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场景驱动的工作流模型构造方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对从初始需求出发逐步构造工作流模型的问题,提出了一种场景驱动的模型设计方法。该方法强调将显性需求和专家知识有机集成,从初始需求出发,客户化的场景在设计模式和插件库的支持下被交互式地创建、求精和逐步构造,最终成为结构良好、内容完备的工作流模型。 相似文献
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通过对数据的采集和相关理论模型研究泛北部湾经济合作区域的经济和金融的发展水平。然后运用面板数据的固定效应模型研究其经济和金融水平是否平衡发展,分析其发展不平衡的原因,从而得出对该区域经济和金融平衡发展的具体建议。 相似文献
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根据泛在学习的要求,通过引入开源工作流系统u Engine,开发了一套基于工作流的网络教学云平台.从平台的建设目标出发,介绍了系统框架及工作流技术,在此基础上提出基于工作流的网络教学云平台的总体设计方案,利用图形化组件建立流程模型.并以非正式个性化学习流为例,详细介绍了该流程的设计实现.实例证明,基于Hadoop搭建的分布式云计算机平台,结合了工作流技术,具有海量资源共享高效、系统操作简单和多种智能终端使用灵活等优点,对推动泛在学习的实践应用具有很好的借鉴价值. 相似文献
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背景减除法通过计算当前帧与背景模型的差来实现运动目标的检测,因此背景建模是背景减除法的关键;混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,有效的提高了在光线强度变化,物体摇摆等复杂场景下建模的准确性;但它也有其固有缺点,针对利用传统EM算法进行GMM模型参数估计时,易陷入解空间的局部最优的缺陷,采用基于最大惩罚的EM参数估计,对传统的EM算法进行改进;另外,在检测不需要满足实时性时,提出了一种基于差分进化算法的GMM参数估计法;最后把改进的GMM参数估计方法应用于基于GMM模型的运动目标检测当中进行验证,并得到很好的检测效果. 相似文献
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