摘要：1.引言在众多的算法设计策略中,贪心算法以其简单、直接和高效而受到重视[1].尽管贪心算法并不从整体最优方面考虑问题,而是从某种意义上的局部最优的角度作出选择,但对范围相当广泛的许多实际问题它通常能产生整体最优解[2,3].对一些问题,即使采用贪心算法不能得到整体最优解,但其最终结果也可以是最优解的很好的近似[4].

摘要：针对人工智能现有课程体系中相关课程开设较晚的现状,分析人工智能和程序设计课程的教学现状和关联性,探讨在低年级教学中将程序设计课程和人工智能专业内容相结合的可能性,以南京大学人工智能学院的相关课程为例,介绍课程建设和教学实践过程,以期提升人工智能人才培养的针对性,为相关课程教学提供参考。

摘要：现有统一建模语言(UML)设施及一般软件自适应工具难以直接支持软件模糊自适应(SFSA)需求分析与设计阶段的建模,为此,提出一种基于UML用例扩展的SFSA需求分析与设计方法———Fuzzy Case。该方法结合SFSA的概念模型,应用UML扩展机制引入新的构造型和标记值,建立了Fuzzy Case的一般模型;同时定义了Fuzzy Case的语法结构,并用对象约束语言(OCL)定义了其语义描述,形成了完整的SFSA建模设施。实例验证表明,与传统方法相比,Fuzzy Case能更清晰地表达SFSA的结构,准确定义软件的内部语义,建模过程更加简单方便,能有效提高SFSA的开发效率。

摘要：目前在安全关键领域,软件系统的安全性分析与验证已经成为软件工程研究中的热点问题,本文工作给出一种基于镜像理论中操作表达式模型的关键软件安全性的验证方法.设计了从操作表达式模型到其分析树的自动转换方法;采用镜像理论的语义公理、定理及计算规则对分析树节点进行语义谓词计算,从而得到完整的附有语义谓词的语义树;使用镜像理论的定理证明规则验证语义树中各节点需要满足的安全性质规约;还给出了相应的原型工具和验证实例分析;此方法已在航空航天领域得到实际应用.

摘要：面向监控的软件运行时验证(Monitor-oriented Runtime Verification:MRV)方法可以有效的提高系统可靠性,但是在传统基于单核处理器架构的嵌入式系统中采用MRV方法会给目标系统性能造成较大的影响.本文对基于多核处理器架构的MRV方法进行了初步研究,分析并设计了在线验证、离线验证以及单监视器设计与多监视器设计等多种模式的MRV方法,给出了相应的MRV实现方案,并在几个开源项目中进行了MRV实例应用.实验数据分析表明,在不同模式下,基于多核处理器架构的MRV方法能够从不同程度上有效提高系统运行时验证的性能.本文工作为进一步设计有效的多核架构下MRV方法提供了基础.

摘要：近年来,在以综合模块化航电系统(integrated modular avionics,IMA)为代表的一类安全关键应用中,确保系统重配置信息的正确性成为保证系统安全可靠运行的一个重要问题。提出了一种模型驱动架构下符合ARINC653规范的IMA系统配置信息的建模转换与验证方法。针对多个实时应用在IMA平台上以时间/空间多分区形式运行的系统特征,建立了从系统配置信息的核心元素(包括模块、分区、内存、进程、通信等)到MARTE模型元素的语义映射规则,设计了基于模型驱动架构的系统配置信息模型转换的方法,并给出了一种对模型转换构造得到的系统配置信息MARTE模型进行形式化验证的框架。最后,通过一个实例分析说明了此方法对验证重配置后系统配置信息的有效性。

摘要：在大数据时代,数据规模的不断扩大,数据的多样性愈发突出,提高分布式聚类算法的结果质量逐渐成为关注的焦点.针对多数分布式聚类算法在处理海量数据时采用的并行策略不合理以及聚类结果不理想等缺陷,提出一种基于弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets,RDDs)的分布式聚类集成算法(Dis CE).该算法首先设计一个基于RDDs的分布式邻接表,解决关联数据在分布式环境中的表示和存储;其次利用分布式的共识函数模型,综合几个海量基聚类结果并用分布式邻接表表示;最后运用改进的分布式近邻传播算法(MDAP),划分分布式邻;接表为最终的聚类结果.实验结果表明,新提出的算法对数据规模有很好的适应性,在有效提高聚类结果质量的同时可大幅减少运行时间.

摘要：1 概述信息技术既给企业带来了严酷的市场竞争和挑战,也为企业带来了新的机遇。信息技术和现代化管理技术的结合可以为企业提供如下的生产模式、管理技术和设计、制造技术:①物料资源规划(MRP)、制造资源规划(MRP-Ⅱ)和企业资源规划(ERP)。这是西方制造业管理技术的精华。借助产品和部件的构成数据、工艺数据和设备状况数据,将市场对产品的需求转变为对加工过程和外购原材料、零部件的需求,这样。

摘要：针对服装建模过程中,需要反复修改衣片来获得令人满意的虚拟服装模型以及计算复杂度高的问题,提出一种基于多控制点的衣片网格局部变形方法。该方法首先建立衣片网格模型,然后利用Open GL的选择模式移动服装关键点,进而得到边界控制点,利用控制点对衣片网格模型进行局部变形,最后对衣片建立受力模型,通过虚拟缝合、碰撞检测以及纹理映射建立三维服装模型,展现服装整体效果,得到多样的服装模型。实验结果表明,由于在算法中不需要重新网络化,故具有较低的计算代价,同时也使得到的服装模型更加多样化。

摘要：三维网格分割是计算机图形学的一个重要的研究方向,近年来不断涌现出各种新的分割技术.主要关注基于聚类分析的三维网格分割技术,介绍了三维网格分割的2种常见类型,并对分割技术所转化的数学问题进行阐述,总结了一系列常用的网格属性.依据算法类型将现有算法划分为5类,所基于的分割技术分别有区域生长、多源区域生长、层次聚类、迭代聚类以及谱聚类.针对不同的分割目标和所利用的网格属性,对各分类下的分割算法进行对比讨论;同时给出4种角度的评估准则,以展示不同应用场景下各类分割算法的优缺点,并指出了三维网格分割的发展趋势和应用方向.