摘要：提出了基于 Vague链接倾向图的广告决策模型 .在分析网络广告有关特性的基础上 ,定义了 Vague关系的自反、对称与传递特性 ,特别强调了对于 Vague链接倾向图中的传递特性的应用 .通过计算广告与 Web链接网的总体匹配度 ,分析了广告在用户中所产生的不同影响程度 ,同时还给出了关于广告投放的 Vague决策算法 ,实现了在广告预算经费一定的前提下 ,如何投放广告于不同的

摘要：针对传统的基于图的流行排序显著性检测算法仅仅依赖边界背景先验显著图来提取前景种子,影响最后的排序结果,使得显著性检测结果较差的问题,提出结合凸包提取更精确的前景种子进行流行排序的算法.首先提取图像边界结点作为背景种子进行流行排序得到背景估计显著图,并将该显著图二值化得到粗略的前景区域;然后通过颜色增强的Harris角点检测算法获得图像角点,并用其构造粗略包含显著目标的凸包;最后将凸包和前景区域相结合提取更精确的前景种子进行流行排序得到最后的显著图.在3个公开的图像数据集上,与其他经典算法相比,该算法在PR曲线、MAE值和F-measure上均获得了提升.

摘要：C语言程序设计教学常常会遇到学生基础不同的问题,在课时不足的情况下将导致教学的困难。讨论了程序设计教学的困境以及Scratch程序作为前导课程可能给教学带来的帮助。

摘要：算法作曲是计算机音乐中最具吸引力的研究领域,而基于遗传算法的进化作曲系统已成为算法作曲中的热点.给出了进化作曲系统的结构,分析了系统不同的作曲目标,从适应度函数的设计讨论了两类作曲系统.最后给出了几个作曲系统实例分析.

摘要：深度学习的发展加快了图像语义分割的研究。目前,最有效的图像语义分割研究方法大部分都是基于全卷积神经网络(FCNN),尽管现有的语义分割方法能有效地对图像进行整体分割,但对于图像中的重叠遮挡物体不能清晰地识别出边缘信息,也不能有效地融合图像高低层的特征信息。针对以上问题,在采用FCNN来解决图像语义分割问题的基础上,利用超像素分割对物体边缘的特殊优势作为辅助优化,对粗糙分割结果进行优化。同时在FCNN中利用空洞卷积设计了一个联合局部跨阶段的多尺度特征融合模块,其能有效地利用图像的空间信息。此外还在网络的上采样模块中加入跳跃连接结构,用来增强网络的学习能力,在训练过程中采用2个损失函数来保证网络稳定收敛和提升网络的性能,图像语义分割网络在公开的数据集PASCALVOC2012上进行训练测试。实验结果表明,该改进算法在像素精度和分割准确率方面均有提升,且具有较强的鲁棒性。

摘要：该文针对本科数据库原理课程中索引问题的教学现状，分析实际教学中面临的困难，设计实验数据环境，依照理论课教学知识点设计对应的实验内容，增强学生感性认识，实践中透彻理解索引的深刻内涵。

摘要：文章针对本科计算机专业数据库原理课程的教学现状,提出开设实践课程作为其后续课程,学生置身实际业务场景进行数据库设计,在实际项目中运用理论课程知识解决实际问题,深刻理解数据库设计与需求、设计与实现的关系,突出学生应用能力的培养。

摘要："电脑音乐"自出现以来就受到广泛的关注。90年代后,越来越多的算法被应用于计算机作曲。主流的计算机作曲算法有马尔可夫转换表、遗传算法、神经网络、随机过程以及基于规则的知识库系统。提出了一种基于隐马尔科夫模型和交互式遗传算法的计算机作曲算法。通过将旋律元以及节奏融合进传统的仅以音符或节奏为单元的马尔可夫模型中,建立新型的隐马尔可夫音乐预测模型,并采用交互式遗传算法对产生音乐片段进行优化。仿真结果表明,该算法可以利用较小的数据集快速生成具有一定旋律逻辑并符合用户个性的音乐片段。