摘要：讨论了针对OLAP分析服务器中多维查询语言MDX解析模块的设计与实现。研究了基于Lex和Yacc,将MDX查询语句解析成查询树对象的设计思路与实现方法。结合元数据访问和权限管理,编译器从词法分析、语法分析和语义处理等方面进行深入分析,不仅完成了语法和语义的检查,还可基于角色对用户分析查询进行权限验证,实现信息的安全管理。

摘要：随着大场景三维点云应用在越来越多的领域中,近些年对激光点云大场景下的分类研究不断深入,各种分类模型层出不穷,在大场景点云分类任务中表现优异,但是依然存在训练时间长、计算复杂以及分类精度低等问题。针对分类精度低这一问题,提出一种基于Feature-RNet的三维大场景点云分类框架模型来实现点云分类工作。该框架模型不直接以三维点云数据作为输入,而是以通过KNN方法提取三维点云的二维特征和三维特征构建的特征图像作为输入,避免了网络框架对三维点云数据直接处理的不适应性;该模型设计的RNet框架结构利用了残差模块,并对其进行变型以达到提高分类精度的效果。采用公开的Oakland三维数据集对Feature-RNet框架模型进行训练,与现有的其他深度学习分类框架相比,提出的Feature-RNet框架模型在分类精度上有较大的提升,总体分类准确率能达到97.7%。

摘要：语言人口学是一个跨学科的研究领域,在研究方法和数据使用上一般借鉴人口学、社会学和语言学等学科:其基本方法是进行大规模调查;所采用的数据大多来自人口普查和大范围调查。尽管在学术研究和政策调研中,与语言相关的普查和调查数据得到了广泛应用,但其方法论基础尚未得到系统评估。人口普查机构在将社会语言类专题纳入调查问卷时,会根据需要采用专门测定手段,但他们很少描述这些手段是如何开发出来的。人口普查中与语言相关的问题会采用不同的表述方式、问题形式或答题方案,这些差异所带来的问题使普查数据在信度和效度上都受到质疑。本文旨在研究人口普查中有关语言水平测定问题的设计和措辞方式对受访者的影响,案例来自爱尔兰共和国和英国北爱尔兰地区对于爱尔兰语的一系列普查。本文的分析借鉴了前期相关研究成果,不过也基于近年来调查方法和应用语言学研究的理论发展,对前人探讨范围有所扩展。