数据包络模型的随机性研究

利用最小绝对误差估计和机会约束规划，本文研究了数据包络模型中的随机性问题，建立了一系列线性与非线性规划的数据包络模型。并对模型解的存在和鲁棒性作了讨论。     

基于APP平台的TDC-3000 DCS实时数据存取技术

探讨了基于Honeywell APP平台的TDC-3000 DCS实时数据采集方法,阐述了通讯系统的构成和软件的设计思路,并进一步研究了基于B/S结构的DCS实时数据在局域网上的存取和应用问题.此技术已获成功应用并具有通讯系统结构简单、技术可靠、实施成本低等特点.     

中间件技术在电信综合业务管理系统中的应用

简要介绍电信综合业务计算机管理系统TSIS的一些情况，着重讨论了用中间件技术开发分布式事务处理系统的方法，并提供了用中间件实现分布式事务处理系统的关键技术。     

电子商务与网络技术贸易的发展

电子商务是以数据电文交换为手段,以有形商品的间接贸易和无形商品的直接贸易为基本业务的一种商务形式。电子商务不仅改变了传统货物贸易和服务贸易的形式和结构,还改变了技术贸易的形式和结构。在因特网上可以通过数据电文的方式买卖专利技术、技术秘密、电脑软件,进行技术咨询和服务,进行知识产权转让和使用许可,直接由供方的计算机将数据电文传送至买方的计算机,而无需你来我往。这显然是一种使知识产权和技术的拥有者和使用者都能够以低成本进行高效率交易的模     

宽能带隙电子器件

硅集成电路和数据存贮是两种最成功的技术，目前，这两种技术继续以高速度发展。在集成电路技术中，按照摩尔定律，一块芯片上的晶体管数目每隔18个月就会翻一翻。而对于磁盘驱动技术，自1991年起磁头的总体位密度以每年60％至100％的速率增加。集成电路是通过对半导体应用电场控制载流子流动来工作的，因此关键的参数是电子或空穴上的电荷。而在磁性数据存贮中关键的参数是电子的自旋。     

数据库管理系统自定义函数过程编写探索

当今信息化社会,人们利用计算机来处理大量的数据信息,数据库技术显得尤为重要。本文针对近年来数据库管理系统FoxBASE和Visual FoxPro程序设计课程教学中函数过程的编写提出一些经验和应用技巧,旨在启发广大数据库管理系统爱好者的编程思路。     

基于自注意力机制的新生儿胆道闭锁识别

新生儿胆道闭锁是新生儿常见的致命疾病之一,并且该病在亚洲的发病率高于世界其他地区.新生儿胆道闭锁需要及时发现及时治疗,然而由于缺少专业的儿科医生和辅助诊疗手段,新生儿父母往往不能及时发现而错过了最佳治疗时间.因此,本文开发了一个具有实际应用价值的预诊算法,通过新生儿粪便图片预测新生儿是否患有新生儿胆道闭锁,并提醒新生儿父母及时就诊.为了让算法在应用场景下识别率更高,本文的算法基于一个真实场景下拍摄的新生儿粪图片数据集开发.首先我们设计了一个自注意力网络模型BANet(Biliary Atresia Network),将图片的浅层特征和深层特征相结合,可以得到更好的分类效果.由于拍摄自应用场景下的图片存在过暗和过曝等问题.通过分析数据集的亮度分布,我们设计了一个自动亮度调节算法解决.此外,图片中的阴影也会对识别结果造成干扰,因此我们在训练阶段增加了一种阴影数据增强方式来缓解这一问题.为验证本文提出算法的有效性,本文设计了一个和医生的对比试验.结果证明BANet在四分类的识别率、二分类的识别率、特异性和敏感性等客观评价指标上占有明显优势.本文提出的BANet能够有效利用图片中的颜色、异常点...     

宗教文化对泉州古城街道活力的影响分析

以泉州古城为例,利用多源数据构建街道活力与其影响因素的分析框架,建立包含街道物理环境影响因素和宗教文化影响因素的街道活力评价指标体系.分析宗教建筑对街道活力的影响,并进一步分析宗教建筑与街道的空间关系对街道活力的影响.研究结果表明：街道活力与街道两侧的寺庙宗祠的数量呈负相关,香火旺盛的寺庙宗祠会提升附近街道的活力,但与寺庙宗祠距离无显著相关关系;在寺庙宗祠入口设置广场或宽敞的步行区可以集聚人气,并在寺庙宗祠周围布置商业或与其他景点结合以形成连续的活力点,有助于提升街道活力.     

基于个性化隐私保护的协同过滤算法

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏感性的基础上,提出了一种个性化的差分隐私保护协同过滤算法.算法在用户本地划分评分的隐私敏感度,并采用随机翻转机制对隐私敏感评分进行隐私保护.服务器获取扰动后的数据,利用贝叶斯估计方法重构项目之间的联合分布以提高算法的推荐准确性.理论和实验结果表明,算法在保护用户隐私安全的同时具有良好的推荐性能.     

基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法

窃电行为对国家电力系统及供电公司造成了极大的损失,故反窃电技术是电力行业的重要研究方向之一。传统的窃电用户定位方法存在定位不准确、查处效率低等问题,为了解决上述问题,提出基于多维行为分析的窃电高风险客户精准定位方法。首先通过相关矩阵R及特征值谱熵正则化完成用户数据去噪,其次在UFS-MI模型内提取用户数据特征,分析用户用电的多维行为,最后根据逻辑回归算法完成窃电高风险客户的精确定位。实验结果表明,所提方法的窃电高风险客户定位精准度较高,误判率较低,整体定位效果较好。