摘要：对基于BP神经网络和支持向量机的带钢表面缺陷类别识别方法进行了研究,基于检测出缺陷的目标图像,根据不同缺陷的灰度均值设定两种阈值,进行二值化处理;结合目标图像和二值化图像提取几何特征、形状特征以及灰度特征。在基于BP神经网络训练分类器时,采用三层神经网络模型,通过多次实验确定隐含层神经元数;在基于支持向量机训练分类器时,采用高斯径向基函数作为核函数,通过交叉验证确定相关参数,采用"一对一"的策略实现多分类。实验结果表明,支持向量机模型分类准确率更高,BP神经网络平均识别时间优于支持向量机。

摘要：提出了一种适用于服务代理端的服务代码生成与调用的新技术,以满足Web服务发展对Web服务代理端的功能提出的更多要求。该方法基于新的服务存储模式,支持服务调用代码、界面、测试数据的生成。可以与UDDI系统,以及其他的各类服务检索系统进行良好的融合,并支持服务语义描述、多媒体与多语言。陈述了该方法的技术实现方案,并进行了与主流软件的效率对比实验,实验结果验证了该方法的高效性。

摘要：在工程现场因不佩戴安全帽导致的悲剧时有发生,为了协助工程现场管理人员保障工人的人身安全,本文设计实现了一种基于深度学习的安全帽智能监管系统.该系统采用集速度和精度为一体的YOLOv4目标检测模型,在数据集上使用K-means算法聚类分析生成新的先验框,并使用新的先验框进行训练,将安全帽的检测精度提高至92%;将检测模型YOLOv4与跟踪模型DeepSORT相结合,有效解决重复警告和无法对违规数据进行统计的问题;最终制作成跨平台移动APP,方便管理人员使用移动端随时随地监管安全帽佩戴情况.本系统是一套集安全帽检测、检测视频实时直播、智能警告、违规图片抓取并展示,违规数据可视化等功能为一体的安全帽智能监管系统,它的使用能够大大提高工程现场的生产安全系数和监管效率.

摘要：XML广泛应用于Web服务系统,选择XML数字签名技术对XML文档中的重要元素进行数字签名,可以确保网络传输数据的完整性、身份的可验证性和不可抵赖性。主要研究了基于XML的数字签名技术,首先阐述了XML数字签名的工作原理,分析了数字签名与验证签名的流程,接着叙述了W3C数字签名规范,给出了XML数字签名文档结构,最后提出了在C#.NET环境下如何编程实现XML数字签名与验证签名的过程,并列举了一个有关购物的XML数字签名文档。

摘要："职业情境,项目主导"工学结合人才培养模式是以学生为主体、以能力培养为核心,在仿真或真实企业环境中,通过基于软件产品开发工作过程的项目设计与开发为主要教学组织形式,注重素质训练、能力培养的工学结合人才培养模式。"职业情境,项目主导"工学结合人才培养模式融入了产业、行业、企业要素,具有实践性、开放性、职业性的特点,是工科院校人才培养模式的改革与创新,对培养学生的专业技术能力、岗位职业能力和社会实践能力效果显著。

摘要：本文通过在曙光2000Ⅱ的运行,从起源与现状、设计原理、核心组件、具体算例等方面给出了高级最优化工具箱TAO的一个评介,并从具体实用中给出了TAO的优缺点及建议.

摘要：针对现有多属性数据隐私发布方法无法兼顾属性的敏感性差异和计算效率低的问题,提出了一种基于属性分割的差分隐私异构多属性数据发布方法HMPrivBayes.首先,设计了满足差分隐私的谱聚类算法分割原始数据集,其中相似矩阵的生成借助于属性最大信息系数.其次,借助属性信息,该方法使用满足差分隐私的改进贝叶斯网络构建算法分别为每个数据子集构建贝叶斯网络.最后,以属性归一化风险熵为权重分配隐私预算,对贝叶斯网络提取的属性联合分布添加异构噪声扰动,实现了异构多属性数据保护.实验结果表明,HMPrivBayes可以在减少注入合成数据集中噪声量的同时,提高合成数据计算效率.

摘要：移动Agent是一个新兴的网络技术,将移动Agent的技术应用于电子商务系统可以解决当前电子商务面临的诸多问题。提出系统的需求分析,给出系统的总体结构,着重设计工作流程及系统功能模块,对移动Agent电子商务系统的开发做了初步的探讨。

摘要：车模与赛道的参数如图1所示。车模运行的主要形式主要是车模的规定的赛道内行进，赛道中央有一条25mm宽的黑色引导线。

摘要：传统数据中心的负载均衡只追求资源利用的最大化,而忽略了不同类型任务对完成时间的需求是不同的,使得系统总体服务质量无法达到最佳。针对不同任务的需求差异,引入时间效用函数以表征不同类型任务的完成时间与服务质量的关系,并形式化定义了面向效用最大化的动态资源分配问题。由于该问题是NP难的,设计了一个利用任务优先关系的调度机制,其主要思想为将原问题分解为若干同构的小规模子问题,并利用任务间的优先关系,决策为哪个任务优先分配资源。通过理论分析可以证明,当并行的任务的完成时间满足一定的序列性质时,该算法可以取得全局最优解。实验显示,该算法产生的收益是常用的先进先出公平调度机制产生收益1.5倍到2倍,并且比当前最新的算法2DFQ(多租户二维公平排队算法)的总效用高约17%。