摘要：为提高系统的安全性,介绍了一种仿生物免疫系统设计的计算机系统安全模型GECISM(generalcomputerimmunesystemmodel),该模型由不同的代理构成,各代理模拟相应免疫细胞的功能,在此基础上提出了沙盒主机代理的构建方案.

摘要：文本分类有助于用户有选择地阅读和处理海量文本,因此其预备工作分词系统的研究是很有意义的。该文主要提出了一种基于中文文本分类的分词方法,区别于常用的基于字符串匹配等方法,并利用数据库特有的查询技术设计和实现了该分词系统,旨在通过新的分词方法提供更加准确的分词率,同时提高系统实现效率。

摘要：随着高校的扩招,学生的数量越来越大,传统的对学生成绩的统计分析方法已不适应深入分析的需要。针对学生情况数据库应用数据挖掘中的ID3算法进行了情况分类,并对得到的结果进行了分析,得出了影响学生成绩的内部原因以及其它一些结论。

摘要：处理场景中数量庞大的各种对象间的交互是游戏的一类主要计算工作。将kd-tree用于组织场景,提高了这类计算的效率。传统算法采用树的层次遍历方式进行查找,处理跨节点情况时性能下降明显。提出了邻域特性概念以扩展传统kd-tree结构,增添了树节点间的平面邻接关系,且考虑了游戏对kd-tree的一些限定,设计了从起始节点向四周扩展的查找算法。经分析与实验证明,新算法比传统算法有约40%的性能提升且更稳定。

摘要：在考查国内外一些本体项目的基础上,同时考虑到本体的分布性是必然的,采用混合方式构建本体,并使用分布式数据库实现。实际设计中基于项目前期成果新改造的概念间关系,在***平台下设计开发分布式本体编辑系统ADORES来构建分布式本体库。介绍ADORES的设计思想、功能,重点介绍ADORES的难点及实现方法,并给出OWL、SKOS标准描述格式导出、概念树、关系可逆性等难点的部分代码。

摘要：介绍了高频波形发生器MAX038的特点、内部框图和工作原理.阐述了以MAX038为核心实现无相差频率跟踪的方法和原理,设计了无相差锁相应用的完整电路,分析和讨论了电路的构成原理及应用中涉及的问题.实验结果证明此应用方法是正确的.

摘要：P2P技术引导着网络计算模式从集中式向分布式偏移,可以更好地解决网络上的对等计算、协同工作、文件交换等大型应用.本文介绍了一种基于P2P的多机通信机制,系统中各结点为逻辑环结构,结点动态的加入、退出,由邻接点对其请求进行响应,从而大大减少了网络通信量,并在此通信机制的基础上给出了一种自适应动态负载平衡算法.

摘要：近年来,图神经网络(GNN)成为解决协同过滤的主流方法之一。它通过构建用户-物品图,模拟用户与物品的交互关系,并用GNN学习它们的特征表示。尽管现有在模型结构上的研究已取得了较大进展,但如何在图结构上更有效地进行负采样仍未有效解决。为此,提出一种基于邻域采样的多任务图推荐算法。该算法提出了一种基于GNN的邻域采样策略,该策略以每个用户为中心构建子图,将次高阶物品作为用户邻域采样的负样本,可以更有效地挖掘强负样本并提高采样质量。通过GNN对图结点进行信息聚合与特征提取,得到结点的最终嵌入表示。设计一种余弦边际损失来过滤部分冗余负样本,以有效减少采样过程中的噪声数据。同时,该算法引入了多任务策略对模型进行联合优化,以增强模型的泛化能力。在3个公开数据集上进行的大量实验表明,该算法在大多数情况下明显优于其他主流算法。

摘要：随着不同模态的数据在互联网中的飞速增长,跨模态检索逐渐成为了当今的一个热点研究问题。哈希检索因其快速、有效的特点,成为了大规模数据跨模态检索的主要方法之一。在众多图像-文本的深度跨模态检索算法中,设计的准则多为尽量使得图像的深度特征与对应文本的深度特征相似。但是此类方法将图像中的背景信息融入到特征学习中,降低了检索性能。为了解决此问题,提出了一种基于对象特征的深度哈希(OFBDH)跨模态检索方法。此方法从特征映射中学习到优化的、有判别力的极大激活特征作为对象特征,并将其融入到图像与文本的跨模态网络学习中。实验结果表明,OFBDH能够在MIRFLICKR-25K、IAPR TC-12和NUS-WIDE三个数据集上获得良好的跨模态检索结果。

摘要：检查点技术用来对系统中正常运行的程序有效状态进行备份,当系统出现故障时,可以根据最近的检查点恢复当前失效的进程,减少计算的损失。由不同的代理构成的计算机免疫系统GECISM(GEneral ComputerImmune System Model)是把生物免疫系统的机理用于计算机安全领域的一个产物。通过比较多种不同的检查点机制,选择利用缓冲回滚系统BRAS(Buffering RollbAckSystem)检查点机制实现GECISM中类TD代理功能,使系统回卷到以前洁净点状态。