摘要：在网络大数据和移动互联网时代,函数逼近广泛应用于各行各业中,深度学习和自动编码器也得到了越来越多的关注.在大数据集环境下,由于网络层数有限,以及系统参数难调优,传统有监督学习的BP神经网络算法易出现过拟合收敛到局部最优的问题;在应用于逼近控制系统时易出现效率低、误差大等不良效果.针对以上问题,提出一种基于deep Learning自编码的逼近控制系统,采用逐层参数独立学习机制.通过对比仿真实验表明,无监督特征学习的深度学习自编码能有效提高逼近系统函数逼近的准确率,在逼近控制系统中具有良好的应用前景.

摘要：《新视野大学英语》读写教程使用多年,受到诸多大学英语教师的好评,该教材内容不断更新,与时俱进,且每个单元主题鲜明。笔者在教学实践中发现该教材在课文内容、课后练习、教学活动等方面设计到位,但对于教材中个别单元内容及标题的更改有不同的观点。文章基于语域理论三元素:语场、语旨、语式,结合教学的实际情况,分析新视野大学英语第一册第二单元deep Concern标题的恰当性,旨在通过分析标题,培养学生的语篇意识,提高学生在不同语域下使用语言的能力。

摘要：针对目前智能计算机及大规模数据的发展,依据大脑处理语音、图像数据方法的deep learning技术应运而生。传统的语音识别技术对特征筛选的人工技能要求高,而且准确率低。deep learning技术是应用于音频信号识别,模仿大脑的语音信号学习、识别的模式。在音频信号处理的过程中,运用deep learning进行音频数据的特征提取和训练,将大幅度提高音频信号识别的准确性。

摘要：为了获得完整统一的标注结果,将领域本体引入到查询结果语义标注过程中,给出基于本体的deep Web查询结果自动标注框架,以解决接口数据类型的异构问题.该方法根据接口特征设计接口分析器,采用查询条件重置策略确定查询结果数据的语义标记.通过对多个不同领域Web数据库的测试,验证了该方法的有效性.

摘要：在深网的演化过程中,deep Web数据源的内容、模式在不断变化,影响到deep Web集成系统的查询能力。为此,本文分析了在深网演进环境下已有集成系统中存在的问题,并设计出了一个基于动态数据源的deep Web信息集成系统。首先通过本地接口版本演化的方式,来同步本地接口与网络接口的信息,保证本地成员接口的有效性。然后根据本地动态接口数据源的特点,采用属性相似度聚类方法实现全局接口模式集成,并形成全局接口和本地接口之间的临时映射关系,并用相似度值来标记映射关系权重。最后,采用基于动态权重映射,实现全局查询到本地查询的转换。实验结果表明,该系统使得deep Web查询能力在查准率和查全率方面都有较好的表现,是可行的和有效的。

摘要：随着在线数据库的迅速增长,可以访问的数据库资源大大增多,但它们的信息传统搜索引擎无法获得,它隐藏在网站背后,成为人们快速有效获取信息的障碍。为了获得deep Web中大量有价值的隐藏信息,需要整合各在线异构数据源,以便在同一领域内比较某一事物的大量相关信息。目前,越来越多的人采取网上买书的消费方式,针对这个消费热点问题,设计了一个书籍搜索领域的deep Web数据集成系统,提供一个集成的查询接口,使得用户可以方便地进行查找和比对。

摘要：The fundamental Difference in viewing human nature leads to diverse cultural modes as well as kinship addressing patterns in Chinese and Western *** on the basic principles of cultural structure theory,this paper tries to give a deeper a?nalysis of kinship addressing under Chinese and Western backgrounds,and provides some reference in regard of cross-cultural com?munication and understanding.

摘要：为解决材料无库数据的CRUD和材料数据的安全性问题,在传统中间件形式的异构数据集成框架的基础上,设计结合中间件和数据仓库的多层架构的异构材料数据集成框架,实现对MongoDB、deep Web数据、关系数据库、文档数据、XML等多种异构数据源的集成处理;实现框架缓存,通过缓存模块提高系统效率;完成满足安全性、包含无库数据源的异构材料数据集成系统的方案实现。

摘要：为了较好地解决基础教育用户搜索教育资源难、不能直接链入基础教育网站等问题,主要研究解决基础教育资源及网站的自动发现和分类等核心技术。提出发现deep Web的启发式规则及多重特征选择方法。通过该系统将实现基础教育相关资源及网站的自动发现与分类,并以多种分类方式供教育用户检索。

摘要：传统Web爬虫无法解决爬行Ajax应用所面临的JavaScript执行、状态识别与切换、重复状态检测等问题。为此,首先定义Ajax应用的状态转换图,并设计了一种基于状态转换图的Ajax爬行算法,通过该算法可以获取Ajax应用状态信息和后台deepWeb资源。为了提高Ajax爬行的准确性、减少待爬行的状态数目,使用Ajax指纹识别、DOM结构过滤等方法改进上述算法。实验结果表明了算法的有效性和性能。