摘要：主要介绍了基于PCI总线的高速视频图像采集卡的开发及其硬件与软件设计要点.该卡采用SAA7146和SAA7111大规模集成芯片,具有结构简单、采集和传输速度快、图像清晰流畅等优点.

摘要：随着工商部门信息化步伐的加快,工商信息化系统正由客户/服务器系统向分布式对象系统发展.为了满足工商业务在分布式环境下的需要,设计了基于高性能CORBA的工商监管信息管理系统体系结构,并在此基础上讨论了对CORBA和工商应用程序的优化问题.

摘要：Authorware支持平面二维动画设计,但不支持三维仿真和交互。虚拟现实技术能够对自然界进行逼真模拟。在Authorware中没有直接提供对虚拟现实的支持,使得三维仿真和虚拟成为难题。文中通过微软的***和WEB浏览器插件实现了VRML虚拟现实对象在Authorware中的显示和控制,使得三维仿真漫游成为可能,其效果与WEB虚拟现实等同,具体阐述了实现的原理和过程。

摘要：随着科学技术的发展 ,计算机得到了越来越广泛的应用。高校计算机的应用是多方面的 ,其教务管理计算机化有其发展过程 ,文章介绍了浙江师大教务管理信息系统的结构和功能 ,总结该系统实现的优点和不足之处 ,为进一步完善本系统提出了若干建设性的建议。

摘要：分析了现有答疑系统的不足 ,引入和介绍了“Agent”的概念 ,给出了一个基于Agent的答疑系统模型以及其中各Agent部件的设计 ,最后说明了该答疑系统的特点 .

摘要：成像式光电容积描记法(iPPG)是一种利用摄像机远程测量血容量脉冲的技术,现已成为早期筛查动脉粥样硬化和心血管疾病的一种具有前景的技术。但iPPG信号中包含大量的噪声,传统的选取有效信号的方法准确度低,普适性差。基于以上问题,设计开发了基于Python的有效iPPG信号识别软件,该软件通过摄像头采集人脸视频并进行人脸定位,在动态的感兴趣区域中提取i PPG信号,并对信号进行预处理,最终使用基于深度学习的i PPG信号判别模型进行有效性识别,平均准确率高达95.1%,对于实际应用场景下的i PPG信号判别具有良好的准确性与稳定性,同时验证了使用深度学习进行非接触式信号有效性判别的可行性。

摘要：针对一般约束优化问题,本文提出了一类新的无参数填充函数,分析该函数的理论性质并设计算法,利用Python编程语言进行数值实验并且与前人结果进行比较,表明该填充函数算法不仅是有效的而且在处理某些函数时效果更好。进一步地,尝试将该算法与化学实验酶促反应的反应速度和反应浓度关系的处理结合,实验结果表明该算法在实际应用中也有较好的适应性。

摘要：从简化模型设计角度出发,为解决无法同时获取时空特征的问题,提出融合空间信息的交通流量构造方法.该方法将路网上的空间信息采用邻接矩阵表示,再采用图傅立叶变换得到兼具时序信息和空间信息的交通流量表示.通过实验验证发现,该交通流量构造方法不仅有助于简化模型设计,还有助于传统机器学习模型获取时空特征,从而准确预测交通流量.

摘要：图卷积网络在处理网络数据的各种任务上有很多应用,特别是异构图卷积网络更是得到了广泛应用.但是,现有的工作中大多只设计单一关系的异构网络,这在处理那些含有多类型节点并且节点间具有多重网络关系的复杂异构网络时,很难准确捕获到跨不同关系的节点的特征,因此,这些异构网络的效果自然是不能令人满意的.为了应对这一挑战,提出了一种处理异构网络嵌入的多路动态注意力图卷积网络(MDAGCN).MDAGCN首先通过动态聚合同一节点对之间多种关系的信息,然后通过注意力机制得到不同长度元路径注意力权重,最后使用多层卷积结合注意力权重充分获取不同长度元路径上的信息来学习节点表示.在3个真实的数据集上进行实验.结果表明:MDAGCN模型可以通过动态权重以及注意力充分学习异构网络上的节点信息,以此提升节点分类和链路预测的效果.

摘要：针对大数据分类中的不平衡问题,本文提出一种基于边界条件生成式对抗网络(Boundary Conditional Generative Adversarial Networks,BCGAN)的不平衡大数据模糊分类算法,通过在多数类数据和少数类数据的决策边界附近引入一个边界少数类到过样本,生成更合适的少数类数据来提高分类性能.将处理过的平衡数据转换成概率索引表,数据和属性分别以行和列的形式呈现,计算每个数据属性中存在的唯一符号的隶属度,然后设计相关模糊朴素贝叶斯(Correlative Fuzzy Naive Bayes,CFNB)分类器进行数据分类.本文给出MapReduce框架下大数据模糊分类的并行实现.实验结果表明:所提基于BCGAN的不平衡大数据模糊分类准确度优于其他现有方法,说明该方法具有可行性和有效性.