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中文分詞中的正向增字最大匹配算法研究

針對正向最大匹配算法的長詞丟失、匹配次數(shù)較多、歧義字段處理的準(zhǔn)確率較低等問題，基于Trie樹詞典提出了3種正向增字最大匹配算法，分別使用逐詞掃描、尾部折半掃描和尾部減一掃描這3種掃描方式采集歧義字段，并建立了一套歧義處理方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該3種算法在分詞速度和準(zhǔn)確率上均有顯著提高,錯(cuò)誤率降低到了原算法的三分之一以下。當(dāng)文本規(guī)模大于200 MB時(shí)，3種正向增字最大匹配算法的分詞速度均比原最大匹配算法提高30%以上。

發(fā)表于：8/31/2015

基于GQM的軟件過程改進(jìn)度量模型的研究

提出一種基于GQM的目標(biāo)、信息及屬性共同驅(qū)動(dòng)的GQ（I）M的軟件過程改進(jìn)度量模型，并且通過統(tǒng)計(jì)過程控制方法SPC來進(jìn)行分析驗(yàn)證，能夠得到軟件組織過程的一組基線模型，為企業(yè)決策者在實(shí)施軟件過程改進(jìn)中提供有效的支持和指導(dǎo)，以降低缺陷率、控制風(fēng)險(xiǎn)以及提高產(chǎn)品質(zhì)量等，滿足企業(yè)希望以較低成本取得良好改進(jìn)效果的需求，尤其是對中小企業(yè)更具有現(xiàn)實(shí)意義。

發(fā)表于：8/31/2015

基于C/S架構(gòu)的學(xué)生調(diào)查問卷系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

為能更好地掌握學(xué)生的思想動(dòng)態(tài)、心理狀態(tài)、生活需要及行為習(xí)慣等，同時(shí)，學(xué)校都具有數(shù)量較多的機(jī)房使網(wǎng)上問卷調(diào)查具有可行性，因此開發(fā)了本小型學(xué)生調(diào)查問卷系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用Visual Basic 6.0和SQL Server 2005實(shí)現(xiàn)，可以動(dòng)態(tài)完成問卷的初始化，客戶端試卷的生成和最終的問卷數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，為調(diào)查問卷的活動(dòng)開展提供了便利。

發(fā)表于：8/31/2015

基于遺傳算法的高校多媒體教室排課問題探索

遺傳算法是當(dāng)前計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的熱門課題，將這一熱門課題引入到教育技術(shù)學(xué)領(lǐng)域中來加以研究應(yīng)用。排課問題本身是一個(gè)資源分配問題，隨著多媒體教室的功能日益增加，需要引入一種將教室設(shè)備作為影響授課因素之一的排課算法。分析了多媒體教室排課算法的數(shù)學(xué)模型、約束條件以及算法設(shè)計(jì)。

發(fā)表于：8/31/2015

一種基于BICM-ID的物理層網(wǎng)絡(luò)編碼聯(lián)合設(shè)計(jì)方案

基于迭代比特交織編碼調(diào)制(BICM-ID)提出了一種物理層網(wǎng)絡(luò)編碼與編碼調(diào)制技術(shù)聯(lián)合設(shè)計(jì)方案。該方案將編碼調(diào)制技術(shù)和物理層網(wǎng)絡(luò)編碼聯(lián)合設(shè)計(jì)，提高了網(wǎng)絡(luò)吞吐量，通過設(shè)計(jì)一種星座映射方案，增大歐氏距離，降低誤碼率。此外，由于譯碼器部分只采用了一個(gè)SISO譯碼模塊，編碼譯碼方式采用卷積碼，使得譯碼復(fù)雜度大大降低。

發(fā)表于：8/31/2015

【Tech-Workshop】基于OpenCL環(huán)境的FPGA與GPU高效計(jì)算

在異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)上進(jìn)行的并行計(jì)算通常稱為異構(gòu)計(jì)算。異構(gòu)計(jì)算技術(shù)從80年代中期產(chǎn)生，由于它能經(jīng)濟(jì)有效地獲取高性能計(jì)算能力、可擴(kuò)展性好、計(jì)算資源利用率高、發(fā)展?jié)摿薮螅壳耙殉蔀椴⑿?分布計(jì)算領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一。

發(fā)表于：8/31/2015

物聯(lián)網(wǎng) 云端、大數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)化，準(zhǔn)備好了嗎？

萬物互聯(lián)的時(shí)代，會(huì)有越來越多人投入到智能化的行業(yè)。但是，目前的產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚未健全，開發(fā)者在挖掘用戶核心需求及產(chǎn)品創(chuàng)意的同時(shí)，如何讓硬件變得“智能”，并且產(chǎn)生“連接”，是影響行業(yè)生態(tài)的關(guān)鍵之處。在8月20日舉行的“2015MiCO全球開發(fā)者大會(huì)上”，來自上海慶科、阿里云、中國工程院、體育總局等多位重量級嘉賓，分享了關(guān)于當(dāng)今世界特別是中國物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展態(tài)勢。

發(fā)表于：8/31/2015

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代把握行業(yè)生態(tài)精髓呼喚產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化

萬物互聯(lián)的時(shí)代，會(huì)有越來越多人投入到智能化的行業(yè)。但是，目前的產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚未健全，開發(fā)者在挖掘用戶核心需求及產(chǎn)品創(chuàng)意的同時(shí)，如何讓硬件變得“智能”，并且產(chǎn)生“連接”，是影響行業(yè)生態(tài)的關(guān)鍵之處。在8月20日舉行的“2015MiCO全球開發(fā)者大會(huì)上”，來自上海慶科、阿里云、中國工程院、體育總局等多位重量級嘉賓，分享了關(guān)于當(dāng)今世界特別是中國物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展態(tài)勢。

發(fā)表于：8/31/2015

第六屆中國國際物聯(lián)網(wǎng)（傳感網(wǎng)）博覽會(huì)主論壇暨2015年中國嵌入式系統(tǒng)年會(huì)

論壇主辦單位：國家工業(yè)和信息化部

發(fā)表于：8/31/2015

基于ITIL構(gòu)建企業(yè)IT運(yùn)維服務(wù)管理體系

結(jié)合運(yùn)維工作具體實(shí)踐，首先介紹了企業(yè)的背景和存在的問題，對基于ITIL構(gòu)建IT運(yùn)維服務(wù)管理體系的可行性及必要性做了分析，并對以“梳理并固化服務(wù)流程，優(yōu)化服務(wù)模式，通過系統(tǒng)實(shí)施和推廣優(yōu)化逐步提升IT服務(wù)管理能力，防范IT運(yùn)維管理的風(fēng)險(xiǎn)”為目標(biāo)的基于ITIL構(gòu)建IT服務(wù)管理體系的幾個(gè)步驟一一做了介紹，對事件管理、自助服務(wù)管理、變更管理、配置及資產(chǎn)管理、報(bào)表等要點(diǎn)問題進(jìn)行了初步探索，最后總結(jié)了項(xiàng)目實(shí)施的成果，給出了基于ITIL構(gòu)建IT運(yùn)維服務(wù)管理體系的建議。

發(fā)表于：8/30/2015

基于遺傳算法的實(shí)訓(xùn)室多重優(yōu)先排課方法研究

排課是學(xué)校教學(xué)管理中非常重要的工作。排課問題是一個(gè)有約束、多目標(biāo)的優(yōu)化組合問題，并且已經(jīng)被證明是一個(gè)NP完全問題。高職院校與一般中小學(xué)校相比，課程的編排需考慮的因素更多，極為復(fù)雜。以廣東農(nóng)工商職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)系實(shí)訓(xùn)室排課系統(tǒng)的算法作為研究對象，根據(jù)我院的一校多區(qū)等實(shí)際情況和計(jì)算機(jī)實(shí)訓(xùn)課程的特點(diǎn)進(jìn)行排課算法的研究，采用多重優(yōu)先法則與遺傳算法相結(jié)合的方法有效解決了排課問題，不但排課效率高，而且容易得到優(yōu)質(zhì)課表。

發(fā)表于：8/29/2015

用于擴(kuò)頻碼型估計(jì)的改進(jìn)自相關(guān)矩陣構(gòu)造算法

子空間理論中被用于奇異值分解或特征值分解的自相關(guān)矩陣,通常可表示為接收向量與其自身轉(zhuǎn)置的乘積。提出了自相關(guān)矩陣的新型構(gòu)造算法。該算法構(gòu)造的自相關(guān)矩陣，特征值分解后其對噪聲不敏感，克服了常規(guī)子空間方法的弱點(diǎn)。仿真試驗(yàn)表明，該方法應(yīng)用在高噪聲、低信噪比的實(shí)際通信環(huán)境下，特征值不會(huì)被噪聲湮沒，從根本上解決了傳統(tǒng)子空間分辨率不足的問題。同時(shí)，仿真表明，該方法對于多用戶擴(kuò)頻信號同樣適用，可解決多用戶擴(kuò)頻信號的碼元分離問題，其計(jì)算結(jié)果與理論計(jì)算一致，驗(yàn)證了算法的正確性。

發(fā)表于：8/29/2015

運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原算法綜述

在圖像獲取過程中，存在很多造成圖像退化的因素，因此需要對圖像進(jìn)行復(fù)原。本文對現(xiàn)有的典型復(fù)原方法進(jìn)行了綜合分析。介紹了圖像一般退化模型和運(yùn)動(dòng)模糊退化模型的建立方法；對退化模型的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的估計(jì)方法進(jìn)行了分析；對當(dāng)前的一些復(fù)原算法進(jìn)行了總結(jié)。對圖像復(fù)原技術(shù)未來的發(fā)展方向進(jìn)行了預(yù)測。

發(fā)表于：8/29/2015

基于模糊聚類分割的累積直方圖均衡化算法

通過比較幾種圖像直方圖均衡化的應(yīng)用范圍，提出一種基于模糊聚類分割的累計(jì)直方圖均衡化的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與傳統(tǒng)直方圖均衡化算法相比，使用該方法處理后的圖像不僅使灰度值分布更加均勻，增強(qiáng)了整體對比度，而且保留了原圖像更多的細(xì)節(jié)信息，很好地達(dá)到了圖像增強(qiáng)的目的。

發(fā)表于：8/29/2015

嵌入式系統(tǒng)中基于SPI協(xié)議的SD卡擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)

介紹了在嵌入式系統(tǒng)中一種基于SPI協(xié)議實(shí)現(xiàn)對SD卡的擴(kuò)展方法，結(jié)合FatFs文件系統(tǒng)，使小型嵌入式系統(tǒng)也能容易、方便地?cái)U(kuò)展大容量存儲(chǔ)器。并在STM32上成功移植，打開SD卡中TXT文本，并通過串口輸出文本中的內(nèi)容。

發(fā)表于：8/28/2015