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1.
2.
1引言随着移动通信网络技术的迅速发展,如何利用现有的移动网络资源建设地理信息系统,实现任何地点、任何时间的地理信息系统服务已成为一种需求。新型的移动网络通信技术GPRS业务为我们提供了这和需求的可行性方案。2基于GPRS的移动地理信息系统2.1系统简介地理信息系统(GIS,GeographicalInfor-mationSystem)是一种采集、处理、存储、管理、查询、分析、表达和应用地理信息的计算机系统,是分析处理和挖掘海量数据的通用技术,它主要包括计算机硬件、软件、地理数据和用户等几个部分。基于GPRS的移动地理信息系统如图1所示。2.2基于G… 相似文献
3.
发现在线社交网络中的社群结构有助于深入研究和分析信息传播规律,同时在社会推荐、群体特征发现等应用领域具有重要的意义。但是现有的社群结构发掘方法多忽略了用户之间的社会属性,导致获取的社群结构难以反映细粒度的结构特征。文中将用户的社会属性引入到社群结构发掘算法中。为了衡量用户的社会交互属性,提出了用户交互相似度模型。基于用户交互相似度模型,提出了一种面向在线社交网络的细粒度社群发掘方法。该算法可以有效衡量用户之间的社会属性,通过层次聚类的手段获得不同粒度的社群,并过滤无关数据。为了验证算法的有效性,以社交网站人人网的用户交互记录为数据集,比较了与其他社区挖掘算法的性能差异。实验结果表明,该方法发掘出的细粒度社群具有较高的准确性,在发现社群之间的不同话题上有着较好的应用。 相似文献
4.
刘彪 《网络安全技术与应用》2014,(3):37-37,40
近年来,随着计算机网络技术的不断推广和应用的普及人们生活和工作越来越离不开计算机技术。目前,各行各业的发展都逐渐实现信息化。在当今互联网络时代,计算计研究工作仍然在不断深入,很多新专业软件层出不穷,但是软件的安全性是人们高度重视和思考的问题。因此,本文主要分析了模糊测试的定义,阐述了软件安全漏洞存在的危害性。针对模糊测试的软件安全性进行深入的研究,最后,通过软件安全测试试验分析静态测试和动态测试状态下,并且通过本文的研究,对未来模糊软件安全漏洞发掘技术的相关研究进行展望。希望通过本文的分析能为模糊软件安全漏洞发掘技术的研究和推广奠定坚实的基础。 相似文献
5.
软件测试是航空装备嵌入式软件生命周期中的重要环节,如何评估软件测试的效果是一个难题。以软件测试为基础,讨论了航空装备嵌入式软件的生命周期过程中安全缺陷出现的规律,认为它的安全缺陷同样满足S曲线。引入了AML建模理论,基于软件测试数据,建立了某航空嵌入式软件的S曲线模型,预测了软件的总安全缺陷数。对AML理论进行了拓展,讨论了转折点的选取原则。最后,通过卡方检验和预测检验的方法,验证了预测模型与测试数据的匹配性。检验结果表明,AML模型能够很好地模拟实际测试情况,一定程度上消除了数据随机性的影响,其模型具有一定可信度,能够用于航空装备嵌入式软件的安全性分析。 相似文献
6.
在日常计算机的应用过程中,很多人都有这样一种定势思维:不同的操作会使用对应的软件。比如:抓图使用抓图软件(Snagit、QQ屏幕截图),转换图片格式使用图像处理软件,音频处理找Cooledlt ,制作动画用Flah…… 相似文献
7.
今天,IT正面临史上最强的挑战。IT经理们正在承受巨大的成本削减压力,而且这种压力正随着当前严峻的经济形势而不断增加。许多研究员在近期的研究报告中指出.IT机构正在谋求减少员工人数以及他们在2009年的整体开支。为应对这一挑战,其他业务领域比以往任何时候都更加依赖IT.以求借此应对日益激烈的竞争和资金减少等情况。预算紧缩也使企业对效率寄予更高的要求。 相似文献
8.
在苹果设备越狱之后,越狱工具会自动为用户安装Cydia,提供更强大的功能。不过在实际使用中,Cydia通常被用户忽略,甚至不知道如何使用。 相似文献
9.
张雷李成龙涂铮铮汤进 《数据采集与处理》2017,32(4):799-808
在视频中自动发掘目标并对其进行精确分割是一个非常有挑战性的计算机视觉问题。本文提出了一种基于保边滤波的显著目标快速分割方法。首先,通过融合外观特征与运动特征,将视频中的显著目标发掘转为能量函数最小化问题进行求解。其次,为了更精确地进行分割目标,融合外观的高斯混合外观模型(Gaussian mixture mode,GMM)、位置先验以及时空平滑约束构建马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)模型,并使用图割算法进行求解。本文提出的基于保边滤波的显著目标快速分割方法,在牺牲较少的精度下,极大地提高了分割效率。最后在两个数据集上进行了对比实验,实验结果表明,本文算法的分割精度超过了其他5种目标分割方法,且加速算法在损失少量精度的情况下提高了2倍分割效率。 相似文献
10.
用语言云模型发掘关联规则 总被引:55,自引:0,他引:55
该文提出用语言云模型用于KDD中知识表达和不确定性处理,引入了多维云模型作为一维模型的扩展.语言云的数字特征量将语言值的模糊性和随机性用统一的方式巧妙地综合到一起,基于云模型的概念层次结构可以跨越定量和定性知识之间的鸿沟.为了发现强关联规则,属性值要在较高的概念层上泛化,同时允许相邻属性值或语言项间有重叠.这种软划分可以模仿人类的思想,使发现的知识具有稳健性.将基于云模型的泛化方法与Apriori算法结合起来,从空间数据库中发掘关联规则.试验显示了其有效性、高效性和灵活性. 相似文献