基于数据仓库的库存分析应用架构

在数据仓库项目实际开发时,由于要分析的历史性数据量非常庞大,如何有效提高系统性能是关注的焦点,其中着重要解决数据增量更新与预计算之间的矛盾,此外,一般数据分析系统只能对历史性数据分析和预测,而在实际需求中可能需要对实时数据进行分析。本文以广东某集团公司信息系统建设为研究背景,以钢材库存分析为主题,提出一种高性能数据仓库架构,有效解决以上矛盾,具有较好应用价值。     

Preparation of three-dimensionally ordered macroporous perovskite materials

In this paper,we use La0.8Sr0.2MnO3 and La0.7Ca0.2Sr0.1MnO3 as examples to demonstrate a preparation method for threedimensionally ordered macroporous(3DOM) perovskite thermochromic materials.Polystyrene spheres with an average diameter of 220 nm were self-assembled into a three-dimensionally ordered colloidal crystal template.A mixed metal nitrate solution prepared using La(NO3) 3·6H2O,Ca(NO3) 2·4H2O,Sr(NO3) 2,Mn(CH3COO) 2·4H2O and an ethanol precursor was used to fill the interstitial voids of the polystyrene colloidal crystal templates.3DOM La0.8Sr0.2MnO3 and La0.7Ca0.2Sr0.1MnO3 materials were then obtained after the sphere templates were removed via drying and calcination.The results show that the framework of the 3DOM materials can have different thicknesses and pore shrinkage rates by varying the filling times.In addition,the Curie temperatures of the 3DOM and bulk La0.8Sr0.2MnO3 materials can be varied by altering the preparation method.     

基于最大熵模型的词位标注汉语分词

近年来基于字的词位标注汉语分词方法极大地提高了分词的性能,该方法将汉语分词转化为字的词位标注问题,借助于优秀的序列标注模型,词位标注汉语分词逐渐成为汉语分词的主要技术路线.该方法中特征模板集设定和词位标注集的选择至关重要,采用不同的词位标注集,使用最大熵模型进一步研究了词位标注汉语分词技术.在国际汉语分词评测Bakeoff2005的语料上进行了封闭测试,并对比了不同词位标注集对分词性能的影响.实验表明所采用的六词位标注集配合相应的特征模板集TMPT-6较其他词位标注集分词性能要好.     

WNXD数据库存储策略的研究和实现

针对NativeXML数据存储性能不高、支持查询和更新效率低等不足,提出一种新的半结构化信息存储模型WNXD。引入动态倒排技术和数据映像机制,将记录和分页的存储模式相结合,建立3种结构化索引,用不同方法解决了结构化和动态增长的矛盾。创建了实用的存储模型,提供了从整体到局部,从元素、属性到具体值的全面覆盖访问策略,底层的数据存取,尤其是内容混杂的各类形式异构数据的有效性和完整性存取,得到了最大程度保证,查询次数减小了I/O,提高了系统处理性能。     

ARIA访问驱动Cache计时模板攻击

为评估ARIA密码抗Cache计时攻击安全性,提出了一种访问驱动Cache计时模板分析模型,给出了直接分析和排除分析2种模板匹配方法.以ARIA分组密码为例,给出了前4轮模板攻击方法,并通过本地攻击实验验证理论正确性.结果表明:ARIA易遭受访问驱动Cache计时模板攻击,应用直接模板分析和排除模板分析方法,200个样本均可在1s内恢复ARIA 128bit密钥.模板分析模型还可为其他使用S盒的分组密码访问驱动Cache计时模板分析提供一定参考.     

眼部动作实时识别系统设计

利用网络摄像机和图像处理单元设计了一种眼部动作实时识别系统.该系统首先用帧差法检测出眨眼的动作区域,将此区域设置成感兴趣区域,并用图像形态学算法对其进行处理;然后找出眼部轮廓,并以此区域创建模板,再利用此模板对每一帧图像进行模板匹配,找出匹配中的最小值,以得到识别的结果;最后通过实验验证了该算法的有效性.该系统有广泛的应用前景,如实现模拟鼠标的控制等.     

高骨架填充率的SiO2有序大孔材料的制备

以SiO2有序大孔材料制备作为研究对象,系统考察了胶晶模板法中影响前驱物填充率的诸因素,包括填充方法、填充时间和填充次数.研究表明,直接浸渍法易导致大孔结构的收缩、脱落和表面覆盖.本文提出的在模板表面添加盖片再填充的方法有效解决了上述问题.当填充时间为5 min、填充次数为两次时,SiO2有序大孔材料的骨架填充率较高.扫描显微镜(SEM)和分光光度计的表征结果证实,实验成功制备了填充率高达22.53%的大面积SiO2有序大孔材料.     

高桥墩翻升模板施工方法

文章从高桥墩翻升模板的装置组成、设计、模板的选择和施工方法等方面，对高桥墩翻升模板的施工方法进行了介绍。     

实时视频检测系统中背景更新及复杂目标定位算法

本文提出了针对固定背景帧差法的背景更新算法和多目标定位算法。在背景更新中，通过建立目标、噪声矩阵来保存图像的特征信息，利用分类的思想优化更新策略，基于像素对背景进行更新；在目标定位中，提出了基于目标对角线的连通判断模板，该模板不断生长进而检测目标的中心点和体积，可实现实时场景中多目标和形态差异目标的定位：户外实验证明了算法的健壮性和鲁棒性，可以实现背景更新和复杂目标识别．     

基于小波特征匹配的短时人体行为识别

在人体行为识别研究中，特征选取是关键。为了获取充分且稳定的行为特征，往往对超过一个行为周期的长时行为数据进行处理，而小于一个行为周期的短时行为数据特征通常不稳定，难以做到准确稳定识别。提出一种基于小波变换和模板匹配相结合的短时人体行为识别方法。使用小波变换方法提取系数特征，将短时测试样本的特征与模板库中的特征进行匹配，根据相似性对行为动作做出分类识别。实验结果表明，此方法对于短时行为动作具有较为准确和稳定的识别性能，有助于实现对人体行为动作的实时识别。