摘要：随着全媒体时代的到来和社交网络的发展,流行度预测在舆情监测和数据话语权的争夺上开始发挥重要的作用。现有的流行度预测研究多集中于外文媒体,对以微博为代表的国内主流媒体进行流行度预测是一个新兴且具有挑战的方向。本文针对微博这一国内社交媒体平台进行研究,通过对微博内容及微博用户的特征分析,设计了多种流行度预测方案,同时,提出了一种基于XGBoost的微博流行度预测算法,将流行度预测问题转换为互动值档位分类问题,在分类式框架下将提取融合后的特征用于模型训练,可以较为准确地对有用户信息的微博的流行度情况进行预测。本文的算法在微博流行度预测数据集中得到验证,并且取得了准确率高达85.69%的优越效果。

摘要：现有二进制描述子生成采用随机点对或均匀采样方式,顽健性弱、计算复杂。针对这一问题,提出了一种模仿人眼视网膜特性的采样模式(RBS),首先通过设计采样密度、多尺度光滑、视野重叠等采样方法来模仿视网膜神经节细胞层(ganglion cell layer),也称为视神经层,将光信号转换为视信息的方式,再通过对典型数据学习来选择特征点对,最后使用区块均值代替单像素点计算点对比较值,生成顽健的紧致二进制描述子。在Mikolajczyk提出的数据集上进行了实验,实验结果表明,128 bit的RBS-128相对于512 bit的FREAK和BRISK正确率分别提升16.4%和5.3%。

摘要：综合考虑信息量度量的速度、性能要求,提出了相适应的显著图、多特征融合模型;基于区域划分融入空间关系,提出了分块信息熵的图像信息量度量方法(SEII);构建了信息量度量的标注数据集,并设计了性能验证方法。实验结果表明该度量方法符合人眼视觉的评价结果。度量方法在实际视频检索系统中进行对比应用测试,测试表明m AP提高4.4%,检索速度提高1.5倍。

摘要：近年来，随着九年义务教育的普及、国家“双一流”大学建设的启动，我国教育事业取得了历史性成就，义务教育普及率已超过高收入国家的平均水平，成为率先实现全民教育目标的发展中人口大国。在这个历史关口上，基础教育国际化实践在一些区域悄然兴起，成为促进教育改革、优化教育资源、推动教育发展的一支新兴力量。

摘要：台标识别是典型的细微目标识别问题,针对台标区域小、信息量低,且镂空、半透明台标极易受到画面背景影响的难题,提出一个基于端到端全卷积网络的像素级台标识别网络——PNET.首先构建一个像素级标注的台标数据集,通过视频抽帧和图像预处理获得台标图像集,并提出一种逐图像的像素级半自动标注方法获得二值标签图像集;然后提出一个像素级台标识别网络,在典型分类网络AlexNet,VGG的基础上,通过微调,将分类网络在分类任务中学习到的网络参数转换为像素级台标识别网络在台标分割任务中的所需的网络参数;最后引入跨层架构,融合来自网络深层的全局信息和浅层的局部信息.实验结果表明PNET实现了准确的像素级分割,准确率高达98.3%,在NVIDIA Tesla K80上单幅图像识别时间不超过1.5 s.

摘要：二维码应用日趋广泛,已经渗透到社会生活的方方面面,成为连接互联网线上和线下的重要纽带。二维码给生活带来便利的同时也被不法分子用来传播有害信息,给国家的网络信息安全带来新的挑战。文章针对互联网中应用最广泛的二维码——QR码(Quick Response Code),深入研究了二维码图形定位、二维码图形矫正、二维码图形解码等关键技术,设计和实现了面向互联网QR码图片的监测系统。实验结果证明,在5000张包含有QR码的互联网图片数据集上,本系统检测QR码的准确率达到96%,召回率90%,检测速度达到每秒30张图片,满足实时应用的需求。

摘要：近些年来,我省大力推进医学教育教学改革与建设,其综合办学实力、教育教学质量和为地方经济建设服务的能力进一步增强。当前,要围绕我省建立新型医疗体系的需要,深化高等医学教育改革,努力打造地方高等医学教育优势品牌,优化学科专业结构布局,深化人才培养模式改革,促进我省医学高等教育又好又快地发展。

摘要：在网络不同的安全域之间传输文件时,要求数据只能由低密级网络向高密级网络传输。介绍了位于不同安全域的两台计算机之间实现单向传输的原理和技术。系统地阐述了如何利用Atmel公司的ARM9芯片AT91SAM3U4E控制USB设备和SPI接口,结合光耦芯片6N137,从硬件和软件两个方面来实现无反馈数据单向传输。通过实验验证该系统利用USB2.0接口技术、SPI的DMA传输方式以及光耦隔离技术实现了快速、单向、可靠的数据传输。