浅谈FLASH动画设计课程教学方法的灵活应用

针对FLASH动画设计课程的特点,在教学中综合灵活地运用项目教学法、案例教学法和任务驱动教学法等多种教学方法,激发学生的学习兴趣,在确保学生掌握FLASH的基本操作技能基础上,提高学生的综合设计能力.     

基于共享内存的区域交通控制系统设计与实现

区域交通控制系统可以完成道路交叉口的单点优化控制、主干绿波控制和区域交通网络优化等功能。系统需要实时检测每个交叉口的交通参数,根据交通参数计算新的交通控制策略,并下达策略到智能信号机,以优化道路交通管控,同时还支持人为的操控介入,系统规模较大,实现难度较高。为了降低系统的实现难度和提高系统的模块化程度,提出了一种基于共享内存和多进程协同机制的设计方案,并应用在了具体的实施项目中,实践证明,本文的设计方案可简化交通控制系统的实现,并提高系统稳定性和扩展性。     

基于字形编码的中文字符密码算法研究

现有文献对于中文字符的加解密研究均是将其转换成GB码或Unicode码后再进行的,并没有出现一种针对中文字符自身特点来分析研究的密码算法.依据中文字符象形特征进行详细分析后,结合字形的分解以及比较各种经典密码算法(例如:凯撒、维吉尼亚、希尔、DES、RSA等)对其的加解密应用,最后通过密码安全分析得出适合中文自身特点的密码算法,为中文密码学的研究提供一个新思路.     

基于深度自动编码器的多标签分类研究

在多标签分类的相关研究中,由于现有的基于网络表示学习算法的相关方法只利用了网络中节点之间的邻接领域信息,而没有考虑到节点之间的结构相似性,从而导致分类准确性较低,因此,本文提出一种基于深度自动编码器的多标签分类模型。该方法首先利用轨迹计算算法(Orca)计算不同规模下网络中节点的结构相似性,作为深度自动编码器的输入来改进隐藏层中的向量表示,保留网络的全局结构;然后利用节点的邻接领域信息在模型中进行联合优化,从而能有效地捕捉到网络的高度非线性结构;最后根据隐藏层得到节点的向量表示,利用支持向量机对节点进行多标签分类。验证实验采用3个公开的网络数据集,实验结果表明,与基准方法相比,本文方法在多标签分类任务中能取得更好的效果。     

用于Gamma快速校正的色彩数据采集改进方案

简要介绍液晶设备进行Gamma校正时色彩数据采集模式改进的目的.针对传统的xy Y测量模式的不足,提出在XYZ测量模式下数据采集的改进步骤;从时间角度说明了改进方案的可行性;介绍XYZ模式下数据处理方法,并给出了XYZ向RGB转换的亮度计算公式以及实现代码;试验证明采用XYZ模式符合Gamma软件系统对数据准确性要求,比传统的xy Y模式节约时间约三倍.XYZ模式数据采集的改进方案可行     

乙二醇溶剂的流变相法合成LiNi0.5Mn1.5O4正极材料的研究

采用乙二醇为溶剂以流变相法合成物相纯净、结晶度高、粒径均匀的立方尖晶石结构的锂离子电池高压正极材料LiNi0.5Mn1.5O4.电化学测试表明：样品具有4.7V的充放电电压平台,在0.5C倍率电流下,80次循环后可逆容量还有127.7 mAh·g-1,容量保持率超过98％,并且经过活化后样品循环的库仑效率基本都保持在98％以上,样品具有较大的可逆容量、极其优秀的循环稳定性和充放电可逆性,这主要是由于样品的高结晶度和较好的颗粒分散性.     

基于插值计算的Gamma曲线快速绘制解决方案

介绍Gamma快速校正软件系统的意义．通过分析影响该软件的时间与正确性因素,指出在减少数据采集量情况下为了保证Gamma曲线的正确性,可以利用贝塞尔曲线插值法绘制Gamma曲线．文章简要介绍贝塞尔曲线以及deCastejau算法对应的数学公式;指出该软件系统应用deCastejau算法时需要解决两个方面的问题,并给出了解决方案和代码实现．     

自适应蚁群优化求解置换流水车间调度问题

基本蚁群算法的选择概率公式存在的缺陷,从信息素的更新策略方面入手,通过自适应地调整挥发系数对蚁群算法进行优化,并将自适应蚁群优化算法应用于置换流水车间调度问题.对几组仿真数据进行实验,结果表明该算法具有可行性,并且有一定的理论意义和较高的实际应用价值,是一种值得推广的求解置换流水车间问题算法.     

面向低资源场景的论辩挖掘研究

由于论辩挖掘任务的复杂性，其往往需要大规模的相关语料进行训练；但当前的研究工作大多是针对单一领域数据进行建模求解，在数据较为匮乏的新兴领域中，论辩挖掘任务难以开展。因此，提出了一种面向低资源场景的多任务学习的论辩挖掘方法。该方法首先通过卷积神经网络（CNN）和高速神经网络（Highway）对原文本的字符信息进行编码，获得多个数据集在词级的共享信息表示，然后由双向的有序神经元-长短时记忆循环神经网络（Bi-ON-LSTM）进一步处理词级信息和任务相关特征的联合表示,挖掘文本中潜藏的层级结构信息。最后使用条件随机场（CRF）对模型进行求解得到最终的序列标注结果。该文实验采用德国UKP实验室的学生论文数据集、维基百科文章等六个数据集进行相关的对比实验。实验结果表明，该文提出的方法在宏观F1值上较基准模型有1%-2%的提升，有效地提升模型的整体性能。     

适用于智能家居应用的媒体访问控制机制研究

对智能家居应用特点和广泛使用的载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)媒体访问控制(MAC)机制进行了分析,发现CSMA/CA在信道忙时存在实时响应慢和网络吞吐量相对小的缺点,无法满足智能家居应用要求。因而,在时分多址访问(TDMA)机制内提出载波侦听形成了CS-TDMA机制,以提高对突发事件的响应速度并同时获得较高的网络吞吐量。最后对CSMA/CA、TDMA和CS-TDMA机制进行了仿真验证。仿真结果表明,CS-TDMA机制在信道繁忙时的突发响应延时小,而网络吞吐量仍然约为TDMA的90%,能够满足智能家居应用要求。