基于Web的高校在线心理咨询系统设计

近几年,大学生心理健康问题已经成为无法回避的问题。由于心理咨询的特殊性,传统的咨询模式在洞察心理疾病、保护个人隐私和提高服务效益方面受到种种因素的制约。而基于Web的高校在线心理咨询系统是与现代IT技术密切结合的远程心理咨询系统,能够轻易地解决传统咨询模式存在的不足。既能实时为大学生提供比较专业的心理咨询服务,又能保护学生的隐私和维护自尊心,为提高他们主动接受咨询的积极性提供了全新的方式和途径。     

基于规范化理论的关系模式优化策略研究

关系模式优化是关系数据库系统设计中的一个重点和难点,优化的最终目的是建立一个良好的关系模式。本文对规范化理论做了系统、详细的分析和研究,提出了一种基于规范化理论的方便可行的关系模式优化方法,并用实例验证了该方法的可行性。     

领域知识图谱快速构建和应用框架

快速构建和应用领域知识图谱(domain knowledge graphs, DKG)已成为企业的迫切需求。然而,领域知识图谱的快速构建和应用仍然存在问题:1）构建前,复杂领域场景涉及知识维度广,业务专家短时间内难以构建完备的领域schema;2）构建中,业务和技术专家深度耦合,图谱构建缓慢,难以适应业务快速发展需求;3）构建后,图谱应用严重依赖技术人员开发,业务专家无法自主基于领域知识图谱探索问题解决方案。为解决上述问题,本文提出了领域知识图谱的快速构建和应用框架,其中包括:多人协作构建领域schema解决领域知识的复杂性问题,将业务和技术专家解耦合,提高领域知识图谱的构建效率,最后通过建立基于行业schema的auto-KBQA((knowledge base question answering)解决领域知识图谱在知识问答应用的快速落地。通过实际项目的应用落地,验证了该框架可有效加快领域知识图谱的落地应用,期望该框架给领域知识图谱的快速构建和应用带来一定的启发和帮助。     

心理契约视角下高职院校“幸福校园”建设研究

从心理契约层面揭示了高职院校师生"幸福感"缺失的原因,探讨了心理契约在高职院校"幸福校园"建设中的作用机制,并有针对性地提出高职院校构建"幸福校园"的有效途径,如:构建政府与高职院校双主体互惠的心理契约模式;高职院校应积极开展幸福校园文化的探索;高职院校应构建师生心理契约动态管理与沟通模式;高职院校师生应构建自我心理契约与健康幸福观的反馈机制等。     

基于语义的传感观测服务系统

为了使不同类型传感器网络能够自适应地访问和交换彼此的信息资源,研究分析基于传感网整合框架的传感观测服务。通过使用Tomcat服务器构建传感观测服务2.0系统,并针对传感观测服务SOS 2.0核心操作和信息模型,使用Java编程实现XML文档验证规则,首先通过使用schema对XML文档架构的正确性进行检验,其次使用schematron对XML文档架构的规范约束表达式进行验证。实验结果表明,借助XML文档验证规则,即可增加传感观测服务的语义信息,又能解决异构传感器之间的通信问题。     

关于做好企业青年员工思想工作的思考

当前,中国石化集团江汉石油管理局钻井一公司青年员工思想工作存在着少数青工思想上缺乏对企业的归属感,一些青工敬业精神有待加强,一些青工自我调节情绪能力较差等问题。加强青年员工思想工作,就必须引导青年员工树立正确的思想观念;关注青年员工的心理需求;发挥榜样力量鼓励后进;加强技能培训提升青年员工素质;优化酬薪制度、搭建晋级平台。     

一种利用XML和XSLT生成数据库访问层代码的方法

设计了一种生成数据库访问层程序代码的方法。该方法先从现有数据库或PowerDesigner模型文件中解析出数据库架构信息,并将这些信息用XML格式描述,然后利用XSLT将该XML格式文件转换为用高级程序语言表示的程序代码．     

基于SCEA的模糊控制器的优化设计研究

有关最优模糊控制器设计的研究已经提出许多年了,也因此而提出了各种各样的模糊建模方法。该文为模糊建模提出了一种新颖的算法――计划协同进化算法(Schema Coevolutionary Algorithm-SCEA),用该算法来设计最优模糊控制器,并将优化后的模糊控制器用于汽车防抱死制动系统(ABS)。理论分析以及仿真试验都验证了该算法的有效性。     

A relational–XML data warehouse for data aggregation with SQL and XQuery

Integrating information from multiple data sources is becoming increasingly important for enterprises that partner with other companies for e‐commerce. However, companies have their internal business applications deployed on diverse platforms and no standard solution for integrating information from these sources exists. To support business intelligence query activities, it is useful to build a data warehouse on top of middleware that aggregates the data obtained from various heterogeneous database systems. Online analytical processing (OLAP) can then be used to provide fast access to materialized views from the data warehouse. Since extensible markup language (XML) documents are a common data representation standard on the Internet and relational tables are commonly used for production data, OLAP must handle both relational and XML data. SQL and XQuery can be used to process the materialized relational and XML data cubes created from the aggregated data. This paper shows how to handle the two kinds of data cubes from a relational–XML data warehouse using extract, transformation and loading. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

Deep Web集成服务的不确定模式匹配

随着Deep Web的迅猛发展,从高度自治、异构及动态变化的Web数据库中,为用户提供高质量的数据逐渐成为当前Deep Web集成服务的一个研究热点.在大部分Web数据库只能通过查询接口为用户提供服务的前提下,如何建立用户请求与集成查询接口模式之间以及集成查询接口模式与Web数据库查询接口模式之间的匹配关系,是Deep Web集成服务中进行合理的用户请求转换的关键.之前的相关工作都是寻找最佳的匹配结果,回避匹配的不确定性,丢弃了可能有价值的其他匹配结果.文中首先剖析了请求转换中模式匹配的不确定性,提出了数字类型的相似度计算方法,给出了进行数字类型的模式匹配的有效的剪枝方法以及数据类型驱动的模式匹配优化方法,并在此基础上提出了一种基于相似度计算的不确定性模式匹配方法,最后通过大量的实验证明了该方法的有效性.