WindowsNT高级服务器的域管理

WindowsNT高级服务器的域管理，把网络中的资源和用户进行统一的管理，用户只需使用一个帐户便能访问域中的所有计算机，通过域间的信任关系还可以访问其它域中的资源。     

大石墓与“邛人”

大石墓是主要分布于川西南安宁河流域的一种独具地方特色战国至西汉时期的古墓葬，目前已发现的约二百多座。大石墓大多成群分布，每群三、五至十余座不等。德昌境内的安宁河流域及其支流茨达河流域是大石墓分布最为密集的地区。     

探地雷达信号奇性检测及去噪

探地雷达信号十分复杂，包含各种干扰，使得实时记录图像多变且不易分辨，利用小波变换空间域一频率域双重局部性的特点，对雷达信号进行奇性检测，不仅能确定信号奇性的空间位置，还能压制噪声．     

隐形的翅膀——浅谈高中阶段美育的作用

美育，就是美的教育，又称审美教育，美感教育。审美教育是人类社会的重要教育门类，其目的在于提升人的精神境界，丰富人的感情，完善人的生命感受和精神个性，健全人的道德品质，而且还能作为重要的协作因素，帮助完成人的德育、智育和体育。正如美学家王国维先生所陈述的，美育一方面使人感情发达，以达完美之域，另一方面还可以作为其他的教育手段。     

深度子领域迁移学习：一种细粒度主动迁移视角

迁移学习能以相关领域中的标注数据为基础，提升目标领域的学习效果。当领域间的数据分布差异很大时，会导致严重的负迁移问题。如何充分捕获源域和目标域之间的相似性，进一步挖掘更多有效信息，最终提高目标域的预测精度，是一个值得探索的问题。该文从细粒度主动迁移的视角，提出一种深度子领域迁移学习(Deep subdomain transfer learning, DSTL)算法，能迭代优化源域和目标域之间的相似性，提升模型预测性能。该文首先提出一种伪标签生成策略，对所有样本进行子领域的划分；制定中心+边缘的主动查询策略，获得关键代表性实例的真实标签；设计一种迭代分布优化策略，实现源域和目标域的子领域对齐，避免负迁移。将DSTL算法与传统迁移学习算法以及当前最新的深度迁移学习算法在主流的基准数据集上进行了测试。统计分析的结果表明，该文所提算法能实现性能的有效提升，扩大模型在实际应用中的适用范围。     

布尔控制网络关于任意输入的能达性、能观性和能检性

在矩阵半张量积理论框架下，研究布尔控制网络关于任意输入的能达性、能观性和能检性问题。首先研究在任意输入下布尔控制网络的能达性，提出任意输入下的能达性和集能达性定义，并构造检验系统在任意输入下能达（集能达）的能达性矩阵（集能达性矩阵）。其次，应用任意输入下集能达性的研究结果，研究布尔控制网络在任意输入下的能观性和能检性问题，获得这两个问题可解的充分必要条件。最后，给出两个例子验证所得理论结果的有效性。     

一种基于OBGP的支持区分服务的域间光路建立机制

通过光路边界网关协议（OBGP）用户可以控制跨越多个光域的端对端光路。在分析了OBGP的基础上， 对其进行了扩展，以便更好地建立%控制和管理域间光路，同时提出了一种支持区分服务的域间光路建立机制，以 保证高优先级用户的服务质量。仿真结果表明：域间光路建立机制能有效地实现业务区分。     

基于上下边缘点匹配的连通域搜索算法

基于上下边缘点匹配的连通域搜索算法利用连通域的上下边缘点是一一对应的这一基本原理，设计出新的高效二值图像连通域搜索方法，该算法能在行扫描图像过程中提取连通域。给出了实验分析数据，并与行程标记法进行了时间复杂度的比较，验证了该算法的有效性。     

谈英语语域及其在跨文化交际中的误用现象

英语学习的最终目的是获取运用英语进行社会交际的本领。只有语言知识或语言能力，只会组织语法上正确的句子，而不会选择适应交际场合的语言变体是达不到语言学习的目的的。章就语言变体，即语域及其在交际中的选择进行阐述，并指出在跨化交际中常见的语域误用现象。     

用概率神经网络对多环芳烃的致癌性分类

通过对多环芳烃的分子表面积、代谢活性区域中心碳原子的离域能、亲电活性区域中心碳原子的离域能以及分子脱毒区的总数的研究发现它们与致癌性有很大关系 .因此利用这四个参数作为网络的输入 ,用已知致癌性的 6 4个样本做训练集建立概率神经网络 ,对 13个样本的致癌性进行了预测 ,其结果优于以前工作的自组织网络的分类结果 .致癌性按高 (h)、低 (l)、非 (n)分类时预言准确率达 10 0 % .     

以SQL Server为平台搭建C/S模式的局域网

以SQL Server为平台，通过Windows身份验证方式注册SQL Server服务器、搭建C／S模式局域网，是一种比通过SQL Sarver身份验证方式注册SQL Server服务器，搭建的C／S模式的局域网更为复杂但更安全的方式．该过程以配置服务器并提升为域控制器；在域控制器的Active Directory中新建域用户帐户并授权，SQL Server企业管理器中新建域用户登录帐号；非域控制器主机加入域控制器指定域并以域用户身份登录Windows系统、登录指定域，以Windows身份验证方式访问域控制器上的SQL Server数据库这些步骤进行．     

基于语言特性的中文领域术语抽取算法

提出一种基于语言特性的中文领域术语自动抽取算法.集成领域耦合性、领域相关性和领域一致性3种语言特性建立统计模型进行中文领域术语的自动抽取.提出基于困惑度衰减比率的自动评价方法,使用该评价方法对术语抽取算法进行了比较评估.实验结果表明,该算法与基于互信息和似然度的方法相比,在准确率和召回率方面都有较大提高.     

网络环境下集体智慧领域知识模型构建

为促进学习者的长时记忆和对知识的主动建构,通过阐述领域知识模型主要建模标准,提出了领域知识模型建构参考规范,并以联通主义学习理论为指导,关注学习者个体行为、主动参与及学习者共同参与生成的集体智慧在领域模型构建中的重要作用。由个体领域知识模型构建出发,将个体领域知识模型聚合为集体领域知识模型,实现知识点与知识点间的联结,集体领域知识模型又影响个体领域知识模型,实现个体领域知识模型的优化,进而完成领域模型的构建与优化,对“个人”与“集体”知识体系的建设具有很强的借鉴和指导意义。     

基于域间相似度序数的迁移学习源领域的选择

现有迁移学习研究大多数都建立在源领域和目标领域的相似度较高的全局约束下,对如何选择合适的源领域缺乏研究。为了确定如何自适应地从候选源领域集合中选择合适源领域,提升迁移效率,避免"负迁移"现象,基于最大均值差异(maximum mean discrepancy,MMD)提出一种叫作域间相似度序数(MMD-SR)的度量方法,用于度量候选源领域与目标领域间的相似度。同时,基于MMD-SR,提出一种迁移学习源域自适应选择策略(MMD-SR source domain selection strategy,MMD-SR_SDSS)。在人工数据集和真实数据集中的实验结果表明了度量方法MMD-SR和源领域选择策略MMD-SR_SDSS的有效性和可行性。     

基于单词领域特征敏感的多领域神经机器翻译

鉴于现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低,为提高领域判别和提供准确的翻译,提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制,包括两方面:1)编码器端的上下文特征编码,为了扩展单词级别的领域特征学习范围,引入卷积神经网络,并行提取不同大小窗口的词串作为单词的上下文特征;2)强化的领域特征学习,设计基于多层感知机的领域判别器模块,增强从单词上下文特征中获取更准确领域比例的学习能力,提升单词的领域判别准确率。在多领域UM-Corpus英–汉和OPUS英–法翻译任务中的实验结果显示,所提方法平均BLEU值分别超过强基线模型0.82和1.06,单词的领域判别准确率比基线模型分别提升10.07%和18.06%。对实验结果的进一步分析表明,所提翻译模型性能的提升得益于所提出的单词领域特征敏感的学习机制。     

医学检验仪器领域软构件开发

提出了一种针对医学检验仪器领域的领域软构件开发方法.首先,对特定领域进行分析,建立领域特征模型和领域元模型;然后,根据领域元模型等领域分析结果识别领域软构件;最后,确定构件模型,并对领域构件进行制作和封装.基于这些构件实现了该领域应用系统的开发,结果表明:构件的易用性较好,复用率也较高,系统的开发效率得以提高.     

基于本体的服装知识表示方法研究

领域本体提供了丰富的概念集,是领域知识共享的基础。采用领域本体来表示服装领域知识,可以有效地实现知识共享、复用和检索。分析了服装知识的特点,开发出服装领域本体,建立了概念及概念之间的约束关系来表达服装领域知识,用本体表示语言OWL对其进行表示,作为面向服装的知识管理系统开发平台的知识来源。     

基于struts的领域构件存储管理系统

分析了领域构件的特征和形态,提出了一种领域构件表示模型,在该模型基础上可以实现领域构件的存储.然后介绍了struts框架及其实现机制,给出了基于struts的领域构件存储管理系统的系统架构,并介绍了煤矿安全领域构件存储管理系统的实现.     

软件原型开发中领域知识的研究

为使领域知识更好的支持领域应用软件的开发，本文提出了一种领域知识分类与管理的方法。在此基础上，通过使用基于领域知识的软件原型支持工具，进行软件原型的快速开发。