人误认为人事档案没用,出现了忽视人事档案管理的现象,影响了档案管理工作。因此,笔者就人事档案管理工作的问题及对策谈几点看法。     

浅谈干部人事档案管理数字化信息系统建设

干部人事档案管理是我们每个机关、企事业单位的一项重要管理工作,针对干部人事档案管理数字化信息系统建设中需要注意的一些重点、难点问题进行探究,为干部人事档案管理数字化信息系统建设提供参考。     

基于多配置特征包的目标检测

针对目标检测中的特征失配问题,提出多配置特征包的概念,刻画同一特征可能出现的不同失配情况。目标分类器学习时,利用Boosting算法学习出最具鉴别力特征包,每个特征包对应一个单特征和它的失配情况,目标分类器是最优特征包分类器的线性组合。进一步地,引入多示例学习思想,有效评估特征包鉴别力、学习特征包分类器。在人脸数据集上的实验表明,较之传统方法,考虑特征失配后,文中算法能获得更好的检测性能。同时,与固定包生成方式相比,多配置特征包能较好拟合特征失配情况,在提高检测率的同时获得更小的检测器尺寸。     

基于数据重平衡的AUC优化Boosting算法

接收者操作特性(Receiver operating characteristics, ROC)曲线下面积(Area under the ROC curve, AUC)常被用于度量分类器在整个类先验分布上的总体分类性能. 原始Boosting算法优化分类精度,但在AUC度量下并非最优. 提出了一种AUC优化Boosting改进算法,通过在原始Boosting迭代中引入数据重平衡操作,实现弱学习算法优化目标从精度向AUC的迁移. 实验结果表明,较之原始Boosting算法,新算法在AUC度量下能获得更好性能.     

提高特细低硅型铁尾矿掺入量的试验研究

铁尾矿制备胶凝材料是固体废弃物利用的途径之一,但尾矿利用率一直较低,特别是低硅铁尾矿。以提高低硅铁尾矿的利用率为目标,以制品的3 d抗压强度为考核指标,研究了几种常用胶凝材料中铁尾矿的利用率及制品性能的关系,结果表明,当矿渣85%+粉煤灰15%用量时,制品最高强度为25.69 MPa,此时铁尾矿用量仅为20%,而铁尾矿用量60%时,对应的制品抗压强度为18.18 MPa,二者均未达到理想目标,为此在试验中加入一种钙盐增强剂ZQ14,在其用量3%,矿渣用量85%,粉煤灰用量15%,铁尾矿掺量为60%时,最终可得制品3 d抗压强度和抗折强度分别达38.11、8.91 MPa,28 d抗压强度和抗折强度分别为89.95、20.13 MPa。     

滇中引水工程对金沙江虎跳石景观影响研究

滇中引水工程从丽江石鼓镇上游约1.5km的金沙江右岸大同村附近引水,最大引水流量135m~3/s。为研究滇中引水工程取水对金沙江下游约47.8km的虎跳峡重要旅游景点虎跳石的景观影响,采用2015年对虎跳石全年每周连续拍摄的照片,分析虎跳石出现的不同景观特征及其水位,同时结合逐日水文资料提出虎跳石不同特征水位或特征景观下对应的流量量级范围。据此,分析长系列逐日的引水前、后各特征景观出现的天数及频率变化情况。研究结果表明:滇中引水工程引水后,并未改变引水前虎跳石出现的特征景观类别数量,引水仅改变了特征景观出现的时间和频率。     

基于Mean Shift的视觉目标跟踪算法综述

基于Mean Shift的视觉跟踪算法具有计算复杂度低、调节参数少、稳健性较好和易于工程实现等优点,是目前视觉跟踪领域的重要研究方向。首先介绍了经典的Mean Shift跟踪算法,分析了此跟踪框架存在的缺陷。然后从目标模型表达、模型更新、尺度与方向佑计、抗遮挡跟踪和快速目标跟踪等J个方面详细地综述了Mean Shift跟踪算法的发展与改进。针对上述每个方面,对典型方法与最近研究成果进行了介绍与评述。最后展望了Mean Shift跟踪今后的研究方向与发展趋势。     

基于Boosting的不平衡数据分类算法研究

研究基于boosting的不平衡数据分类算法,归纳分析现有算法,在此基础上提出权重采样boosting算法。对样本进行权重采样,改变原有数据分布,从而得到适用于不平衡数据的分类器。算法本质是利用采样函数调整原始boosting损失函数形式,进一步强调正样本的分类损失,使得分类器侧重对正样本的有效判别,提高正样本的整体识别率。算法实现简单,实用性强,在UCI数据集上的实验结果表明,对于不平衡数据分类问题,权重采样boosting优于原始boosting及前人算法。