摘要：随着云计算、移动互联网技术的发展,支付技术和方式发生了显著变化。传统的校园实体卡无法满足高校师生无卡支付的需求,为了解决校园实体卡用户体验差、第三方支付市场碎片化、商户接入维护成本费用高、财务资金结算对账困难等问题,在充分研究校园卡应用现状和目前流行的二维码支付技术的基础上,设计并实现了一套基于聚合支付的新一代校园卡系统。该系统兼容校园实体卡功能,融合当前主流的支付方式,使用银行统一的支付通道和接口,建设私有云和公有云相结合的电子校园卡聚合支付体系,同时为保证校园卡系统的高可用,设计完成了校园内完整的闭环电子支付交易体系。实践证明,整套系统具有支付方便、实名认证、数据本地化存储、账户管理体系完备、对账简单高效、满足资金监管需求等优势,可为高校校园卡系统建设提供解决方案和参考价值。

摘要：针对现有煤矿甲烷检测装置存在的缺点,文章提出了一种基于光谱吸收检测原理的煤矿甲烷红外检测系统的设计方案,分析了红外差分吸收检测原理,详细介绍了系统硬件及软件设计。该煤矿甲烷红外检测系统以宽带LED作为光源,采用单光路进行差分吸收检测,消除了双光路系统中由于光路的差异引起的误差;采用锁相放大器对微弱信号进行相敏检波,采用去极值移动平滑法对数字量进行滤波,提高了系统的灵敏度。实验结果表明,该系统检测的甲烷浓度在精确度和稳定性方面均满足检测要求。

摘要：介绍了Ajax技术的特点和实现过程.阐述了社区警务管理系统的基本概况以及在传统Web应用模型中存在的主要问题,设计实现了基于Ajax异步数据交互的社区警务管理系统,重点介绍了社区警务管理系统的系统结构和关键技术.

摘要：网络流量模型是网络性能评价、网络协议设计和网络规划等的基础,然而实践证明基于泊松过程的传统流量模型并不适用于实际的网络流量。在对大量校园网络流量数据统计分析的基础上,提出一个基于周期性网络流量的网络流量模型,将网络流量分为时间相关分量和正态随机分量,并利用分布拟合检验算法加以验证,同时给出了在不同置信度下基于该流量模型的流量预测算法,从而保证对校园网络高效的管理。

摘要：为提升对农作物生长过程中环境和生理指标实时监控能力,有效提高农业数字化、现代化的发展进程,提升农业种植产业的智能化发展水平,结合当前农业种植环境对物联网平台的需求特点及生长过程中的影响参数,完成了基于MQTT的农业物联网平台架构设计和功能开发,以实现对农作物生长过程环境的智能化监测和调控,对农作物生理指标的自动化监测。

摘要：目的方面级多模态情感分析日益受到关注,其目的是预测多模态数据中所提及的特定方面的情感极性。然而目前的相关方法大都对方面词在上下文建模、模态间细粒度对齐的指向性作用考虑不够,限制了方面级多模态情感分析的性能。为了解决上述问题,提出一个方面级多模态协同注意图卷积情感分析模型(aspect-level multi⁃modal co-attention graph convolutional sentiment analysis model,AMCGC)来同时建模方面指向的模态内上下文语义关联和跨模态的细粒度对齐,以提升情感分析性能。方法AMCGC为了获得方面导向的模态内的局部语义相关性,利用正交约束的自注意力机制生成各个模态的语义图。然后,通过图卷积获得含有方面词的文本语义图表示和融入方面词的视觉语义图表示,并设计两个不同方向的门控局部跨模态交互机制递进地实现文本语义图表示和视觉语义图表示的细粒度跨模态关联互对齐,从而降低模态间的异构鸿沟。最后,设计方面掩码来选用各模态图表示中方面节点特征作为情感表征,并引入跨模态损失降低异质方面特征的差异。结果在两个多模态数据集上与9种方法进行对比,在Twitter-2015数据集中,相比于性能第2的模型,准确率提高了1.76%;在Twitter-2017数据集中,相比于性能第2的模型,准确率提高了1.19%。在消融实验部分则从正交约束、跨模态损失、交叉协同多模态融合分别进行评估,验证了AMCGC模型各部分的合理性。结论本文提出的AMCGC模型能更好地捕捉模态内的局部语义相关性和模态之间的细粒度对齐,提升方面级多模态情感分析的准确性。