运动图像目标提取方法

简述自底向上的运动图像目标提取方法，分析其中基于有向图的区域合并算法及在实际问题中的应用。     

有粘结预应力混凝土施工技术的应用

通过中山大学珠海校区教学楼工程实例,具体说明有粘结预应力技术的工艺流程、操作要点、注意事项和质量标准.     

渐近非扩张映象的修正Reich-Takahashi迭代收敛性

 在Banach空间中研究具误差的修正Reich-Takahashi迭代序列的收敛问题,获得了第一型具误差的修正Reich-Takahashi迭代序列强收敛到不动点的充要条件,所得结果推广和改进了已有文献的相关结果.     

公诉证明标准的重塑——从证明标准的概念谈起

廓清了证明标准与证明要求的关系,在"案件事实清楚,证据确实、充分"这一证明要求的旗帜下,从两个层次上对公诉证明标准进行了阐述,提出了"有足够证据"这一表述方式,并对如何具体把握作了进一步的探讨,以期从庞杂的证明标准体系中理出一点头绪。     

有交流的博弈及其特点

从有交流的策略形式的博奕(strategic-form game)和有交流的贝叶斯博奕(Bayesian game)两个方面介绍了引入有交流的博奕(Game With Communication)的概念能极大地简化博奕模型，而且能够得出更易于分析的均衡解，并指出了有交流的博奕的概念在经济活动中设计激励相容的协调机制中的重要应用价值。     

基于椭圆曲线密码体制的有向组密钥数字签名

0　引　　言普通的数字签名,任何人只要获得签名就可验证签名的有效性。为了使特定的接收者才能验证签名的有效性,通常可采用对签名加密传送或利用不可否认签名对接收者进行签名验证控制。但这一方面会增加运算量,一方面需要进行交互式验证从而使得安全性降低。文[1]提出了有向     

自由C*-代数与非交换Hahn-Banach定理中的完全收缩扩张的唯一性问题

1 引言及主要结果Arveson 把经典的Hahn—Banach扩张定理推广到了C-代数的自伴线性闭子空间上.从此,许多数学工作者对Arveson扩张定理作了推广,下述结果属于G,Wittstock,命题1.1(见文献[2]定理4.2)设X是-算子空间,A是一有单位元的 C-代数且A(?)X,若(?):X→B(H)是一完全收缩映射,则存在完全收缩映射(?):A→(H)使得(?)|X=(?)且||(?)||_cb=||(?)||_cb利用该命题易得:推论1.1 设X与Y均为算子空间且Y(?)X,若(?):Y→(H)是一完全收缩映射,则存在完全收缩映射(?):x→B(H)使得(?)|Y=(?)且||(?)||_cb=||(?)||_cb但命题1.1中的(?)的唯一性问题从未被人涉及,本文用自由C-代数和遗传C-代数为工具,给出了命题1.1中扩张(?)对任何Hilbert空间H均具唯一性的一个充要条件,即下述的:定理1.1 设X和Y均为算子空间,且Y(?)X,1∈X,则下述等价:(1)对每个Hilbert空间H及每个完全收缩映射(?):Y→B(H),都唯一存在完全收缩扩张映射(?):x→B(H)使得(?)|Y=(?)且||(?)||_cb=||(?)||_cb(2)C(Y)是C(X)的遗传C-子代数,定理1.2 记号同于命题1.1,则对每个Hilbert空间H,(?)均唯一存在的充要条件为:I(X)是A的遗传C-子代数,其中I(X)是由X生成的A的C-子代数,     

有界有向图形元素的几何构型原理与方法

根据图形（实体）的有界特性提出了一种“有界有向图形元素”的几何构型原理与图形处理方法，该方法的基本原理就是对各种基本体素（或面素）与复杂形体，均采用一组“有界有向图形元素”的集合来加以描述，亦即用一组联立不等式／等式方程组来表示实体（图形）的有界边界，在该边界范围内任一点均属于该实体（图形），而在其外的点均不在该实体上，该方法既能快速实现几何构型（采用集合运算）处理，又可克服在图形操作处理时出现图     

含负权有向网络中最短路问题的求解算法

研究含负权有向网络中的最短路问题，给出了一个求解含负权有向网络中最终路问题的表上作业算法，并对该算法的正确性进行了证明，经在ＩＢＭ４８６微机上对数万个随机算例的实际试算表明，算法所需的平均执行时间短，算法对求解最小旨同用流问题和动态规化问题都有较大的意义。     

基于语料库的语言建模

语料库语言学的发展的核心问题是语言模型的建立问题。常用的语言模型可以概括为三类：（１）ｎ元模型（及隐马尔可夫模型）；（２）基于分布理论的模型；（３）基于规则的模型。基于语料库的建模过程就是对语言模型的参数进行求解的过程，也可以认为是一个机器学习的过程。它可分为两大类别：（１）有指导学习；（２）无指导学习。本文着重论述了近年发展的热点——无指导学习的各种技术和影响参数可信度的数据稀疏问题及其解决办法。