摘要：本文提出一种改进的多标签分类结构的实时车牌识别模型,通过压缩-激活注意力机制在通道方向关注车牌图像中的字符,并且融合网络的深浅层特征,在提取语义的同时又能兼顾到字符定位,提高字符定位精度,同时采用深度可分离卷积取代传统卷积,减少计算量,提高车牌识别速度。最后,在CCPD数据集中选取最能体现光照强度、车牌倾斜和车牌模糊等复杂场景的3个子数据集进行测试实验,测试结果达到94.0%的平均准确率和395.6 FPS的识别速度,这表明本文提出的模型能够在复杂场景下达到快速识别车牌的效果。

摘要：随着互联网技术的革新与进步, 3D仿真技术在游戏、动漫中的应用愈发显得重要.针对随机中点位移法生成的山体缺乏较好的细节性以及失真性问题,本文提出一种基于OpenGL与Perlin噪声算法生成仿真3D地形环境的方法.传统Perlin噪声算法生成的高程图较为平缓,因此采用分形及湍流算法对高程图进行优化,可以产生明显冲突,更符合山峰的特征.针对地形图像贴图过程中出现的过渡断层现象,采用分层采样策略,使图像呈现更加自然.在光照添加的过程中,提出了多次二分平均算法计算平面法线向量,在山体光线的呈现上有更加圆滑的效果.实验结果表明,该方法可以很好地创建3D地形的三维网格,同时能够表现出良好的仿真效果.

摘要：在大数据时代背景下,越来越多的用户或者企业将大量的数据上传至云端存储以便减轻本地存储的压力和获得高效的数据共享服务管理,由此可搜索加密技术应运而生,检索效率与保证数据安全一直是研究的热点。因此,本文提出一种基于特征匹配的快速降维排序搜索方法(DRFM)。通过提出的特征得分算法,创建每一篇文档的索引特征向量;通过提出的匹配得分算法,创建查询关键词的查询匹配向量。使用K-L变换算法对所有文档索引特征向量以及查询匹配向量进行降维,提高算法效率。理论分析与实验结果表明所提的方案高效且可行。

摘要：在利用层次随机图(HRG)模型对真实网络进行链路预测的过程中,需要构造一个初始层次随机图来初始化马尔科夫链以运行马尔科夫链蒙特卡洛抽样算法。针对现有的层次随机图初始化方案效率不高的问题,本文对初始层次随机图模型进行重建,提出一种新的层次随机图模型初始化算法。该算法分为2个阶段,第一阶段引入相似性指标(LHN-I指标)为网络中的边进行排序;第二阶段利用排序好的边对层次随机图模型进行构造。在该过程中,设计一种将网络顶点插入到层次随机图模型中的方法。通过3个实例网络对提出的算法与现有算法的性能进行比较,实验结果表明,利用提出的初始化算法构造出的初始层次随机图不仅有着较高的似然值,而且使得马尔科夫链蒙特卡洛算法能够更快地收敛,进而降低链路预测的时间消耗。除此之外,在链路预测实验中,改进的基于层次随机图模型的链路预测算法相比一些基于相似性指标的链路预测算法有着较好的预测精度。

摘要：随着可搜索加密技术的发展,用户输入多个查询关键词即可对云服务器中的数据进行检索。但是随着数据量的增加,云服务器的检索效率不断降低,其安全性也难以得到保障。为此,提出一种云存储环境中多关键词加密排序搜索方法。首先,通过对文档的关键词进行聚类,获得特征较集中的索引向量;其次,对索引和查询向量构建标记,根据查询标记的位置过滤无关文档,减少搜索时间;最后,将索引向量按照相应标记所属类别进行分组,将高维的加密密钥降为多个低维密钥,进一步减少索引的加密时间。随着文档分组数量的增加,查询时间将减少50%以上。实验结果表明,该方案在保证安全性和查询准确性的同时,能提高查询效率。

摘要：为提高药物研发的效率,通常使用定量构效关系(QSAR)模型来预测化合物的生物活性,从而进行筛选和优化。目前,基于统计分析的QSAR随着变量急剧增多变得束手无策,同时预测精度还有提高的空间。基于此,本文提出了一种基于改进的PCA算法对变量进行降维,并利用改进的麻雀搜索算法优化BP神经网络(ISSA-BPNN),以此提高预测的精度。改进的PCA算法先基于Pearson、最大互信息系数(MIC)和随机森林(RF)的加权得分得到主要特征变量,再用PCA算法对原特征进行降维得到主要输入变量;ISSA-BPNN算法优化BPNN的权值和阈值,达到输出稳定和保证全局收敛。以乳腺癌治疗时,化合物对ERα的生物活性数据为例进行了训练和预测。结果表明:本文所提算法预测精度更高,为药物研发提供了一种有效方法。

摘要：本文根据测量绘图的需求,论述了测量专用绘图系统应具备的功能,设计了相应的数据结构,并讨论了设计这样一个绘图系统应采用的方法。

摘要：普遍认为编程练习时间的长短直接影响着C语言课程的学习效果。笔者收集了一个教学班中所有学生的编程练习时使用计算机的时间记录及他们的期末与省二级考试的成绩。首先通过χ2拟合度检验法验证这个教学班的这两次考试成绩服从正态分布。然后,按照C语言教学大纲中规定的最低要求课外上机时间,将这个教学班的学生分为两组,第一组为课外上机时间超过或等于教学大纲规定的最低课外上机时间的学生,第二组为课外上机时间少于教学大纲规定的最低课外上机时间的学生。用T检验对这两组学生的期末与省二级考试的成绩进行分析,结果表明:第一组学生的期末考试及省二级考试的平均成绩分别比第二组至少高9.0分与7.0分;第一组学生的期末考试及省二级考试的通过率分别比第二组高18.75%及19.54%。因此,认为上机练习对学生学习C语言具有较大的促进作用。

摘要：目前C语言在线考试正逐步取代传统考试方式。针对C语言在线考试系统不能适应客观性试题与主观性试题混合组卷的缺点,设计开发一个基于B/S架构混合组卷的C语言在线练习与考试系统。学生登录该系统,可随时随地进行C语言练习,并可根据系统给出的评分及答案判断个人学习掌握情况,既可扩展学生学习时间和空间,也能减轻教师工作压力。实际应用表明,该系统实用性强,用户界面友好,可靠性高,在实践中取得了良好效果。

摘要：从大数据文件中抽取满足条件的数据是一个工作强度大、容易出错的工作。以年度学校科研工作业绩数据为基础,介绍如何在Excel文件中采用VBA技术抽取教师组成比较复杂的学院的科研工作业绩。实验表明,该方法可以大大提高工作效率,减小工作人员劳动强度,减少差错的发生,VBA技术可以很好解决用户在使用Microsoft Office办公中所面临某些特定功能或重复性高的操作。