条码与RFID标签技术在图书馆管理中的优劣分析

<正>自动化办公技术的高速发展为图书馆的管理带来了极大的便利,其中条码技术在提高图书流通效率方面发挥了重要作用。RFID标签作为一项非接触式的新型自动识别技术,逐步在图书馆得到了普遍应用。本文,笔者通过对条码与RFID标签技术在图书馆管理中的应用比较,分析了两者的优势与缺陷。一、条码技术及其优缺点条码技术因计算机与信息技术的发展和应用而产生,它集编码、印刷、识别、数据采集和处理于一身,是迄今为止最经济、实用的一种自动识别技术,在提高图书流通效率方面功勋卓著。     

标签转换路由合并策略及其安全性能分析

在各种网络交换技术中,标签交换技术具有更快的速度,但受其自身因素的限制,标签交换过程中面临各种网络攻击的威胁。将来自不同源但有着相同目的的虚拟电路合并技术引入标签交换中,形成,标签交换路由的合并策略并给出了数学模型和实现方案。在仿真实验中,模拟了由恶意频繁阻塞和流量释放引起的路由与交换间的振荡这种网络攻击,通过对采用合并策略和不采用合并策略的交换机进行比较,证实了合并交换策略具有更高的安全性能。     

一种基于模型共享的半监督多标签图像学习法

提出一种快速且有效的半监督多标签学习方法:模型共享半监督推举。该方法能发现、共享并组合多个基模型,每个基模型是在某个标签上利用半监督支持向量机(S3VM)上学习的。通过使用模型共享,标签关联被显示地利用且对于每个标签来说只需要少量的基模型即可生成最后的决策结果。在Corel5k和Mediamill数据集上评估方法,实验结果显示的方法与当前流行的监督和半监督多标签学习方法是可比的。     

一种基于弱标签的三维模型语义自动标注方法

随着三维应用的普及,三维模型大量产生并广泛传播。由于三维模型广泛应用于计算机辅助设计、三维游戏、电影特效制作等诸多领域,已经形成了大量的三维模型数据库。三维模型语义标注的目的是给出描述其语义的标注词,是三维模型管理和基于文本的三维检索的关键技术。针对互联网大量存在的弱标签三维模型现状,提出一种基于弱标签的三维模型语义标注方法LPMLL,首先,采用半监督学习方法进行标签传播,得到标注词置信度,达到提升训练集的目的。然后,采用一种基于最大后验概率准则的方法进行多标签学习,得到最终标注词。实验数据表明了该方法的有效性。     

基于主题标签和CRF的中文微博命名实体识别

近年来,网络媒体微博的迅速发展,为命名实体的识别研究提供了一种全新的载体.针对中文微博文本短、表达不清、网络化严重等特点,论文提出了一种规则与统计相结合的中文微博命名实体识别方法.该方法首先利用中文微博的主题标签对处理后的数据进行筛选,然后再选取合适的特征模板,并利用条件随机场模型(Conditional random fields, CRF)进行实体识别.为了满足实验要求,该文将传统网页爬虫方法与API接口采集方法相结合进行微博数据采集.实验结果表明,该方法能够有效提高中文微博命名实体的识别效果.     

印刷纸电池及其应用

 由于极高的柔性度和适应卷对卷印刷工艺带来的低成本等优势,纸电池在众多领域有着独特的应用价值。阐述印刷纸电池的研发历史、原理及工艺特点,介绍其在有源/半有源RFID智能标签、可穿戴设备、离子电渗透面膜等方面的应用,并简述印刷纸电池面临的机遇和挑战。     

社会化标注系统的复杂适应性分析

社会化标注系统作为一个复杂系统,可以用复杂适应系统理论来分析和研究,文章从复杂适应系统的4个基本特征和3个基本机制出发对社会化标注系统进行了详细的分析,发掘出该系统的一些基本特性,为研究社会化标注系统提供新的视角。     

基于张量罚偏最小二乘的自动图像标注

如何有效地挖掘变量与标签之间的相互关系和处理高维数据是自动图像标注的两个具有挑战性的问题。以往的自动图像标注都是基于向量模式的学习算法,这样一方面产生高维数据,另一方面破坏了图像数据的高阶结构和内在相关性,导致信息丢失。向量模式下的罚偏最小二乘算法(penalized partial least square,PPLS)可以在获取变量和标签相关性的同时,进行维度约简。在PPLS的基础上,提出基于张量罚偏最小二乘算法(tensor-PPLS)。首先构造图像的张量数据形式,然后采用多线性主成分分析(MPCA)进行降维预处理,最后用tensor-PPLS进行图像标注。在图像标注的三个标准数据集上,提出的算法标注结果明显优于传统的基于向量模式的学习算法。     

一种改进图像标注的新方法

社会媒体共享网站允许用户上传图片的同时,也鼓励用户对上传图片内容加以标注.不过要对网站中所有图片进行内容标注,将是一项非常费时的任务;而如对同一类型图片统一进行标注则会大大降低内容标注的准确性.因此,文中提出了一个内容标注的新方法.首先,采用仿射传播聚类算法,从同一类型图片中获取一组具有代表性的图像;然后,利用图像内容的视觉信息和语义信息,对能够表示代表性图像内容标签的相关值进行估计,并依据随机游走算法改进标签的相关值;最后,通过半监督学习方法自动为同一类型的其它图片分配标签.基于Flickr图片集的实验结果表明所提方案的有效性.     

确定性标签防碰撞算法分析与改进

射频识别(Radio Frequency Identification,简称RFID)是基于射频频段的电磁原理的一项自动识别技术。其优点体现在:非接触、读写操作灵活且速度快、安全性较高。伴随着RFID相关技术的飞快发展,如何能够实现阅读器与多个标签之间数据的正确以及快速传输,即处理RFID系统中标签的碰撞也成为了限制RFID技术发展的一大难题。本论文以此方面为切入点,在基于已有的RFID标签确定性防冲突算法中,提出了一种改进的时隙二进制算法,此改进算法能够减小数据传输过程中的冗余,通过性能分析比较能够得出,此算法相比较以前的算法在标签被识别的效率上有很大的改进。