物联网液晶大屏幕拼接系统在城乡建设数字化指挥大厅中的应用

物联网液晶大屏幕拼接系统是以系统工程、信息科学、自动控制等为指导,将国际上先进可靠的高清晰数字信息显示技术、视频墙拼接技术、信号采集与传输技术、图形信号转换技术、多屏图像处理技术、网络通信技术、智能控制技术等融为一体.该文对物联网液晶大屏幕拼接系统的优势进行分析,并利用该技术构建了莆田市城乡建设数字化指挥大厅,提供一个具有高亮度、高物理分辨率、高清晰度、高智能化控制的大尺寸图形信息显示终端.     

基于神经网络的视频量化参数预测研究

神经网络在信息预测中有着广泛地应用．介绍一种神经网络和MPEG-4的率失真模型相结合的视频帧量化参数预测方法．实验结果表明，利用人工神经网络的强预测性和高容错性，提高了视频编码中量化参数的预测效果．在MPEG-4校验模型中，使用本方法取代MPEG-4的率失真模型对视频序列Akiyo的前300帧量化参数进行预测，并用于量化编码，在同等条件下，视频序列的编码帧数增加了6．7％，同时，预测时间和图象复原质量没有受到明显影响．     

一种网上合同签署方案的PKI模型

随着公钥基础设施 (publickeyinfrastructure ,PKI)的出现 ,使得越来越多的电子商务方面的应用可以架构其上。提出一种适于网上电子合同签署的PKI模型。首先介绍了方案中用到的密码学相关知识 ;然后提出模型(包括单CA模型的扩展模型 )并对模型的正确性给出了相应的证明 ;最后 ,比较两个模型 ,对模型的特点作了进一步的说明。此外 ,为了清楚起见 ,还进一步给出了模型的实施方案简图。     

在行动中研究,在研究中提升——《新课程背景下高中生物教学课堂展示的有效性研究》综述

在五河县实施以三为主高效课堂建设的大背景下,课题组通过实地调研、查阅资料、交流探讨等方式,总结了现阶段高效课堂实施的一些情况,提出若干有助于其发展的建设性意见,并实验性地付诸于实施,以谋求高效课堂的健康发展。     

HPLC法测定中江丹参植株不同部位丹参酮Ⅰ、丹参酮Ⅱ的含量

目的:建立高效液相色谱法同时测定丹参植株中不同部位丹参酮Ⅰ、丹参酮Ⅱ两种脂溶性成分的含量。方法:采DiamonsilTM C18色谱柱(250 mm×4.6 mm,5μm),流动相:甲醇-水(84:16),柱温:35℃,流速为1.0 mL/min,检测波长268 nm。结果:在此色谱条件下2种成分可完全分离。丹参酮Ⅰ、丹参酮Ⅱ的线性范围分别为0.000 51～0.10μg(r=0.999 9),0.002 9～0.058μg(r=0.999 7)。平均回收率丹参酮Ⅰ为98.7%(RSD为1.2%),丹参酮Ⅱ为100.2%(RSD为1.7%)。实验结果可为中江丹参植株地上部位的开发利用提供科学依据。     

基于证据推理的海事管理评价方法

为客观评价海事管理系统,运用证据推理方法,针对海事管理部门特点,建立海事管理系统评价指标体系.结合某地方海事局实例,说明基于证据推理的海事管理评价方法在应用中的有效性.     

基于多控制智能体的改进shepherding行为

针对目前shepherding行为生成方法中,shepherd的运动方式缺乏速度和时间约束的缺陷,提出了一种改进的shepherding行为生成方法。通过在shepherd的路径规划中,把基于概率路径图（probabilistic roadmap, PRM）的多智能体解耦式规划方法和基于速度调节的时变规划算法相结合,使得shepherd的运动满足时间和速度的约束,同时利用优先级策略实现shepherd之间的信息交互能力,因此产生的shepherding行为更加真实。仿真结果表明,改进的shepherding行为更符合骚乱事件中真实人的运动特性。     

运力合同在货运业中的应用价值研究

期权合同和固定承诺合同是货运应用中的两类重要合同,已有研究多从承运企业的角度分析两类合同对海运链的协调作用.本文从货运代理的角度出发研究合同市场和现货市场并存的情况下两类货运合同的应用价值,根据改进的报童模型分析了多阶段模型下针对两类货运合同的货运代理最优运力预订策略和运力执行策略,并在此基础上分析了合同的灵活性价值.进一步研究了期权的执行时序对两类合同应用价值及期权合同灵活性的影响.研究结果表明,在两类信息模式下货运代理最优合同选择都是期权合同,而且合同执行时序滞后降低了现货价格信息不确定性,提高了期权合同的应用价值.     

基于加权k-均值聚类与粒子群优化的多航迹规划

针对复杂环境下的无人机多航迹规划问题,提出了将粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法与加权k-均值聚类算法相结合的规划方法。每个粒子表示一条航迹,采用加权k-均值聚类算法对粒子进行分类,得到多个粒子子群,在每个子群内部进行一条可行航迹的优化,最终得到多条不同的可行航迹。对传统k-均值聚类算法进行改进,采用排挤机制产生初始聚类中心,针对实际环境中突发威胁的分布不均性,在聚类过程中,对航迹节点按照所在区域突发威胁的出现概率进行加权,提出了加权k-均值聚类算法。仿真实验表明,所提出的方法能够有效地得到无人机的多条可行航迹。     

基于Bézier曲面的大规模散乱数据的插值

对于大规模散乱数据而言,传统的散乱数据的插值方法由于要通过求解联立方程组来得到插值曲面,因此无法适应大规模散乱数据的逼近.本文提出的基于Bézier曲面的大规模散乱数据的插值方法,是一种通过自适应的迭代方法,对大规模的采样点进行Bézier曲面插值的方法,有助于提高计算的速度和精度.