安全高效的流媒体服务器集群系统

为适应流媒体技术要求存储大容量、传输实时高效的特性,提出一种基于L inux的安全高效的流媒体服务器集群系统模型,。该方案利用身份验证保证用户的合法性,基于用户的级别分配不同的服务资源;利用网络负载平衡技术(NLB:Network Load Balance)实现服务器集群各节点的负载均衡;利用改进的两级高速缓存模块保证媒体文件的存储调度的高效性;在两级缓存中增加1台首数据段缓存服务器预处理用户请求,使用户响应时间减少40%。实验数据和结果证明了系统的可行性。     

从“致使性”特征看动词的类型及其语义句

着眼于动词的显性功能和潜在功能,从“致使性”特征入手,分析动词的驱动图式和致使关系链,对汉语动词的认知结构进行描述,并进行认知语义分类,得出五类动词：致使动词、关涉动词、自动动词、自变动词和状态动词。然后,讨论了与之相应的动词语义句--致使句、关涉句、自动句、自变句和状态句,从而对汉语动词及其语义句做出重新分类,以助于人们对动词及其语义句的理解和认知。     

形式语义描述方法研究进展与评价

程序设计语言形式语义描述技术在1990年代进入新一轮发展高潮,它对程序设计语言的设计和标准化,编译程序的设计和优化,程序推理,以及安全协议形式化描述、分析验证与设计等都有着重要的意义。但不同于成熟统一的形式化语法描述技术,语义的形式描述技术尚处于蓬勃发展和多种技术并存时期。首先回顾形式语义描述方法的研究发展史;然后通过实例介绍当前主要的语义形式描述方法;最后给出这些方法的评价标准和比较结果,并指出最有发展潜力的语义描述方法,以及将来的发展方向。     

对等数据管理系统中数据映射的研究

对等数据管理系统是一种用于结构化数据共享的系统结构,数据映射表是系统中完成数据交换和共享的基础工具之一.本文概述了该领域的相关工作,简单介绍了对等数据管理系统,分析了数据映射表的概念特征和优点.在深入研究数据映射的推导问题之后,提出一个映射关系模型,在此基础上对未来映射推导问题的解决作了探讨和展望.     

基于短语级情感分析的不良信息检测方法

针对基于关键词字符匹配和粗粒度情感分析方法的传统不良信息检测方法准确率低的问题,提出一种基于短语级情感分析的不良信息检测方法.该方法制定语法规则来提取敏感词所在短语,结合二次分类的情感词典,通过分析短语的情感倾向来判断表达者对敏感关键词的情感倾向,从而判定内容的敏感性.本文方法克服了字符串匹配方法的缺点,如:传统的字符串匹配方法忽视敏感词上下文,从而导致大量误报的缺点,及粗粒度情感分析方法由于无法准确定位情感对象,只能以文本整体情感倾向代表表达者主观情感,导致不能精准分析与敏感词相关的情感倾向及敏感性.实验表明,本文方法与传统方法相比,准确率有较大的提升.     

基于语义关联性特征融合的大数据挖掘方法

提出一种基于语义关联性特征融合的大数据挖掘算法.对云存储大数据分布式信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中提取大数据的语义关联维特征量,以提取的特征量为测试集进行自适应学习训练.采用模糊C均值算法进行大数据语义关联特征的稀疏性融合和聚类处理,在聚类中心实现对挖掘目标数据的指向性聚敛,输出数据挖掘结果,并采用特征压缩器进行降维处理,降低计算开销.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的特征提取准确性较好,挖掘数据的聚类能力较强,在实时性和准确性方面具有优势.     

结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注

针对原始运动捕获数据结构复杂、语义模糊的问题,提出一种结合金字塔模型和随机森林的运动捕获序列语义标注方法.首先,利用概率主成分分析将运动序列划分为具有特定语义的运动片段.然后,将运动片段的欧拉角数据转换为人体各个关节点的三维空间位置坐标数据,统一骨骼长度,提取运动数据的2种互补性几何特征,并分别归一化.再次,运用傅里叶时间金字塔模型构建运动片段完整的时空特征.最后,利用已训练的随机森林分类器对各个运动片段进行标注.结果表明:该方法能够对具有不同语义的复杂运动序列进行有效标注,且可用于不同表演者,具有一定的实用性和通用性.     

信息系统数据语义模型

讨论了数据语义模型的组成和数据语义模型的建立步骤,并用例子加以说明。信息系统数据语义模型,为组织的信息系统分析提供了图上作业的方法,并为组织进行信息系统分析和改造提供了基础,有利于组织管理工作的改进     

面向语义的制造服务构建技术

为了支持网络化协同制造过程中制造服务的匹配、选择和组合,同时提高服务的查全率和查准率,提出了基于语义的制造服务形成方法.首先,从制造服务的基本信息、服务类别、功能、资源构成、关联制造任务、访问、状态及服务质量等方面对制造服务进行了形式化定义和案例说明.其次,利用XML文档对标准OWL-S(Web服务本体语言)进行了扩展以传达服务的动态信息.然后,采用扩展后的OWL-S对制造服务模型进行了描述实现.最后,给出了协同制造平台原型与运行流程,通过某纺织机械制造企业的生产实例进行了原型系统的验证和应用.     

基于文本聚类的LSI文本分类模型

文本自动分类是文本挖掘的基础,可广泛地应用于信息检索,web挖掘等领域.在分类前首先要将文本表示成计算机能处理的形式,提出了一种将隐含语义索引(LSI)与文本聚类相结合的中文文本自动分类的方法.在挖掘文本的语义信息,提高分类速度上均取得了较好的效果.通过实验验证了方法的有效性.