软件构件技术在管理信息系统中的应用

软件构件技术是一种前沿的软件设计思想，其方法与传统的软件制作方法有很大区别．通过介绍软件构件技术在开发管理信息系统的应用，与其它软件制作方法进行比较，得出这样的结论：在软件编制中应用这种思想，不仅能大幅度地加快软件的开发速度，而且对整个软件行业的发展有着至关重要的推动作用。     

一种并行总线的AT89S52单片机与FPGA接口设计与实现

在智能仪器仪表等高速应用系统的设计中,采用并行总线单片机系统与FPGA相结合的方法可以使开发的产品性价比高、开发周期短、易于实现。文章给出一种基于Atmel公司的AT89S52单片机与Altera公司的ACEX1K30FPGA接口的设计方法经实际应用,效果良好。     

武术视频检索技术应用研究

文章通过分析武术视频的特点,提出了一种关于提取武术分段视频的关键帧的算法:图像颜色特征计算法与Ⅰ帧提取法相结合的方法,经仿真实验证明此算法对于武术分段视频的关键帧提取准确率高。在此算法的基础上,对关键帧的运动人体进行特征向量的概括。然后,对支持向量机进行了分析并利用得出的特征向量作为样本对分类器进行构造和训练。基于以上步骤设计的系统,可有效的实现对武术视频的分类检索。     

基于LDA模型和Doc2vec的学术摘要聚类方法

针对特定任务下的短文本聚类已经成为文本数据挖掘的一项重要任务。学术摘要文本由于数据稀疏造成了聚类结果准确率低、语义鸿沟问题,狭窄的域导致大量无关紧要的单词重叠,使得很难区分主题和细粒度集群。鉴于此,提出一种新的聚类模型--主题句向量模型（Doc2vec-LDA,Doc-LDA）,该模型通过将LDA主题模型（Latent Dirichlet Allocation）和句向量模型融合（Doc2vec）,不仅使得在模型训练过程中既能利用整个语料库的信息,而且还利用Paragraph Vector的局部语义空间信息完善LDA的隐性语义信息。实验采用爬取到的知网摘要文本作为数据集,选用[K]-Means聚类算法对各模型的摘要文本进行效果比较。实验结果表明,基于Doc-LDA模型的聚类效果优于LDA、Word2vec、LDA+Word2vec模型。     

基于语义的武术视频检索技术研究

提出了基于语义的视频分析方法及其在武术视频检索中的两个步骤：基于双边滤波的边缘检测算子对时空切片做边缘检测;基于SVM的方法对关键帧进行语义提取并训练分类.利用这两个步骤中的相关算法完成的系统实现了对武术视频的分割与检索.实验证明利用本系统能更好的利用武术视频的特点进行检索.     

基于C/S结构的酒店管理系统

依据现代酒店经营管理的思想，通过对几家星级酒店的市场调研，探讨了酒店的管理方法，结合使用当前流行的面向对象(OO)数据库前台开发工具(PowerBuilder)，后台数据库技术(SQL Server2000)以及先进的C／S体系结构，给出了一个应用软件的开发解决方案。     

基于语义的中药图像检索技术的研究

通过使用中药图像的语义模型、图像语义的提取和描述方法,分析了中药图像检索研究中存在的问题及一些现有的解决方法.针对中药图像进行了语义分类和语义检索,并且对基于语义的中药图像检索系统的设计和实现进行了研究.