基于因果岭回归的多数据源科研主题识别方法

为了有效解决多数据源科研主题的识别问题,基于因果岭回归建立了一种新的多数据源科研主题识别方法.该方法首先给出了多数据源科研主题识别关键参数(如主题词的引用权重、状态密度)的评价指标;同时根据科研主题形态特征建立了特征函数,并基于因果岭回归给出了具体识别方法;最后,通过仿真实验深入研究了影响该识别方法的关键因素.结果显示,与朴素贝叶斯、KNN算法和MGe-LDA算法相比较,该方法在价值引用量、引用权重和前沿主题相似度等方面具有较大优势.     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

基于改进卷积神经网络的短文本分类模型

基于卷积神经网络, 提出一种基于改进卷积神经网络的短文本分类模型. 首先, 采用不同编码方式将短文本映射到不同空间下的分布式表示, 提取不同粒度的数字特征作为短文本分类模型的多通道输入, 并根据标准知识库提取概念特征作为先验知识, 提高短文本的语义表征能力； 其次, 在全连接层增加自编码学习策略, 在近似恒等的基础上进一步组合数字特征, 模拟数据内部的关联性； 最后, 利用相对熵原理为模型增加稀疏性限制, 降低模型复杂度的同时提高模型的泛化能力. 通过对开源数据集进行短文本分类实验, 验证了模型的有效性.     

DCQD:一种物联网高性能数据采集平台的设计与实现

在物联网环境中,大量的传感器产生了海量的数据.这些数据通常都需要写入到数据库中来实现数据的分析与应用.当这些物联网海量传感器数据插入到数据库中的时候,会在存储系统中产生严重的小数据同步写性能瓶颈.针对此问题,本文设计了一种高性能数据库磁盘缓冲队列DCQD(Disk Cache Queue for Database).DCQD在保证物联网采集数据同步写入磁盘,确保不丢失数据的基础上,可以显著优化海量数据插入到数据库中的性能.实验表明,DCQD在物联网应用环境中,可以显著地提高数据采集系统的性能.     

电信网管应用程序间通信方式的研究

应用程序间通信(Inter-application communication IAC)是指在计算机系统中不同程序进程进行有效的数据交换和信息交互的技术,它是实现软件协同工作和软件系统集成的基础.在分析电信网管计算机应用需求的基础上,给出了电信网管的应用程序间的通信模型,研究了应用程序间的通信方式,通信消息的类型、结构及不同的传播模式,并给出了一种消息表达方式和实现方法.     

基于RFID的新型电子巡更系统设计

针对传统接触式电子巡更系统扫描速度慢、工作效率低的不足,提出一种基于RFID（Ra—dio Frequency Identification无线射频识别）的手持离线非接触式电子巡更系统。该系统由射频识别模块、读卡器控制模块构成的手持巡更机、固定在巡更点处的IC卡和中央管理界面组成,能够进行了串口通信、数据库管理以及基于LabWindows的管理界面的软件程序设计。实验表明,该系统能实现离线非接触式电子巡更功能,可识别和记录巡更地点、时间并进行检查和存储,具备扫描速度快、无接触、安全性高、造价低的优点,具有广阔的应用前案。     

H.264的网络传输适应性解决方案

文章对最新的视频编码标准H.264在网络友好性和容错性方面的解决方案作了全面的剖析.首先简要地回顾了它从先前标准中继承的技术,如数据分割等,随后重点介绍了H.264特有的几个创新技术以及它们在抗误码方面的不俗表现.     

Making the abstract concrete: The role of norms and values in experimental modeling

Experimental modeling is the construction of theoretical models hand in hand with experimental activity. As explained in Section 1, experimental modeling starts with claims about phenomena that use abstract concepts, concepts whose conditions of realization are not yet specified; and it ends with a concrete model of the phenomenon, a model that can be tested against data. This paper argues that this process from abstract concepts to concrete models involves judgments of relevance, which are irreducibly normative. In Section 2, we show, on the basis of several case studies, how these judgments contribute to the determination of the conditions of realization of the abstract concepts and, at the same time, of the quantities that characterize the phenomenon under study. Then, in Section 3, we compare this view on modeling with other approaches that also have acknowledged the role of relevance judgments in science. To conclude, in Section 4, we discuss the possibility of a plurality of relevance judgments and introduce a distinction between locally and generally relevant factors.     

大数据的应用及其发展趋势

近几年来大数据之风已由欧美、日本等国进入中国,2013年被世界称为"大数据年"。介绍了大数据的基本概念及其特点,简述了大数据在金融行业应用的丰硕成果,展望了大数据的发展趋势。     

利用伪速度方法压制浅海鬼波

采用基于用传统方法获取的海上单分量地震资料, 估算出同一位置速度的垂直分量(伪速度), 再与单分量压力数据联合, 达到压制鬼波的目的。将稀疏约束的反卷积方法作为鬼波压制的关键环节, 使得在浅海环境下, 由海水表面引起的检波器端上、下行波干涉产生的陷波问题得到改善, 同时低频能量得到增强, 提高了数据的分辨率。该方法可用于海上单分量压力数据的再处理, 拓宽数据的频带范围。