浅析游戏引擎开发

该引擎的开发技术主要是使用C 语言,DirectX8.1开发包与软件工程思想,并综合运用了计算机图形学,人工智能等知识.该引擎的主要工作是进行游戏中的数字建模、碰撞运算、物体成像、玩家角色控制等操作,以及播放正确的音量和声音输出等必要的功能.     

动物基因图谱的研究现状及其应用

随着人类基因组测序的完成，近年来，动物基因组计划也取得了巨大进展．目前已有猪、牛、羊、马、鹿、鸡等动物绘制了较完善的遗传图谱。这些图谱的建立对了解动物整个基因组结构和对家畜中与重要经济性状相关的基因或遗传标记的鉴定及对家畜开展分子标记辅助选择均十分重要，该文从国内外构建动物基因图谱的方法、研究现状及发展趋势等方面对动物基因图谱的研究作了简要阐述；并探讨了其在基因定位、遗传分析、分子标记辅助选择和研究动物染色体行为等方面的应用。     

一种基于自组织特征映射网络的聚类方法

针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题,提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,能自动对输入模式进行聚类。给出了应用该方法的具体步骤和加速自组织过程的若干改进方法,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

东北地区科普旅游规划电子地图的设计研究

结合电子地图设计和电子地图系统的运行环境，并且根据电子地图所具有的地图图层以及相应的图层属性，提出了一套与旅游有关的电子地图设计方法，利用目前流行的GIS开发工具MapX控件，使用VB编程语言等成功地制作了东北地区科普旅游电子地图，东北区科普旅游电子地图的制作，对我国东北区旅游事业的建设将具有重大的理论意义和实践价值。     

正合列的一些推广

本文主要把模论中的图追踪，五引理，马蹄引理推广到一般情形。     

一般根地图的普查

对于给定的棱数，提供可定向、不可定向以及全体一般根地图的计数方程．虽然它们都是Riccati型的微分方程，给出了确定它们解的简单递推公式．从而，相应的计数函数可以被提取。     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.     

Shape recovery using high dynamic range images

An effective method for object shape recovery using HDRIs (high dynamic range images) is proposed. The radiance values of each point on the reference sphere and target object are firstly calculated, thus the set of candidate normals of each target point are found by comparing its radiance to that of each reference sphere point. In single-image shape recovery, a smoothness operation is applied to the target normals to obtain a stable and reasonable result; while in photometric stereo, radiance vectors of reference and target objects formed due to illuminations under different light source directions are directly compared to get the most suitable target normals. Finally, the height values can be recovered from the resulting normal field. Because diffuse and specular reflection are handled in an unified framework with radiance, our approach eliminates the limitation presented in most recovery strategies, i.e., only Lambertian model can be used. The experiment results from the real and synthesized images show the performance of our approach.     

虹膜识别算法研究

为了提高虹膜识别的速度和准确性,提出一种新的虹膜图像均衡法：将直方图均衡法和局部对比度增强法结合起来调节图像动态范围、增强局部对比度,并利用平衡式零谱矩滤波器对预处理后的虹膜图像进行分解,提取更准确的虹膜纹理特征。整个虹膜识别过程小于1．3s,准确率97．25％。可用于个人身份识别中。     

人工智能心理学研究的知识图谱分析

借助CitespaceⅢ对选自WoS的人工智能心理学研究文献进行知识图谱探析,结合自动聚类视图与议题标签展现了人工智能心理学领域的6个知识聚类:#0人工智能解决问题议题;#1人工与人类认知共性议题;#2人工智能学习议题;#3人工智能脑科学议题;#4人工智能环境认知议题;#5人工智能表征议题。在深入探究各聚类的核心与热点知识的基础上分析了人工智能心理学发展的各阶段特征:1.上世纪50年代图灵和米勒等人对机器认知与学习等概念的猜想与初探;2.70-90年代纽厄尔、西蒙和莱尔德等人基于模块记忆与层级分析对人工智能信息处理模型的系统性构建;3.本世纪初基于神经生理学的降维数据认知理论的发展;4.当下人工智能贝叶斯大脑与深度学习理论的兴起。