摘要：目前,针对面向方面程序,许多研究者已定义了各种各样的形式语义。但是,没有一种语义能被软件设计者和开发者所理解。针对该问题,在已有研究的基础上,应用统一程序理论中的设计来定义面向方面的动态语义。同时,以一个例子来说明该语义的使用。

摘要：在分布式计算和内存为王的时代,Spark作为基于内存计算的分布式框架技术得到了前所未有的关注与应用。着重研究BIRCH算法在Spark上并行化的设计和实现,经过理论性能分析得到并行化过程中时间消耗较多的Spark转化操作,同时根据并行化BIRCH算法的有向无环图DAG,减少shuffle和磁盘读写频率,以期达到性能优化。最后,将并行化后的BIRCH算法分别与单机的BIRCH算法和MLlib中的K-Means聚类算法做了性能对比实验。实验结果表明,通过Spark对BIRCH算法并行化,其聚类质量没有明显的损失,并且获得了比较理想的运行时间和加速比。

摘要：互联网主题分析中经常采用概率主题模型对主题进行描述,但存在对于一般用户难以理解的问题,提出一种概率主题模型的自动语义标注方法.首先通过基于语义分类的关联规则挖掘关联主题词并建立候选标签集合,然后以关联词在数据集中的概率分布来设计相关性判别函数,计算候选标签和主题模型的相关度,最后根据最大边缘相关选择高语义覆盖度和区分度的标签.在食品安全和旅游领域主题模型标注的实验表明,与最大概率主题词标记方法相比,提出的方法能够明显提高标注的准确性,并且解决了多标签标记中语义类别单一的问题,能够以较少数量的标签表达更为丰富的语义,这有助于进一步实现更为准确的主题跟踪和主题信息检索.

摘要：为了深入研究假日旅游者的类别信息,分析了在低维样本空间解决非线性划分问题的可行性,从理论上给出了在样本空间内利用广义超曲面对样本进行分类的方法,在此基础上提出了一个基于广义超曲面树搜索的分类算法。采用广义超曲面树搜索分类的分类方法,对非线性数据进行分类是可行的。测试结果表明广义超曲面树搜索分类法的泛化能力较好,并且可以把此算法推广到更高维数据。

摘要：本文针对广告视频检索,提出了一种基于相似性判断的检索方法,该方法建立并维护一个广告视频片段的数据库。该库将不同的广告产品进行分类,每一类都有其对应的产品名称以及图标。对于一个新的视频广告片段,运用SIFT特征提取算法和PE匹配算法,对该片段进行匹配。而当用户需要检索时,可直接输入广告中产品的名字或者与该产品相关的产品logo或图像,通过与系统中预先建立的广告片段数据库进行匹配,从而给用户提供其所需要的视频片段。

摘要：首先,对空间分布不均匀且无序的三维点云构造其二维主流形,并以与球面同胚的封闭曲面网格形式给出其二维主流形的二次优化逼近,以主流形网格有序均匀的结点分布表示三维点云空间分布无序且不均匀的形状特征,降低了三维形状描述的难度;然后,以基本几何变换作为快速粗对齐、以迭代最近法向点(ICNP)方法作为精准对齐,确定两个主曲面网格之间最佳刚性变换,ICNP方法在寻找最近点时考虑法向夹角,利用了更多的几何信息,实现快速精准的刚性对齐,兼顾计算精度和速度;最后,以对齐误差作为两个3D点云之间形状差异测度.实验结果表明:所提出的基于主流形二次曲面网格优化逼近的三维点云模型形状描述方法对三维点云的分辨率和噪声等干扰因素具有较高的健壮性,可以用于三维检索的形状描述.

摘要：近年来三维模型的几何折叠在工业设计、医疗器械、机器人运动和生物模拟的领域得到广泛应用,其核心基础理论已经成为计算机图形学的热门问题.本文整理分析了近年来几何折叠方向的经典算法,首先介绍了几何折叠在生物医疗、工业设计和机器人设计等3个领域的应用情况;然后根据折叠对象不同,将几何折叠问题分为杆折叠、平面折叠和三维折叠3类,并进一步将平面折叠分为折痕设计、切割和自折叠路径规划,分别总结论述其研究进展和算法思想.之后给出几何折叠算法的评价指标和典型折叠算法的对比分析;最后结合机器学习和自驱动材料等交叉学科,预测几何折叠今后的发展方向.

摘要：多媒体旅游智能导航系统平台设计中需要第三方确定并显示GPS信息接收者的位置,基于这种要求提出一种将GPS、GPRS和GIS三种技术综合利用,实现GPS信息实时标注的方法.该方法通过GPS模块接收信息,GPRS网络作为传输渠道,MAPXTREME控件为图形平台.本文描述了系统的结构,并实现了其功能.

摘要：APT攻击危害着网络安全,对企业数据安全产生重大威胁,黑客和不法分子在APT攻击前可能会使用自己组建的僵尸网络为攻击做准备.同时为了提高僵尸网络的生成机会,攻击者常会使用Fast-flux技术隐藏主控机,因此要检测APT攻击需要先检测Fast-flux僵尸网络域名.本文调研了Fast-flux僵尸网络检测方法国内外研究现状,发现现有方法存在对CDN域名产生误报、准确率不高的问题.为此,本文提出两个新特征并且利用DNS流量设计了基于AdaBoosting算法的检测方法,然后对所提方法进行验证.实验表明,本文提出特征和方法在对Fast-flux域名检测时可以有效降低对CDN域名的误报率,大大提高整体检测性能.

摘要：路径跟随算法结合凸松弛方法与凹松弛方法,通过跟随凸凹问题的解路径,近似地求解图匹配问题,具有较高的匹配精度.将路径跟随算法用于耳廓特征图的匹配问题:首先,基于PCA方法构造耳廓点云的显著性关键点集合;然后,采用乘积型参数域上的单值二次曲面方法拟合关键点邻域内的点集,并将曲面的局部形状特征定义为耳廓的局部形状相似测度;第三,对关键点集合进行Delaunay三角剖分,得到关键点集合在三维空间内的拓扑结构图,并定义关键点图的整体结构差异测度;最后,记耳廓关键点图的组合差异测度为关键点图的整体结构差异测度与关键点上的局部形状相似测度的线性组合,并基于路径跟随算法快速求解关键点图之间的精确匹配.相关实验结果表明:与其他相关算法相比,该算法具有较高的匹配效率和匹配精度.