基于PHP的移动端网络商城系统设计开发研究

利用手机进行网上购物已经成为大众的一种购物习惯和消费方式,基于移动端强大的客户流量和消费需求,使用方便灵活、安全高效的网络商城系统已成为电商企业的必要之选.针对移动端网络购物系统的功能需求,结合平台技术环境和软件发展实际,在对项目分析和设计的基础上,选择LNMP(Linux/Nginx/MySQL/PHP)开发环境,基...     

基于MCGS仿真系统的实现

提出了利用MCGS组态软件,结合VB和Fortran混合编程开发控制系统仿真软件的方法,并介绍了其实现过程。仿真界面由MCGS实现,模型计算利用Fortran实现,由VB编写的驱动程序动态调用Fortran程序,然后用OLE自动化技术实现MCGS下的VB嵌入式编程,最终实现仿真过程。     

多任务多联盟并行生成：模型与求解

联盟生成是MAS的一个关键问题,现有的工作主要研究如何针对一个任务生成最优联盟,很少考虑多任务多联盟生成问题(MMG).对MMG问题建立了模型,并进行了分析.在系统能力受限的条件下给出一种并行算法,首先找出最优可达任务集,再针对每个任务生成相应的联盟,从而实现了问题的分布并行求解.最后通过仿真试验说明了此算法的有效性.     

非约束环境下的实时人脸检测方法

在不受限制的场景下,人脸检测大多部署在移动端或者边缘设备上,这些设备计算能力低且内存较小.使用无锚检测思想,基于CenterNet无锚检测器,提出以人脸为点的检测方法.不需要人工预先设置锚框,也不需要使用非极大值抑制来后处理,模型变得简单且高效.模型的骨干网络使用改进的ShuffleNetV2,轻量级网络保证了模型参数...     

H.264视频编码在数码监控系统中的应用研究

目前数码视频监控系统大多采用MPEG1、MPEG2的编码标准,导致视频存储成本高,网络负载重.H.264比以前的视频编码标准可以节省50%以上的码率,因此在视频监控中具有很大的应用前景,但其编解码器也很复杂.为了达到实时压缩的目标,文章从三个方面来提高其运算速度:①优化帧间模式的选择;②调整内插算法的运行结构;③采用MMX、SSE汇编优化.     

网格编程支持系统的适用性问题

从分析网格编程支持系统Legion、Globus和NetSolve的体系结构出发,提出它们在开发网格应用程序中所面临的网格编程问题,并分别指出它们各自的应用领域及适用特点.     

一种基于多任务学习的多模态情感识别方法

为了通过设置辅助任务学习到更具有情感倾向性的视频和语音表示,进而提升模态融合的效果,提出一种基于多任务学习的多模态情感识别模型,使用多模态共享层来学习视觉和语音模型的情感信息.在MOSI数据集和MOSEI数据集上的实验表明,添加两个辅助的单模态情感识别任务后,模型可以学习到更有效的单模态情感表示,并且在两个数据集上的情...     

中药特异质肝损伤易感因素的代谢组学研究:以何首乌制剂为例

药物特异质肝损伤的易感机制是当前临床毒理学研究的难点.本研究以何首乌制剂——润燥止痒胶囊为例,结合临床病例分析,采用代谢组学探讨其肝损伤可能的易感机制.病例分析表明润燥止痒胶囊相关肝损伤具有较典型的特异质属性,且与免疫异常活化有关.在正常小鼠上,灌胃润燥止痒胶囊对肝功能生化指标和肝组织病理无显著影响;在易感模型小鼠,免疫应激造模因素并未引起肝损伤表型,仅伴随肝组织少量炎性免疫细胞浸润,但从代谢组学可见组氨酸和丙氨酸等代谢通路显著上调(P0.01)和色氨酸等代谢通路显著下调(P0.01),提示代谢重编程可能是其肝损伤易感因素的重要内在机制;而在免疫应激易感因素基础上,灌胃润燥止痒胶囊引起了显著的肝损伤表型,并伴有肝组织大量炎性免疫细胞浸润和炎症反应,同时代谢组学上亦表现为花生四烯酸、亚油酸、甘油磷脂、胆汁酸等与炎症相关代谢通路的显著改变.综合提示代谢重编程可能是药物特异质肝损伤易感性的重要机制之一.基于易感因素相关的代谢紊乱通路,筛选发现了亚油酸、骨化二醇、18-羟基皮质酮等10个生物标志物可较好地识别易感模型动物(ROC分析中AUC均大于0.9),对临床识别易感人群具有潜在的应用价值.     

基于遗传编程的火电厂主汽温系统建模研究

遗传编程是基于自然进化理论的一种全局最优智能搜索技术,将它应用于系统辨识,可以实现同时辨识系统的结构和参数,并且得出的辨识结果是显示的。提出了一种新的多目标遗传编程算法,将进化的目标设定为偏差的平方和、表达式的复杂程度和最大动态偏差的综合最小。应用该算法辨识火电厂主汽温系统,仿真结果说明该算法是有效的,并且比常规遗传编程算法优越。     

用GEP实现复杂函数的自动建模

GEP是一种新颖的遗传算法,在函数建模的应用中取得良好的结果.给出计算有效基因长度的伪代码,结合GRCM方法阅读基因,快速计算出染色体的适应值.在算法中增加了参数估计模块,用GEP得到较好模型后,用参数估计模块进行参数优化,试验显示这种混合的GEP方法比传统的最小二乘法、神经网络以及遗传程序设计等方法具有更好的性能.