海量用户评论在APP更新设计中的参与作用挖掘

APP市场上用户发表的评论包含着对APP软件研发团队的有用信息,尤其是软件功能请求以及具有特定应用的用户体验内容,可以应用到APP软件的版本更新设计中.为了研究海量用户评论在APP软件更新和重新设计中的参与作用,本文提出一种基于词向量表征的句向量相似性计算模型,它可以用于度量来自更新日志文本和用户评论文本中的句子的相似性.然后,本文提出了APP产品的“更新日志-用户评论”匹配算法将不同语义匹配结果划分到不同的数据集.基于真实的APP市场上采集的海量APP软件升级日志数据和用户评论数据的实验证明了本文提出方法的有效性.研究结果还发现:APP开发团队对于用户评论内容的采纳不到20%,而且采纳的内容主要集中在APP软件功能方面.用户评论中众多内容指向企业的营销活动问题,这部分内容由于研发团队在企业运营中的管理角色所限,很少能够顾及.     

OLE自动化技术在GIS集成二次开发中的应用

对OLE自动化技术进行了介绍,详细阐述了基于OLE自动化技术,使用PowerBuiler9.0与Mapinfo 6.5相结合来开发GIS应用程序的关键步骤,并于最后给出了两个应用实例.     

基于对象工厂设计性虚拟实验流程的研究与实现

基于Internet虚拟实验室是一种重要教学资源,对其进行研究具有重要意义．通过采用基于Java组件对象技术,利用对象工厂计模式有效解决了虚拟实验室中动态对象的引入、创建、调用,以及与异种对象间通信．实现了可视化虚拟实验流程的定制和软件重用．     

一种基于属性的对象访问方法

基于对象存储,吸取NAS和SAN的优点。成为下一代网络存储模式．Ext2作为对象存储的文件系统,数据访问至少需两次以上的磁盘操作,由此提出了一种基于属性的对象访问方法．将数据的块地址和长度链接在一起,作为对象的扩展属性,连同数据对象一起存储到磁盘中,无论数据对象大小。磁盘访问次数仅为两次。有效地提高了数据访问效率．     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

可重构视频阵列处理器测试平台设计与实现

针对可重构视频阵列处理器的设计要求及传统测试方法测试视频编解码系统时速度慢、精度低和可观测性不强的问题。开发了基于Qt的用户界面,设计实现了以现场可编程门阵列(Field programmable gate-array,FPGA)为核心的软硬件协同测试平台。在PC端实现以软件仿真为基础的数据传输与图像重现,在FPGA端实现以可重构视频阵列处理器为基础的视频编解码算法并行映射。实验结果表明,在工作频率为100 MHz时,FPGA与PC之间可正确传输数据并满足算法测试时不同测试用例的更换需求,具有较好的可观测性。     

基于VB的计算机考试复习系统的设计与实现

介绍了基于Visual Basic +Mirosoft Acess计算机考试复习系统的设计和实现,解决了数据库设计、操作过程等方面遇到的关键问题:登陆功能的实现,在大的总数据库基础上自动创建新的、能快速使用的数据库和表的实现,实现了试题的任意编辑和自动组卷,从而最大程度地加快了系统的速度和严密性.     

冷连轧仿真系统虚拟对象级的设计要点

以某钢厂2030 mm五机架四辊冷连轧机系统为仿真原型,建立了4级结构五机架冷连轧过程动态仿真系统,讨论了对动态轧制过程与实体设备动态行为进行仿真的虚拟对象L0级的结构、功能.建立了含有移动数据库的分布式仿真数据库系统(DDBS),模块化设计仿真模型程序以提高可重性和仿真系统的安全性与可维护性,实现了冷连轧虚拟对象级的基于Web的客户层、应用层、资源层3级结构仿真平台,提供了基于Web服务的人机界面支持系统.设计的冷连轧虚拟对象级为研究和开发轧制自动化新技术而需要进行的虚拟轧制实验提供了合适的平台.     

基于物体关系描述的单目语义SLAM方法

外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。     

融合特征通道重要性与相似性的深度YOLO网络压缩方法

基于深度YOLO网络的目标检测方法网络结构复杂、冗余参数过多、计算量大,极大影响模型检测性能。针对此问题,从降低网络中低效通道和冗余通道的影响出发,提出了一种融合特征通道重要性与相似性的深度YOLO网络压缩方法,基于深度网络压缩中的网络剪枝思路,采用2次剪枝剪去低效及冗余特征通道。构建通道重要性计算方法,将稀疏因子作为通道效能计算指标,结合剪枝率剪去低效通道;根据通道间存在的线性关系计算其相似度,对相似度较高的通道进行替代,剪去相似度较大的通道;微调模型参数,恢复剪枝前的检测精度。仿真实验表明,同当前性能较优的深度网络压缩方案相比,提出的方法在保证目标检测精度的同时极大减小了模型尺寸、提升了检测速度,方法可行、有效。