摘要：关联规则挖掘其主要研究目的是从大型数据集中发现隐藏的、有趣的、属性间存在的规律与数据间的联系。关联规则挖掘算法主要目的是从事务数据集项间挖掘出有意义的关联关系。Apriori算法是关联规则挖掘算法中最经典的方法。由Apriori算法产生的候选项集仍是巨量的。通过对Apriori算法中的候选项集支持频度的深入研究总结五条规律,并将这五条规律应用到Apriori算法中。

摘要：通过深度显著性图像检测算法,包括模型构建、二值化处理、模型训练方法等研究;实现将深度显著性算法与深度对象检测模型相结合的遥感图像目标检测模型,包括实现可靠的检测模型设计、精准的对象标定方法,实现较强鲁棒性的模型等;最终将该模型应用于检测遥感图像中的飞机自动检测,实现的软件能够应用于相关行业。

摘要：阐述了藏文Web不良信息的特点、类型、危害性,设计了倾向性藏文Web不良文本过滤系统结构.提出一种藏文Web不良文本检索算法.该算法从不良文本中提取倾向性关键词项,根据矩阵奇异值分解方法中的转移概率构造出倾向性关键词项的状态矩阵,提取平面坐标空间第一像限的奇异值向量作为复特征向量,利用向量间的余弦相似度作为文本检索的相似度度量.实验结果表明,该算法在检索准确率和运算效率上都优于传统的LSA算法.

摘要：随着计算杌和网络时代的来临，计算机的使用已越来越广泛。其中，计算机软件在其中扮演着重要的角色，它使计算机功能愈加完善，使用范围愈加宽广。因此，操作软件成为了当今人们必备的能力之一。随着人们对软件的需求愈加强烈，软件的需求量也变得越来越大。这样，软件下载中心便应运而成。它以美观、简洁的界面，简单、方便的操作，来为人们提供着大量的、不同类别的软件。本软件下载中心系统参照J2EE的modeE体系框架，运用MVC模式设计。界面设计方面采用Javascript、HTML、CSS设计技术，运用JAVABEAN类文件来处理程序的内部运算（包括数据库的连接），由servlet负责系统流程的控制以及临时数据的存储。本系统不仅实现了基本的软件下载功能，而且将新闻发布功能引入了进来，成为了本系统的一个子模块。本系统是一个界面设计美观，用户操作简单，管理员进行系统管理方便快捷的软件下载站。

摘要：如今智能手机的发展发生了质的飞越,无论是硬件技术还是软件技术,双核、四核智能手机在现今的人们看来已是很平常,操作系统也在更新换代,对于人工智能已不是遥不可及。智能手机平台上的各种应用给人们提供了极大的便利。因此,利用智能手机来实现数字化轨迹感知正是适应了这一主流趋势,充分拓展了智能手机的应用范围。随着人们对4A(anything,anywhere,anybody,anytime)位置信息的需求不断增加,当前实时位置信息已成为人们最受关注的服务之一,现如今人们的活动范围越来越大,随之而来的是越来越多的不确定性。这种移动性和不确定性给数字化轨迹研究带来了更多可能性,也让位置感知计算推进了一大步。该技术通过GPS和WiFi进行结合,在不同的情景下使用不同的定位方式,以移动设备终端进行数据采集,对行为轨迹信息结构设计和语义化,便于用户进行行为轨迹信息的分析查询。

摘要：本文围绕露天体育场的人员疏散路径规划问题展开研究,以西北民族大学民康体育场为例,基于分片网络和体育场特点构建了人员疏散模型,并提出了基于该模型的分片化多目标疏散路径优化算法.另外,本文对分片化多目标疏散路径优化算法的模型运行机理等进行了系统的分析,最后利用Pathfinder软件模拟的方法来求出相应的指标.当人员满座时,首先考虑在最理想状况时即忽略一切因素的影响,只考虑每个疏散口可以出入的人数,通过分析得到其疏散人数的总和趋于等差数列,通过计算,疏散时间为140.0 s;然后依据体育馆的对称性将其均分为八个区域,每个区域依据楼梯出口的位置把人员分为两个片,对一个区域的数值来求解出其总疏散时间为144.0 s.最后通过分片化多目标疏散路径优化算法得出的时间（144.0 s）与最理想状况下的情况相比,本文得到的模型基本接近于理想状况,因此,疏散分区方案可认为是人员满座时的最优方案.在比赛期间,观众有集中于某一区域和分散于整个看台两种情况.对此,本文建立体育场局部模型和整体模型,通过对比,体育场模型疏散时间少于单区域,在人员不满座并集中于某一区域时,疏散时间与人员总量成正比例关系;在人员不满座并分散于整个看台时,疏散时间与人员总量呈线性关系.最终得出,两个方案的最优分区方案均是以疏散口为中心,均分为14个区域.

摘要：本文对虚拟仪器的概念和基本分类进行了论述，对基于usb总线的虚拟仪器设计进行了探讨，并从硬件系统设计及软件系统设计两个方面进行了详细分析。

摘要：在信息化时代的迅速发展下,每天都会产生大量的文书档案数据。然而,当前这些数据的利用率并不高,用户的检索效率也较低。为了改善这一状况,提出了一种基于知识图谱的自动问答系统。首先,利用自然语义处理技术(Stanford NLP)对责任者进行实体识别和关系抽取,以丰富档案知识图谱。通过这项技术,能够从文档中识别特定的实体,如人名、地点、组织机构等,并了解它们之间的关系,从而构建一个丰富的知识图谱。为了存储和管理这些信息,选择了Neo4j作为数据库。Neo4j是一个图数据库,非常适合存储和查询具有复杂关系的数据,这与知识图谱非常契合。其次,设计并实现了一个基于知识图谱的问答系统,其核心功能在于通过模板问答方法进行信息检索。通过结合自然语义处理技术和知识图谱,问答系统能够理解用户提出的问题,并在知识图谱中进行关联查询,以找到准确的答案。为了让用户更容易操作,还使用Flask框架开发了一个轻量级且易于使用的Web界面。通过整合知识图谱,问答系统可以利用自然语言处理技术为用户提供准确、快速且个性化的答案和服务。这不仅提高了文书档案数据的利用率,也提升了用户的检索效率。

摘要：通过对藏族地区游客和在藏族地区从事商业活动的汉族同胞的实际需求分析,对Android藏文显示机制、藏文视图实现、SQLite数据库、藏汉翻译模块、单词本模块等部分进行了深入的技术剖析和系统设计,并且开发实现了基于Android平台的藏汉电子词典应用软件.通过对该系统的整体性能进行测试,系统整体运行性能良好,并达到了最初的整体设计要求.

摘要：认证技术是当今网络安全发展的一个重要方向.无线传感器网络由于结点的资源和计算能力的限制,简单有效的认证协议是其需要考虑的重要问题.然而研究发现***和Khan的协议都有一些安全缺陷,本文提出了一种适用于无线传感器网络的双因子认证协议,并对协议进行了安全分析和性能测试.结果表明,该协议能应对多种攻击,系统安全性高.