非线性一致逼近中域上的局部强单一性常数

在局部Haar条件和其他一般条件下，把Bartelt和Henry的关于逼近域的线性一致逼近强单一性常数的连续性定理推广到非线性局部一致逼近．同时，Bartelt的关于逼近函数的强单一性常数的连续性定理也得到了推广．     

自动生成高校录取通知书的设计与研究

高考结束后，高校的录取工作就会进入紧张阶段。录取通知书的设计和发放是最后也是最重要的一个环节。对于大多数的高校来说，录取人数一般都会比较大，比如我校是一所医学高等院校。每个专业的录取人数都在千人以上，所以，对于录取通知书的设计就显得非常必要。如何根据高校录取学生名单，自动生成录取通知书是一个非常实用的课题。     

Eisenstein判别法的推广

本针对Eisestein判别法在使用上的局限性，给出了几个推广结论。     

儒家核心术语的翻译——以《论语》多种英译本为例

通过考察对比理雅各、辜鸿铭等不同文化身份的译者对中国儒家经典《论语》中的儒家核心术语"仁"和"德"的英译,可以发现翻译并不是传统翻译研究以为的是从一种语言到另一种语言的文字转换,而是一个斗争之域,其中充斥着各种势力的交锋,既有殖民者对弱势文化的改写,也有弱势文化译者对殖民主义的文化抵抗。     

村域集体经济历史发展:广西万秀村的印迹

追寻万秀村的历史印迹,探讨村域集体经济的发展脉络及其运行规律。研究发现:宗族公有和村社公有是宗族共同体和村社共同体维系运转的历史产物;农业经济中的互助合作运动及其制度变革是成功的;公社体制下的农业经济在历次政治运动中一直保持增长态势,但这一体制下的村域工业副业经济远不如农业经济发展的成功;双层经营体制下,村域农业经济空前发展,但村域工业经济发展并不顺利;随着城市化快速推进,房地产租赁和服务业上升为村域集体、尤其是城市文明辐射范围内的村域集体收入的主要来源。     

IPNet:帧间预测校验的多域卷积神经网络目标跟踪算法

针对现有卷积神经网络分类预测MDNet算法在线更新机制容易将错误样本引入网络模型,导致跟踪算法失效的问题,提出一种基于帧间预测校验的MDNet目标跟踪改进算法IPNet。该算法运用视频压缩领域的帧间预测方法和聚类算法,在前一帧目标跟踪位置的基础上,计算前后连续两帧中目标的相似度,估计出目标下一帧可能出现的候选区域,实现目标位置预测,达到校验跟踪结果的目的。IPNet算法能有效减少更新样本导致的跟踪失效问题,改善了在目标旋转、快速运动以及背景混杂等情况下的跟踪效果,提升了算法的跟踪性能。     

L-smooth拓扑空间的相对正规分离性

在L-smooth拓扑空间中,定义了相对正规分离性,讨论了相对正规分离性的一系列性质。证明了相对正规分离性是相对闭遗传的,弱同胚不变的,L-好的推广。     

和谐社会话语场域下的新闻采访技术解析

网络和出版业的发展,以及科学技术的进步,促进了我国新闻事业的发展。当前,社会上各种新闻事件层出不穷,且具有很强的实效性,具有新闻价值的事件非常多。但这也是新闻工作者面临的一个挑战,因为新闻采访是一种较为特殊的人际交往过程,也就是采访者和采访对象之间对话、互动和反馈的过程。在和谐社会话语场域下,如何有效利用新闻采访技术,使采访效果达到最佳,是新闻界面临的课题之一。该文即解析和谐社会话语场域下的新闻采访技术。     

MP2P网络的移动节点域间预切换方法

移动P2P网络具有高度动态性,但节点的频繁移动影响整个网络的可达性,降低了网络的服务质量.为了维护节点的可达性需要减少节点移动时的切换时延,为此文中提出了基于超级节点的分层预切换方法HPH.该方法在基于超级节点分层模型的基础上引入移动IPv6的快速切换的思想,对节点的域间移动采用预切换机制,解决网络中因节点频繁移动而带来的负面影响.仿真结果分析表明,较之传统KaZaA切换方法,HPH方法的切换时延降低了20.5％,丢包率降低了10.2％.     

一种快速可重用的三维头发模型建模方法

目的提高三维头发模型建模效率和真实感,实现模型快速重用。方法提出一种基于统一头皮网格参数域的快速可重用的三维头发模型建模方法。在创建统一头皮网格参数域的基础上,采用发型约束控制发丝形变、从而构建原型头发。通过头皮网格约束域和虚拟角色模型参数实现发型约束参数迁移,允许原型头发的快速重用。结果与现有方法相比,该方法能够利用原型头发建模阶段的发型约束参数实现原型头发快速重用,避免了重用时再提取原型头发特征的过程。结论能够创建造型丰富的三维原型头发模型,并在不同虚拟角色模型上实现快速重用。