基于生成对抗网络的细胞形变动态分类

提出了一种基于生成对抗网络的细胞形变动态分类方法,以活细胞视频中的细胞形变动态为对象,引入分类器辅助的生成对抗网络结构同步训练生成对抗网络和分类网络,通过生成对抗网络产生的数据提高了原本分类网络分辨细胞形变动态的性能.首先,细胞动态图像被用于将活细胞视频中的时间维度进行压缩,使其从视频域映射到图像域以方便生成对抗网络的构建.其次,基于分类器辅助的生成对抗网络结构,将分类网络的分类信息作为辅助信息来改善生成对抗网络对多类样本的生成,同时生成网络生成的多类样本可以反过来优化分类网络对于细胞动态形变的分类性能.在构建的活细胞视频数据库上,可以验证提出方法能有效地捕获细胞视频中的空时细胞形变动态,并且其分类的性能优于其它主流方法.     

高分辨率遥感影像技术应用研究——以城市绿化精细化调查为例

针对城市绿化现状调查工作,设计基于高分辨率遥感影像的城市绿地信息的精细化提取方案.以WorldView-2卫星遥感图像作为城市绿化调查数据源,讨论遥感图像配准、融合、几何校正等影像预处理过程中的关键技术;引入红边因子的改进植被指数,通过基于多特征的面向对象决策树分类方法提取绿地信息,以此作为绿地空间分布参考图进行人机交互式解译,有效地保证了城市绿地信息精细化调查成果的质量.实践表明,运用本文设计的城市绿化现状精细化调查方法获得的绿地绿化覆盖信息能够达到城市园林绿化管理和规划的要求.     

网络信息传播冲击下纸质期刊的应对策略

网络的普及使网络信息传播得以迅速发展，面对网络信息传播表现出来的诸多纸质期刊出版不具备的优点，纸质期刊只有同时通过纸质出版和网络出版来拓宽发展空间。     

公共图书馆社区信息服务调查与创新策略研究

在中共中央制定"十四五"规划的背景下,公共图书馆开展社区信息服务有利于提升公共文化服务水平,促进满足人民文化需求和增强人民精神力量相统一,推进社会主义文化强国建设.运用文献调研、网络调查及比较分析等方法,调查国外公共图书馆社区信息服务的现状,总结其特点,同时调查和剖析我国公共图书馆社区信息服务的现状与问题,结合国外经验提出服务创新策略,以期为国内公共图书馆社区信息服务的优化提供参考.     

基于改进EfficientNetV2网络的脑肿瘤分类方法

针对脑肿瘤磁共振图像分类问题中过拟合及分类准确率较低的问题,提出一种基于改进EfficientNetV2网络的脑肿瘤分类方法.该方法在EfficientNetV2网络中引入坐标注意力机制,该注意力机制将同时从垂直和水平两个方向获取脑肿瘤的特征信息,精准识别脑肿瘤的病灶特征,从而帮助模型更全面、准确地定位和识别病灶区域信息,有效抑制背景信息对检测结果的影响,使模型分类精度更高,解决了因获取特征信息不足导致分类精度低的问题.为进一步提升分类准确率,引入Hard-Swish激活函数,该激活函数不仅可以提升脑肿瘤分类网络模型的运算速度,也可有效提高分类精度.同时,改进后的模型搭配了Dropout层和归一化层,可更好抑制过拟合的发生,加快模型收敛速度,提高模型的鲁棒性,且分类精度有明显提升.实验结果表明,改进后的模型在验证集中获得了98.4%的分类准确率,通过对比实验和消融实验验证了改进后的模型在脑肿瘤分类任务中的有效性.     

数字出版时代科技期刊编辑的研究与发展

 介绍数字出版科技期刊的发展现状,总结数字出版时代科技期刊网络化的内容、编辑方式、特点规律, 探讨了网络环境下期刊编辑利用网络技术获取知识的途径,提出数字复合出版、多渠道出版和数字出版国际化是数字出版发展的必然趋势;发展直接关联音视频的科技期刊;提出科技期刊出版要向知识服务转变;探索成功的商业运营模式.以期使科技期刊编辑快速掌握应用网络技术,改进科技期刊编辑工作,实现科技期刊的创新发展.     

无线传感器网络q分类融合算法

针对大规模无线传感器网络信息传输量和节能要求,提出一种新的与空间事件相关的融合算法.新的融合算法在分簇路由协议LEACH基础上,构建了包含区域信息的q分类数据结构,使之能够完成对包含区域信息的数据分布查询任务.通过仿真对包含区域信息的q分类融合算法的数据传输量与精确度等指标进行计算分析,将其结果与简单结构LIST融合算法进行比较.结果表明包含区域信息的q分类融合算法在节省能量、平衡网络负载等方面效果明显,网络规模越大节能效果越好,在保证网络寿命的前提下可以得到尽量完善的整个网络数据及对应的区域信息,提高了获取的网络数据质量.     

基于信息提取的面向行业应用文本分类算法

目前,传统文本分类算法都是脱离自然语言语意的.该文使用信息抽取进行了中文文本分类的研究,提出了补偿式信息抽取的主题文本分类算法(CIETC),通过分类补偿文档属性,达到行业文档分类的目的.实验中,以将关于一个人名的所有网络文档自动分类为例,验证了这种面向行业的CIETC分类器的分类性能.结果表明该方法的分类准确率要优于Bayes方法,与KNN方法相当;该方法是一种可行的面向行业细分文本分类方法.     

网络教学信息资源建设的现状调查与分析

时全国高校学科信息资源建设的情况进行了网络调查,运用案例举证的方式对国内高等院校网络信息资源建设的具体实施现状进行了科学的分析和研究,对实现远程教育提供了信息资源.     

高校图书馆Web站点信息检索服务

计算机信息检索技术的发展使网络信息资源得以快捷利用.本文分析了计算机检索发展与现状,以及检索技术的实现方法.     

作者时代与文献工作

作者时代是文学作品图书分类著录的重要依据，是文献标准化的重要内容，它在图书情报工作中的作用是无可取代的。文章提请有关部门在文学作品图书出版时应标明作者时代。     

挖掘IETF专家社区的原型系统

 IETF是全球互联网较权威的技术标准化组织。为分析IETF各个专业领域内的标准化专家，更好地掌握当前互联网标准的研究热点，设计了挖掘IETF专家社区的原型系统。该系统可对IETF的多种数据来源进行针对性的解析和存储，对数据进行清洗和合并，利用优化和改进后的Louvain算法进行社区发现，从而将专家划分到多个不同的互联网专业领域方向，随后挖掘出各个专业领域内的活跃专家，并采用TF-IDF算法挖掘出研究热点，能为制定互联网国际标准提供准确的动态信息。     

我国网络信息资源版权研究论文的统计分析

在调查我国1991—2006年发表的有关网络信息资源版权研究论文的基础上,对文献进行了分析,并展望了网络信息资源版权研究的发展趋势。     

基于Internet的协同信息检索技术研究

该分析了目前Internet上信息检索存在的准确性低、效率差等严重问题，研究了在Internet上运行协同检索技术（Computer Supported Cooperate Retrieval，简称CSCR）的可行性，从而提出了基于HandleSystems、Info-X体系结构和CSCR三级代理机制的协同检索技术及其实现机制，为CSCR在Internet上的应用提出了一条新的思路。     

中文网络分类目录分析与研究

通过分析中文网络分类目录的特点,指出分类目录存在的不足之处,提出提高网络分类目录质量的有效措施,并对网络信息分类法的统一化（标准化）问题进行了探讨。     

基于STACKING-BERT集成学习的中文短文本分类算法

由于word2vec、Glove等静态词向量表示方法存在无法完整表示文本语义等问题,且当前主流神经网络模型在做文本分类问题时,其预测效果往往依赖于具体问题,场景适应性差,泛化能力弱.针对上述问题,提出一种多基模型框架(Stacking-Bert)的中文短文本分类方法.模型采用BERT预训练语言模型进行文本字向量表示,输...     

一种基于正例的SVM分类方法

文本分类属于有指导的机器学习,而构造一个按兴趣分类的分类器,需要进行大量的预处理工作收集正负训练样例,但负样例的收集难度很大.为此,提出了一个只有正例并基于SVM的分类学习模型.实验表明,该学习模型满足了文本分类对于分类精度和速度的要求.     

信息隐藏技术研究

随着信息技术、网络技术、电子商务的迅速发展,网络信息安全将全方位地危及社会的经济、政治．和文化等方面。主要介绍信息隐藏学的历史、信息隐藏学与传统的加密技术的关系、信息隐藏技术的原理、模型、特点、分类、方法及其应用领域等内容。     

我国文献信息分类法研究进展分析——基于CNKI2000—2010年有关文献信息分类法研究论文的统计分析

以CNKI为检索工具,对2000—2010年有关文献信息分类法的研究论文进行了统计分析,通过对文献信息分类法的热点问题、论文地区分布、研究文献信息分类法的作者以及作者合作情况等问题的探讨研究,揭示了我国图书馆学界经典问题之一——文献信息分类法的理论及实践的发展趋势。     

网络信息资源的检索技巧和策略

网络信息资源种类繁多，网络检索工具数量之大，给我们的网上查询带来困难。文章论述了Internet信息资源检索工具的分类，提出了网络信息资源的检索技巧和策略，以使检索结果尽量优化。