面向互联网的信息处理

随着互联网海量信息的快速增长,由原来单一的以文本信息为主的信息处理发展成文本、语音、图像等多模态的信息处理．同时,用户的需求也从关键词搜索为主的信息获取向着基于语义理解的自动问答、辅助决策等智能交互的方向发展．本文从互联网服务信息处理特点以及用户需求变化出发,阐述了互联网信息处理面临的挑战和发展趋势．首先介绍了基于互联网的海量信息处理特点以及基本方法,然后分别阐述了互联网文本信息处理、语音信息处理、图像信息处理、位置信息处理的挑战以及发展趋势．最后介绍了如何对互联网的用户从属性、状态、兴趣3个维度进行建模,以满足用户个性化服务和商业分析的需要．     

一种基于自适应网格IMM的自适应采样周期算法

提出一种自适应网格交互多模型下采样周期自适应的算法。在自适应网格交互多模型算法中,中心模型参数变化率反映了系统模型与目标机动水平间的匹配程度,而两者的匹配程度直接影响目标的跟踪精度。利用中心模型参数变化率对采样周期进行控制,并引入可控参数对平均采样周期进行灵活调整。仿真结果表明在自适应网格交互多模型下,提出的自适应采样周期算法比固定采样周期算法及基于预测协方差的自适应采样周期算法具有更好的性能。     

交互式视频点播服务器容量需求

真正的视频点播系统(TVOD)能够使用户在任意时刻观看任意节目且支持用户任意的VCR交互,但服务器资源消耗巨大.提出一种新的支持用户操作的流媒体调度方案:规则组播固定调度RMFS.RMFS周期调度常规组播,保证了流合并中目标流的存在.分析了RMFS方案的最佳组播间隔和服务器容量需求.仿真结果证明RMFS可扩展性好,即使在很高的客户交互强度下,与TVOD相比,也能够减少服务器带宽消耗91.7%.     

分布交互仿真系统扩缩性模型研究

随着分布交互仿真规模及复杂度不断增加,系统可扩缩性是其面临的主要问题之一,影响系统可扩缩性的主要因素是系统资源受限,采用相应的技术手段可以提高系统的可扩缩性,本文深入研究了系统可扩缩性问题产生的根源,在此基础上提出了一个可扩缩性的数学模型,定性及定量地分析比较了当前各种技术措施的优缺点及效能,该模型对于指导仿真系统的设计具有重要的指导意义。     

Microsoft Agent在教学中的应用和实现

M icrosoftAgent(简称MS Agent)封装了角色的动画、动作、表情和语音等,而且MS Agent技术基于COM组件标准,支持Active X控件,因此用户只需访问MS Agent组件接口就可在应用程序中轻松实现有声有色的交互。本文以英语conversation教学课件为例,讨论了MS Agent技术在计算机辅助教学中的应用和具体实现。     

基于HFC网的交互电视

交互电视是利用HFC网络提供包括电视节目在内的交互式数字媒体服务.对交互电视系统的架构和设计方式进行了介绍,并详细分析了机顶盒的点播流程.     

利用VBA实现表格的自动填写

在工作中,需要从Excel表中遴选出所需要的数据填写Word文档,若用人工方法,工作效率低,工作强度大,而利用VBA语言自动分割数据,可自动完成工作,提高工作效率,降低工作强度。     

依托交互电子白板 改善数学课堂教学

现代信息技术的迅速发展和广泛应用，对数学课程和教学产生了重大的影响。运用电子交互白板，可以做到数形结合、音形兼备，为教师和学生互动搭建了有利的平台。有助于学生对数学教学内容的掌握，使学生既提高了学习效率又学得轻松愉快，具有它独特的优势。只有合理使用电子交互白板，教师“教”的主体地位才能得到加强，学生“学”的主体地位才能得到充分的发展。     

实现计算机远程教育

伴随着网络和远程教育的发展,教学资源的共享和教学系统的互操作成为了一个十分重要也十分迫切的问题,这篇文章就来论述这种使我们当今社会上的教学发生了革命性变化的教育方式：远程教育。     

强机动目标跟踪的两种MM算法设计与比较

现代舰艇反导中,及时、准确、有效地跟踪强机动的反舰导弹是反导武器系统中的一项关键技术.基于反舰导弹末端"蛇行机动"的运动特征,设计目标"蛇行机动"为直线运动模型和转弯运动模型的组合,并引入到构建的具有变结构的自适应网格交互多模型(AGIMM)算法和固定结构的固定网格交互多模型(FGIMM)算法中,在给定的初始条件下,运用MATLAB进行Monte Carlo仿真实验,比较分析了AGIMM算法和FGMM算法的跟踪性能.结果表明:针对目标"蛇行机动"的强机动情况,所构建的AGIMM算法比FGIMM算法的估计精度高、位置和速度估计波动小,稳定性好,适应性强,具有一定的工程应用价值.