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91.
深度学习及其在目标和行为识别中的新进展
总被引:5,自引:7,他引:5
深度学习是机器学习中的一个新的研究领域。通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向。为引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动目标和行为识别的研究,本文对深度学习及其在目标和行为识别中的新进展给予了概述。本文先介绍深度学习… …
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陈权崎
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2014,19(2):175-184
92.
软件体系结构研究进展
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总被引:72,自引:9,他引:72
作为控制软件复杂性、提高软件系统质量、支持软件开发和复用的重要手段之一,软件体系结构自提出以来,日益受到软件研究者和实践者的关注,并发展成为软件工程的一个重要的研究领域.如今,软件体系结构的研究也开始超出传统的对软件设计阶段的支持,逐步扩展到整个软件生命周期.基于软件体系结构近十… …
相似文献
梅宏
申峻嵘
《软件学报》
2006,17(6):1257-1275
93.
一种矩形的动态不干涉算法
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总被引:10,自引:0,他引:10
针对处于相对运动状态下的两矩形图之间在任一瞬间的不干涉判断问题,也即矩形的动态不干涉判断问题,根据不适合多边形(No-Fit-Polygon)法和矩形的几何特性,给出了相对运动的矩形与矩形图形之间动态不干涉(不重叠)的判别条件及其证明,同时给出其不适合多边形(转化为对称八边形)顶… …
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2001,6(3):259-263
94.
一种更简化而高效的粒子群优化算法
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总被引:66,自引:0,他引:66
针对基本粒子群优化(basic particle swarm optimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simple particle swar… …
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2007,18(4):861-868
95.
基于FP-Tree有效挖掘最大频繁项集
下载全文
总被引:36,自引:2,他引:36
最大频繁项集的挖掘过程中,在最小支持度较小的情况下,超集检测是算法的主要耗时操作.提出了最大频繁项集挖掘算法FPMFI(frequent pattern tree for maximal frequent item set)使用基于投影进行超集检测的机制,有效地缩减了超集检测的时… …
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《软件学报》
2005,16(2):215-222
96.
校园网上选课系统
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总被引:1,自引:0,他引:1
系统开发设计的目的是为了让学生能随时随地通过网络进行选课,为此进行了教务模块、教师模块和学生模块的需求分析,系统共设有三个子模块:学生选课模块、教师管理模块、教务管理模块.其中本文对三个模块进行了详尽的分析,介绍了其设计思想,实施方法,数据库开发、系统实现与应用等相关信息,并匹配… …
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《计算机系统应用》
2013,22(1):62-69
97.
僵尸网络机理与防御技术
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以僵尸网络为载体的各种网络攻击活动是目前互联网所面临的最为严重的安全威胁之一.虽然近年来这方面的研究取得了显著的进展,但是由于僵尸网络不断演化、越来越复杂和隐蔽以及网络和系统体系结构的限制给检测和防御带来的困难,如何有效应对僵尸网络的威胁仍是一项持续而具有挑战性的课题.首先从僵尸… …
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2012,23(1):82-96
98.
基于自动推理技术的智能规划方法
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总被引:10,自引:0,他引:10
对几种智能规划方法中利用的逻辑演绎与推理技术予以分析,分别介绍利用命题逻辑的基于可满足性的规划方法与规划系统,利用模态逻辑与析取推理的Conformant规划方法与规划系统,利用非单调逻辑的规划方法和利用模糊描述逻辑的Flexible规划方法,并结合国际规划竞赛和相关论文等的实验… …
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吕帅
刘磊
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《软件学报》
2009,20(5):1226-1240
99.
多目标动态规划的神经网络方法
总被引:7,自引:1,他引:7
本文提出了求解多目标动态规划的神经网络方法,证明了该网络是Lyapunov稳定的,且在适当的条件下收敛于多目标动态规划的(局部)非劣解,最后,文中给出了算例及其模拟结果。
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胡铁松
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1999,27(10):70-73
100.
云计算研究现状综述
总被引:44,自引:10,他引:34
云计算能够给用户提供可靠的、自定义的、最大化资源利用的服务,是一种崭新的分布式计算模式。同时,云计算和其他技术及理论的有机结合,也是解决理论研究和实际应用的重要途径。阐述了云计算的基本概念,论述了云计算的优势和存在的问题,比较了云计算不同于以往技术的新特点,剖析了云计算的框架,介… …
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李乔
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2011,38(4):32-37
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