摘要:本文提出一种基于蕴含关系的图片语句匹配模型IRMatch，旨在解决图片语句两种不同模态语义之间的非对等匹配问题. 在利用卷积神经网络分别对图片和语句进行语义映射的基础上，IRMatch模型通过引入最大软间隔的学习策略挖掘图片与语句之间的蕴含关系，以强化相关图片语句对在公共语义空间中位置的邻近性，改善图片语句匹配得分的合理性. 基于IRMatch模型，本文实现一种图文双向检索方法，并在Flickr8k、Flickr30k以及Microsoft COCO数据集上与基于已有图片语句匹配模型的图文双向检索方法进行了比较. 实验结果表明，基于IRMatch模型的检索方法在上述三个数据集上的R@1，R@5，R@10以及Med r均优于基于已有模型的检索方法.

摘要:梳理了客户流失和客户流失管理的定义，客户流失问题的研究内容、应用场景，客户流失预测算法及特征选择方法，模型评估的常用技术与度量等方面的研究现状，指出当前研究的不足，并提出未来的研究方向.

摘要:社交网络平台信息传播迅速，为了有效地进行舆情预警，定量地评估用户在消息传播网络中重要性，将模糊综合评价方法引入用户影响力建模问题中. 通过对用户在社交平台上的行为分析，构造了包含用户活跃粉丝数以及平均转发数等五项指标在内的评价体系. 并针对传统的模糊综合评价算法在应用于计算评价指标权重方面的缺陷与不足，提出改进模糊合成算子的方法构建用户影响力评估模型. 利用新浪微博社交平台上的真实数据，结合对比实验和实际评估，改进的模糊合成算子能根据需求调整权重对评价结果的影响，同时该方法能较准确地反应社交网络中用户的实际影响力.

摘要:因为计算密集型应用的增多，亚马逊和阿里巴巴等公司的云平台开始引入GPU（Graphic processing unit）加速计算. 云平台支持多用户共享GPU的使用，可以提升GPU的利用效率，降低成本；也有利于GPU的有效管理. 通过虚拟机监视器以及各种软硬件的帮助，GPU虚拟化技术为云平台共享GPU提供了一种可行方案. 本文综合分析了GPU虚拟化技术的最近进展，先根据技术框架的共同点进行分类；然后从拓展性、共享性、使用透明性、性能、扩展性等方面对比分析，最后总结了GPU虚拟化的问题和发展方向.

摘要:电机转速精度是伺服系统的重要性能指标，传统PI控制已不能满足伺服系统的高精度要求. 将先进控制策略应用于永磁同步电机是伺服系统发展的趋势. 本文介绍了永磁同步电机的精确测速方法和先进控制策略在电机转速系统中的应用，分析了各种方法的优缺点和适用范围，综述了最新的研究成果和有待解决的问题并对将来的研究方向进行了展望.

摘要:人脸识别技术由于其成本低、用户友好、效率高等特点被广泛应用，同时也出现了针对人脸识别的身份伪造攻击，主要包括照片人脸攻击、视频人脸攻击、三维人脸模型攻击等方式，对于这些攻击方式的防范方法都是围绕着基于人脸的活体检测这个中点进行展开. 本文着重研究的活体检测方法为眨眼检测与背景分析算法，通过区域增长算法进行人眼定位、形态学操作进行人眼张合判断、感知Hash 算法进行背景差异对比，构造出一个复合的活体检测系统. 基于复合的眨眼检测与背景分析算法，本文设计了一个包含眨眼检测模块与背景分析模块的活体检测系统，使用OpenCV2.4.9 与vs2012 的MFC 架构实现了一个可以抵御照片攻击与视频攻击的活体检测系统，并对系统进行实验与评估，在与其它同类型的系统进行比较的结果来看，本文实现的系统性能表现优异.

摘要:本文针对未来“放开两端”的电力交易市场多主体、多模式、多规则的特点，设计了电力市场交易结算智能合约，同时分析了关键技术难点，并有针对性的给出了解决方案. 利用运行在区块链上的智能合约降低电力市场交易的信任成本，提高清结算效率，同时推动能源零售市场的智能化. 通过在由4000个节点构成的P2P网络中运行一个购售电合同的智能合约实例，验证了本文方法的成功率约为99.38%，每笔交易的平均确认时间约为16秒. 如果本文方法得到应用，将帮助能源交易双方共同制定因需求而动态变化的能源价格，保证不同能源市场的互联互通，促进智慧能源价值互联.

摘要:视频监控技术在交通管理、公共安全、智慧城市等方面有着广泛的应用前景，且向着智能识别、实时处理、大数据分析的方向发展. 本文针对大规模实时视频监控提出了新的解决方案. 基于Spark streaming流式计算、分布式存储及OLAP框架，使多路视频处理在可扩展性、容错性及数据多维聚合分析上具有明显的优势. 系统根据视频处理算法划分为单机处理与分布式处理. 并将视频图像处理与数据分析耦合，利用Kafka消息队列与Spark streaming完成对多路视频输出数据的进一步操作. 结合分布式存储方案，并利用OLAP框架实现对海量数据实时多维聚合分析与高效实时查询.

摘要:虚拟化技术的研究正逐渐从高性能服务器端转向移动智能设备领域. 现有的虚拟化方案多是采用多内核方案，系统负载高，效率低. 针对车载系统等平台多屏显示以及资源受限等问题，本文提出一种基于容器技术的Android轻量级虚拟化方案. 该方案通过利用Namespace资源隔离机制和Cgroup资源分配机制，使得ARM平台在资源使用较少的同时，能够同时启动多个Android虚拟机，并且各虚拟机上的屏幕显示相互独立. 测试结果表明，该方案的内存占用率较双系统方案降低了7%，而平均CPU使用率较原生Android系统仅增加了1%.

摘要:目标识别一直是人工智能领域的热点问题. 为了提高目标识别的效率，提出了基于卷积神经网络多层特征提取的目标识别方法. 该方法将图像输入卷积神经网络进行训练，在网络的每个全连接层分别进行特征提取，将得到的特征依次输入到分类器，对输出结果进行比较. 选取经过修正线性单元relu函数激活的低层全连接层作为特征提取层，比选取高层全连接层特征提取的识别率高. 本文构建了办公用品数据集，实现了基于卷积神经网络多层特征提取的办公用品识别系统. 选择AlexNet卷积神经网络模型的relu6层作为特征选取层，选择最优训练图像数量和最优分类器构建系统，从而证明了该方法的可行性.

摘要:气象资料省际共享为预报预测以及气象服务提供了及时的周边省资料服务. 目前国家气象信息中心按月统计省际共享资料传输质量，不能及时发现资料收发异常. 参照上行传输监控方案，设计与实现了省际共享实时监控系统，将接收与发送的自动站文件解码得到的站级信息以及雷达基数据站级信息写入省际共享监控库. 通过Web展现国家级自动站正点资料、区域自动站正点资料和雷达基数据接收与发送情况. 基于数据库实现各省资料日、月和年统计分析，为资料应用部门和管理部门提供实时的省际资料传输情况. 系统自动生成省际共享日志并定时上报. 业务应用证明，该系统运行稳定可靠，体现了气象资料省际共享实时业务质量监控的优势.

摘要:随着中国演艺市场规模的不断发展，演出市场的演出场次和观众人数不断增加，对演出排练的质量要求逐渐提高. 开发一个虚拟编排系统具有重要的价值和意义. 本文研究开发一个适用于中大规模演出的虚拟编排系统，通过对基于WebGL的虚拟编排系统关键技术的研究，提出了模型文件压缩、预加载、内嵌server、优化v8引擎等方法，使得大规模虚拟排练系统得以流畅的运行，同时利用WebGL技术实现三维模型的创建、渲染，使得用户能够直接在本系统中完成大型排练的所有过程，具有良好的应用前景.

摘要:随着PMU在各级电网大范围的投运，基于PMU数据的WAMS高级应用系统目前在不同层面得到了广泛的应用，而原有的WAMS高级应用系统的测试方法已远远不能满足性能要求，为实现对基于PMU数据的WAMS高级应用系统进行多方位、多层次的测试，以及对测试系统的灵活性、复用性及可扩展性的要求，我们设计和构建了基于广域数据的高级应用系统通用测试平台. 本文首先介绍了通用测试平台的基本功能、平台组成及软件结构及实现技术，并对构建测试平台的数据模型做了详细的阐述，最后利用通用测试平台对基于广域数据的扰动源定位系统进行了多方位的测试，测试结果表明基于广域数据的扰动源定位高级应用系统实现的扰动源定位功能准确、性能满足要求；通用测试平台的使用，显著减少广域应用系统测试工作量、提高了测试效率；对降低WAMS高级应用系统的研制成本、加快研制进度具有重要意义.

摘要:为实现地面控制站操作员对民用无人机的安全控制，提出了地面控制站集飞行仪表、地图综合界面显示设计方案. 采用GL Studio 和VC++ 6.0混合编程的方式，实现对飞行仪表显示界面的设计；使用VC++6.0 对Google Earth二次开发实现地面控制站地图显示功能. 将微软模拟飞行X作为飞行仪表和地图界面的数据驱动，通过UDP传输协议，实现仿真系统的综合测试. 测试结果表明，该系统设计可以为地面控制站操作员提供完整的态势信息，提高操作员的决策效率，为研究地面控制站显示界面工效问题提供新的方法.

摘要:大数据隐私安全正成为各界关注的热点. 攻击者通过识别用户不同网站的账户，可以构建用户的完整画像，对用户隐私形成威胁. 模拟评估攻击者的重识别能力是进行用户隐私保护的前提. 因此，本文提出一种高相似同天同行为算法. 该算法通过检测账户在不同网站是否存在多次同天发表相近或相同内容的行为，判断账户是否属于同一用户，并通过为用户属性构建一种权重计算模型，进一步提高用户重识别的准确率. 经过对两个国内主流社交网站的一万多用户进行实验，本文算法表现出良好的效果. 实验表明，即使不考虑用户社交关系，用户的推文与属性依然提供了足够的信息使攻击者将用户不同网站的账户相关联，从而导致更多的隐私被泄露.

摘要:水力模型自动校核旨在提高供水管网智能化管理中模型的准确性，目前广泛使用遗传算法进行自动校核. 针对标准遗传算法收敛速度慢，并且容易陷入局部最优解的问题，本文对标准遗传算法进了改进，利用模拟退火法对适应度函数进行了拉伸，采用轮盘赌和最优保留策略相合的方法代替传统的选择方法，在交叉操作中加入了相似度函数避免了近亲杂交，并且使用双重收敛判断准则减少不必要的计算时间. 引入G市某区域供水管网水力模型为案例，使用改进后的遗传算法进行自动校核. 结果表明，改进的遗传算法求解效率和求解精度都有较大的提高.

摘要:当今，普遍的航班延误现象不仅增加了巨额飞行成本，还影响乘客体验. 对终端区待降飞机队列进行合理调整，可以提高跑道利用率，减少航班延误，达到降低延误代价的效果. 针对终端区飞机排序问题，提出一种包含双交叉算子的遗传算法，针对不同适应度染色体采取不同的交叉操作，使得在交叉过程中既能保护优质染色体，也能使其它染色体继续进化. 同时引入重排算子对变异后的子代进行优化，共同加快遗传算法收敛速度，使其更加符合实际使用需求. 实验结果表明，算法收敛速度得到改进，能在可接受时间内得到可行解.

摘要:为了提高复杂场景的碰撞检测效率，提出一种基于拓扑空间网格的碰撞检测算法. 由于场景中存在众多形状复杂、尺寸不一且运动状态不同的物体，首先采取场景预处理对空间进行均匀八叉树网格划分，建立物体方向包围盒层次树与空间网格拓扑结构，利用静态大尺寸物体分割策略提升定位精确性，然后在实时检测中利用拓扑空间网格及投影相交测试排除大量不相交物体对，利用层次包围盒算法对潜在碰撞对进行精确检测并计算出碰撞点. 实验结果表明，本算法有效地提高了实时检测的效率，适用于复杂虚拟场景中的碰撞检测.

摘要:滤波函数在图像处理领域起着至关重要的作用. 传统的滤波实现方法以窗口为处理单位，但窗口尺寸较小导致指令流水线频繁中断. 针对该问题，本文提出了算法切片的优化方法. 首先，对滤波算法进行切片，使得每个切片处理滤波窗口中的一个像素点；接着，根据切片处理的像素点在滤波窗口中的位置计算出有效处理范围，去除图像边缘处理中复杂的条件判断；最后，按列方向进行多簇流水，让流水线重复执行大量相同的指令序列. 结合BWDSP 1042的特殊指令和硬件逻辑，对中值滤波等图像滤波函数进行了优化. 实验结果表明：在四簇流水模式下，所有图像滤波函数性能均提升了51倍以上.

摘要:在目标跟踪中，传统的超像素跟踪算法在发生遮挡等情况后，会将非目标超像素标记为目标加入到特征空间. 在对候选样本置信度计算中，利用特征空间中最近邻超像素来划定样本中超像素的簇归属会产生错误；而依据的近邻超像素数量过多时，又会造成分类误差的积累. 为解决上述问题，本文提出一种健壮的超像素跟踪算法. 本算法以贝叶斯算法为框架，首先，将前几帧进行超像素切割，提取特征并使用均值漂移聚类算法和基于超像素的外观表示模型进行分类和计算类置信度，放入特征空间中. 其次，根据接下来几帧的平均中心误差确定最佳近邻数目. 最后，在跟踪过程中，对获取帧的指定区域进行超像素切割，提取特征、进行软分类和计算置信度；根据上一帧目标位置进行高斯采样，累加样本内超像素置信度，获得样本置信度；在发生严重遮挡时，不进行滑动窗口更新和外观模型修改，使用当前模型继续跟踪. 与传统的最近邻超像素算法相比，本算法能够有效提升跟踪成功率和降低平均中心误差.

摘要:文本相似度主要应用于学术论文查重检测、搜索引擎去重等领域，而传统的文本相似度计算方法中的特征项提取与分词环节过于冗杂，而且元素的随机挑选也会产生权重的不确定性. 为了解决传统方法的不足，提出一种基于改进的Jaccard系数确定文档相似度的方法，该算法综合考虑了各元素、样本在文档中的权重及其对多个文档相似度的贡献程度. 实验结果表明，基于改进的Jaccard系数的文档相似度算法具有实效性并且能够得到较高的准确率，适用于各种长度的中英文文档，有效地解决现有技术中存在的文档间相似度计算不精的问题.

摘要:由于受数据采集时间、照射剂量、成像系统扫描的几何位置等因素的约束，计算机断层成像（Computed tomography，CT）技术目前只能在有限角度范围或在较少的投影角度得到数据，这些都属于不完全角度重建问题. 因此，图像重建的算法应用变得尤为重要，本文将现有的几种正则化超分辨率重建算法应用到CT图像重建上并做了一系列的对比分析，分析不同算法下不同的图像重建效果. 首先对低分辨率CT图像进行图像配准，然后再进行样条插值放大，最后运用相关正则化算法进行超分辨率图像重建. 实验结果表明正则化算法的应用一定程度上提高了图像分辨率，其中双边正则化下的重建效果最好，基于L2范数全变分正则化效果较差.

摘要:为了解决传统Canny边缘检测算法对噪声敏感的问题，针对噪声边缘弯曲度大且弯曲空间范围小的二维空间特性，构造了基于曲线曲率估计的边缘曲度算子，并利用大尺度Canny算法边缘检测结果对边缘曲度算子进行修正，使该算子能够准确地表征噪声强度在二维空间中的分布情况，在此基础上，提出了一种在边缘检测过程中加入边缘曲度算子进行噪声衰减的边缘检测算法. 实验结果表明，算法在有效抑制噪声的同时，保留了变化丰富的细节边缘及变化缓慢的轮廓边缘，检测结果较好地反映了图像的原始结构特征.

摘要:针对学生在新浪微博文本中所表现出来的抑郁情感倾向，提出了一种识别抑郁情感倾向的模型. 通过在本校广泛发动学生在线填写抑郁自评量表，获得学生的量表得分. 采集学生的微博文本，并请本校心理学老师对微博进行人工标注. 在预处理阶段，利用抑郁情感词典重新组合在分词阶段被拆分的抑郁情感词，以提高识别正确率. 然后基于支持向量机构建一个情感分类器对微博数据进行训练，经过不断的学习反馈，获得较好的分类效果；最后，定义了抑郁指数来衡量个体在一段时间内的抑郁倾向程度. 实验结果表明，抑郁指数衡量的抑郁程度大致与量表结果吻合，该方法识别准确率达到82.35%.

摘要:城市交通系统正逐渐由原来的单一模式转变为相互连通的多模式，为了更准确地表达多模式交通网络系统，并满足个人出行时路线规划和时间预测的要求，该文以Oracle空间网络数据模型为建模基础，以武汉市为例，选取了道路网、公交路网和地铁路网三种路网模式构建了多模式交通路网，并且加入公交线路和地铁线路的时刻表因素，旨在使出行者通过该模型可以找到到达目的地的最快路线并预估该路线所需时间.

摘要:缓存技术是数据命名网络（Named data networking，NDN）的关键技术之一. NDN传统的LCE缓存策略会造成较大的冗余. 改进的RCOne策略采用随机放置的方法，没有利用任何内容、节点信息，对网络缓存性能的提升有限. Betw策略只考虑到节点介数，导致高介数节点缓存更替频繁，当节点缓存容量远小于内容总量时，缓存性能下降. 为了解决这些问题，本文提出一种结合内容热度与节点介数的新型缓存策略HotBetw（Hot content placed on node with high Betweenness），充分利用内容与节点信息选择最佳的位置放置缓存. 仿真实验表明相对于典型NDN缓存策略，HotBetw缓存策略在提高缓存命中率、降低平均跳数方面具有很好的效果.

摘要:在分析军事装备物流中心选址问题基础上，构建了模糊聚类和遗传算法的混合算法模型，核心技术是把模糊聚类网络模型融合到遗传算法种群构建中，可以有效地避免遗传算法易出现早熟的现象，验证了算法具有很好的鲁棒性和可信度，仿真结果能够为决策者科学正确的选址提供一定的参考.

摘要:近年来，随着城市化进程的加快，银行、政府、学校等场所的安全越来越成为人们关心的问题，智能监控已成为目前的一个研究热点问题. 本文主要研究室内巡逻小车监控下，面部异常遮挡问题. 本文首先对监控视频进行前景提取；接着，基于提取的前景，进行肩部定位、头部区域椭圆拟合；然后通过肤色检测判断人脸区域；最后，通过Haar检测器检测人脸区域的眼睛和嘴巴，以此来判断是否存在异常遮挡行为. 实验结果表明，本文提出的算法能够实时、有效的检测出面部异常遮挡问题.

摘要:为了提高育种领域选种的准确率同时缩短品种培育年限，利用改进的随机森林算法根据小麦育种历史数据构建评价模型. 在训练分类器之前，利用改进的SMOTE算法来改善训练样本集中的非平衡现象；在基分类器训练完成后，测试单个分类器的性能并剔除性能较差的基分类器，实现随机森林中基分类器的筛选. 实验结果表明，文中提出的算法在小麦种质评价方面取得了不错的效果，可以辅助育种工作者进行品种选育.

摘要:针对传统的AdaBoost算法中，存在的噪声样本造成的过拟合问题，提出了一种基于噪声检测的AdaBoost改进算法，本文称为NAdaBoost（nois-detection AdaBoost）. NAdaBoost算法创新点在于针对传统的AdaBoost算法在错误分类的样本中，噪声样本在某些属性上存在很大差异，根据这一特性来确定噪声样本，再重新使用算法对两类样本进行分类，最终达到提高分类准确率的目的. 本文对二分类问题进行实验结果表明，本文提出的算法和传统的AdaBoost算法，以及相关改进的算法相比，有较高的分类准确率.

摘要:针对传统身份识别技术存在的密码记忆难、隐私易泄露、信息易伪造等问题，提出并实现了基于安卓平台的混合特征在线手写笔迹识别算法. 本算法通过迁移传统笔迹采集平台、采用文本相关与文本无关相结合的方式分别对静态纹理特征和动态矢量特征进行提取，弥补了当前笔迹采集困难、信息易伪造、准确性差等缺陷，实现了用户在移动设备上更加快捷安全的进行身份识别和鉴定. 通过实验得出：该笔迹识别算法具有良好的稳定性、高可重复性、优良的准确性和安全防伪能力，能够有效阻止陌生用户的攻击，具有较高的安全保障性能.

摘要:随着无缝连接技术的发展，以多媒体应用服务为核心的无线电技术必须满足用户网络服务质量的要求. 对于异构无线网络，可能发生不同技术和管理域之间的切换，切换判决不再基于某一参数而是建立在多属性综合考虑的基础上. 该文就是针对多属性中各参数权重值的确定进行研究，通过对层次分析法、变异系数法、熵值法3种权重赋值方法进行分析，在不同业务类型下对异构无线网络指标进行评价.

摘要:随着地球空间信息技术的发展，建立具有海量空间数据的大规模虚拟地形场景越来越重要. 然而，面对海量的地形数据，如何简化地形，提升绘制与渲染效率，是地形渲染的关键. 本文对LOD地形渲染技术、大规模数据集的分析与处理、并行计算等相关技术进行了研究，提出了基于LOD的海量地形数据并行渲染技术. 该技术首先使用LOD四叉树简化地形，其次结合多核CPU并行计算的方法提升效率，最后结合大规模数据调度策略，实现了海量地形数据的并行渲染，并分析对比了非并行和并行情况下的实验结果. 本文所取得的理论与技术方面的成果可为大规模场景渲染提供新的技术思路.

摘要:大量的研究行为识别方法集中在检测简单的动作，如：步行，慢跑或者跳跃等；针对于打斗或者动作复杂的攻击性行为则研究较少；而这些研究在某些监控场景下非常有用，如：监狱，自助银行，商场等. 传统的暴力行为识别研究方法主要利用先验知识来手动设计特征，而本文提出了一种基于3D-CNN结构的暴力检测方法，通过三维深度神经网络直接对输入进行操作，能够很好的提取暴力行为的时空特征信息，从而进行检测. 从实验结果可以看出，本文方法能较好地识别出暴力行为，准确率要高于人工设计特征的方法.

摘要:本文利用高速数控铣刀铣削中不同侧面方向的切削力和振动信号以及声发射信号均方根值，以数据驱动的形式对刀具磨损进行了拟合评估. 在本次研究中，分别从时域、频域和时频联合域上探索与刀具磨损相关的敏感特征，具体特征提取方法包括时域统计分析、频域上的快速傅里叶变换（FFT）和时频联合分析的小波变换（WT）. 本文中，决策树被用于回归问题而非分类问题，用于评估刀具磨损值. 同时，引入AdaBoost算法对回归树模型进行提升，并从模型的准确性、稳定性和适用性三个方面上综合对比了提升的决策树回归模型和原模型的性能. 研究表明，AdaBoost算法提升的回归决策树模型在预测的准确性和稳定性上都有一定程度上提高，并且在面向全新刀具磨损预测的适用性上也取得了不错的提升效果.

摘要:用户作为网络的重要主体，对其进行行为分析是掌握网络安全状态的重要手段，且在异常检测中对于潜在威胁挖掘和预警具有重要的意义. 本文从电力信息内网同类型用户间行为存在相似性的角度考虑，基于时间行为序列建模对单个用户的行为进行描述，并通过用户行为相似情况的自学习建立用户间的关联，以行为相似偏差实现异常分析，同时考虑用户基础属性的变化实现异常预警判定. 通过模拟实验，该方法能够有效地利用行为序列间的相似度发现潜在的异常行为并进行预警.

摘要:针对噪声环境中说话人识别性能急剧下降的问题. 提出了一种用于说话人识别的鲁棒特征提取的方法. 采用弯折滤波器组（Warped filter banks，WFBS）来模拟人耳听觉特性，将立方根压缩算法、相对谱滤波技术（RASTA）、倒谱均值方差归一化算法（CMVN）引入到鲁棒特征的提取中. 在高斯混合模型（GMM）下进行仿真，实验结果表明该方法提取的特征参数在鲁棒性和识别性能上均优于MFCC特征参数和CFCC特征参数.

摘要:随着航天技术的发展，越来越多的信息需在星上处理，卫星群分布式技术已成为近年来研究的热点. 与地面环境不同，卫星受到体积、功耗、空间辐射等条件的限制，在卫星群建立分布式环境需掌握架构设计、操作系统、资源管理等关键技术. 针对以上问题，本文先研究卫星群分布式计算与存储架构、其次研究卫星群分布式资源监控的实现过程，最后通过卫星群验证系统证明其可行性与优越性.

摘要:针对传统激光笔和存储设备分离、容易被遗忘携带的和丢失具体情况，设计了该手机教学助手. 以人们必备并随身携带的智能手机为平台，将手机存储设备与教学激光笔结合，通过WIFI无线快速方式与电脑进行通信，将教学所用文件从电脑上以简便快捷的方式拷贝到手机的存储设备上，并通过WIFI拷贝到教学所用的目标机器上. 可用手机控制教学所用PPT、音视频播放或进行简单的文本输入，实现了存储设备、激光笔和手机的统一. 该系统直接安装在用户的移动终端和PC机上，系统部署对软硬件要求不高，用户操作简单，使用方便，适应当前的发展形势.

摘要:基于多视点图像运动结构恢复的三维重建方法相当耗时且鲁棒性低，针对以上问题，提出了一种基于Kinect的实物地质标本的三维重建方法. 首先使用GrabCut算法提取前景目标，结合原始深度图像生成对应视角的点云，再基于SIFT特征利用RANSAC算法执行点云粗对准，然后在ICP算法中引入异常值拒绝方法和动态调整权重思想进行点云精细配准，最终重建出完整三维点云模型. 实验结果表明该方法能快速重建出良好的实物地质标本三维点云模型，能有效处理标本缺少结构特征的情况，并且鲁棒性高.

摘要:闸坝调度对于水资源的利用、保护、治理等具有十分重要的作用，本文以闸坝为基本研究单元，构建单一闸坝的调度管理能力评估指标体系，基于BP人工神经网络构建闸坝调度管理能力评估模型. 最后以淮河流域的沙颍河闸坝群为例，进行实例分析验证了提出模型的可行性.

摘要:针对智能移动应用的特殊性及其在离线情况下的数据同步问题，提出了一种数据同步方案，使用JSON技术设计数据交换协议，移动端离线数据存放在SQLite数据库中、使用基于时间戳的冲突检测算法提高同步的准确性，并采用增量同步方式保证同步的效率和准确性. 将该策略应用在智慧安防系统中，结果表明，基于JSON离线数据同步效率相比传统基于XML的方案提高约8%.

摘要:近年来，基于候选区域的快速卷积神经网络（Faster R-CNN）算法，在多个目标检测数据集上有出色的表现，吸引了广泛的研究兴趣. Faster R-CNN 框架本来是用做通用目标检测的，本文将它应用到人脸检测上，分别使用ZF和VGG16卷积神经网络，在WIDER人脸数据集上训练Faster R-CNN模型，并在FDDB人脸数据库上测试. 实验结果表明，该方法对复杂光照、部分遮挡、人脸姿态变化具有鲁棒性，在非限制性条件下具有出色的人脸检测效果. 这两种网络结构，在检测效率和准确性上各有优势，可以根据实际应用需求，选择使用合适的网络模型.

摘要:流水线是制造高性能CPU的关键技术，目前被广泛研究的OR1200是一款带有四级流水线的免费开源CPU. 为了提高流水线的效率，针对OR1200没有设计访存流水段，流水线会暂停等待加载存储类指令这个问题，在LSU操作即访存操作模块，为OR1200增加了访存流水段，设计了冒险检测和旁路单元，因此CPU在访存阶段不需要暂停，从而使OR1200变为真正的五级流水线CPU；另一方面，当需要用加载指令加载数据的时候，会导致加载类数据冒险问题，为了解决此类冒险，设计了数据有效信号Tag，用来控制流水线暂停，对乘法计算、访存阶段以及其他不能在执行阶段得到结果的运算作流水线暂停判断，以等待数据的获取. 通过实验仿真证明，Tag信号暂停流水线一个时钟后会把数据反馈回去，成功解决了必须暂停数据相关问题的暂停判断问题.