结构化网页的管理方法

近些年对internet的使用提供了获取大量信息的方法。但是，在单个网页中或者多个网页间缺少信息结构，成为获取网络数据的障碍。因此为了有效地搜索网络信息，迫切需要结构化网页有效的管理方法。该文提出的结构化网页的管理方法基于以下两个方面：第一步把HTML转化为XML，第二步建立导航层次结构。同时也学习如何用结构化的网页管理方法进行有效的数据查询，用户可以按照网站的导航层次浏览整个网站，包括互联的网页或者内部的网页，并且可以搜索感兴趣的信息。     

Discovering and restoring changes in object positions using an autonomous robot with laser rangefinders

This paper describes an object rearrangement system for an autonomous mobile robot. The objective of the robot is to autonomously explore and learn about an environment, to detect changes in the environment on a later visit after object disturbances and finally, to move objects back to their original positions. In the implementation, it is assumed that the robot does not have any prior knowledge of the environment and the positions of the objects. The system exploits Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) and autonomous exploration techniques to achieve the task. These techniques allow the robot to perform localisation and mapping which is required to perform the object rearrangement task autonomously. The system includes an arrangement change detector, object tracking and map update that work with a Polar Scan Match (PSM) Extended Kalman Filter (EKF) SLAM system. In addition, a path planning technique for dragging and pushing an object is also presented in this paper. Experimental results of the integrated approach are shown to demonstrate that the proposed approach provides real-time autonomous object rearrangements by a mobile robot in an initially unknown real environment. Experiments also show the limits of the system by investigating failure modes.     

A systematic mapping study of software product lines testing

Context

In software development, Testing is an important mechanism both to identify defects and assure that completed products work as specified. This is a common practice in single-system development, and continues to hold in Software Product Lines (SPL). Even though extensive research has been done in the SPL Testing field, it is necessary to assess the current state of research and practice, in order to provide practitioners with evidence that enable fostering its further development.

Objective

This paper focuses on Testing in SPL and has the following goals: investigate state-of-the-art testing practices, synthesize available evidence, and identify gaps between required techniques and existing approaches, available in the literature.

Method

A systematic mapping study was conducted with a set of nine research questions, in which 120 studies, dated from 1993 to 2009, were evaluated.

Results

Although several aspects regarding testing have been covered by single-system development approaches, many cannot be directly applied in the SPL context due to specific issues. In addition, particular aspects regarding SPL are not covered by the existing SPL approaches, and when the aspects are covered, the literature just gives brief overviews. This scenario indicates that additional investigation, empirical and practical, should be performed.

Conclusion

The results can help to understand the needs in SPL Testing, by identifying points that still require additional investigation, since important aspects regarding particular points of software product lines have not been addressed yet.     

交通矢量地图离散非线性校正算法

该文从交通矢量地图的基本特征出发,在深入分析矢量地图的网络拓扑结构的基础上提出了一种新的矢量地图自动校正算法,即：离散非线性校正算法。算法的关键在于离散块的选取以及所选取离散块内各节点的相应调整。通过对整个地图平面的分块非线性校正,在合理选取校正样本的情况下能够对整个地图的所有局部区域达到最优的校正。与传统的线性自动校正算法相比,这种算法可以有效地消除矢量地图中的非线性误差,理论上也有所深入。实验中将该算法应用于合肥、成都等城市的矢量地图校正中,取得了良好的校正效果。应用校正算法得到的交通矢量地图将为交通管理或监控导航系统提供准确的资料信息和更好的智能决策服务,从而给人们生活带来极大的便利。     

从UML类图到关系数据库表的代码生成方法

在介绍代码自动生成技术产生的背景及其应用的基础上，研究从UML类图到关系型数据库表的代码生成方法，其中包括UML类图到关系数据库表之间的映射规范和映射实现方式。最后分析了研究过程中存在的一些问题。     

拟向量变分不等式的存在性

讨论了拟向量变分不等式问题，在适当条件下，针对不连续映射得到了拟向量变分不等式的存在性。     

面向对象分析技术在关系型数据库设计中的应用

介绍用面向对象的分析方法来设计关系型数据库,具体描述对象关系映射为关系型数据库的方法。     

基于RGB-D图像的室内机器人同时定位与地图构建

同时定位与地图构建（SLAM）是机器人在未知环境实现自主导航的关键技术，针对目前常用的RGB-D SLAM系统实时性差和精确度低的问题，提出一种新的RGB-D SLAM系统，以进一步提升实时性和精确度。首先，采用ORB算法检测图像特征点，并对提取的特征点采用基于四叉树的均匀化策略进行处理，并结合词袋模型（BoW）进行特征匹配。然后，在系统相机姿态初始值估计阶段，结合PnP和非线性优化方法为后端优化提供一个更接近最优值的初始值；在后端优化中，使用光束法平差（BA）对相机姿态初始值进行迭代优化，从而得到相机姿态的最优值。最后，根据相机姿态和每帧点云地图的对应关系，将所有的点云数据注册到同一个坐标系中，得到场景的稠密点云地图，并对点云地图利用八叉树进行递归式的压缩以得到一种用于机器人导航的三维地图。在TUM RGB-D数据集上，将构建的RGB-D SLAM同RGB-D SLAMv2、ORB-SLAM2系统进行了对比，实验结果表明所构建的RGB-D SLAM系统在实时性和精确度上的综合表现更优。     

多机器人协同SLAM技术研究进展

由于单机器人同步定位与建图（SLAM）技术在实际应用中的局限性,多机器人协同SLAM技术以较强的灵活性和鲁棒性受到研究人员的广泛关注,并且在农业生产、环境监测、海上搜救等领域具有巨大应用前景。多机器人协同SLAM是多机器人协同工作的核心及大范围复杂环境内及时获得场景感知信息的关键,能使多个机器人在协同工作时共同定位并构建任务空间地图,主要基于单机器人SLAM算法、多机器人系统架构、地图融合等技术实现。结合多机器人协同SLAM的发展历程,对比分析当前主流的多机器人协同SLAM算法。从传感器的角度,将多机器人协同SLAM分为激光协同SLAM、视觉协同SLAM以及激光视觉融合协同SLAM三类,并对多机器人协同SLAM的架构选择、多机通信、相对位姿、地图融合和后端优化问题进行讨论,同时指出异构机器人协同、基于深度学习的语义SLAM是多机器人协同SLAM的未来发展趋势。     

深度学习的可解释性研究综述

近年来,深度学习在很多领域得到广泛应用;然而,由于深度神经网络模型的高度非线性操作,导致其可解释性较差,并常常被称为“黑箱”模型,无法应用于一些对性能要求较高的关键领域;因此,对深度学习的可解释性开展研究是很有必要的。首先,简单介绍了深度学习;然后,围绕深度学习的可解释性,从隐层可视化、类激活映射（CAM）、敏感性分析、频率原理、鲁棒性扰动测试、信息论、可解释模块和优化方法这8个方面对现有研究工作进行分析;同时,展示了深度学习在网络安全、推荐系统、医疗和社交网络领域的应用;最后,讨论了深度学习可解释性研究存在的问题及未来的发展方向。