模糊自适应算法在网络主动队列管理中的研究

为了改善由于RED算法控制的主动队列管理策略(AQM)系统引起网络响应时间过长,许多文献提出了基于P/PI控制器的AQM策略。但是,由于网络具有非线性特点,论文设计了一种模糊自适应PID控制器的主动队列管理系统,根据队列长度和队列长度变化通过模糊控制规则在线调整PID控制器参数,并用Matlab进行了仿真,验证了当网络出现突发分组时,该算法能够较快的使分组稳定在队列阀值附近,同时不产生队列震荡。     

电力工业管理信息系统中的关键指标体系

电力工业是典型的公用性事业，在在不间断地进行电力的生产（发电）、分配（输配电）和消费（供电）过程中，企业领导及高层管理人员需要从全面可靠的信息分析中做出各种决策；企业的好评估出需要稳定的量化信息。电力工业关键指标集正是从电力生产运行的大量数据中提炼和和抽取出来，反映电力企业总体情况和发展变化趋势的量化信息。本文作者着重介绍他们所开发的“电力工业关键指标管理／查询系统”１）中关键指标的建立及使用经验     

基于噪声检测的自适应中值滤波算法

针对现有中值滤波算法对于高密度噪声图像以及纹理细腻图像的边缘处理能力欠佳的缺陷,提出一种基于动态窗口的自适应中值滤波算法。该算法根据噪声点与周围信息的关联程度调整噪声点滤波值,从而更好地处理图像的细节部分。该算法中的自适应策略加强了滤波算法的去噪性能,使其对于含有任意噪声密度的图像也能很好地进行噪声滤除。通过仿真分析,新算法对于细节丰富的图像以及高密度噪声的图像滤波效果良好,有效地提高了图像的峰值信噪比,去噪效果相比其他方法更加优秀。     

基于机器阅读理解的事件检测方法

为提高事件检测任务的性能,将该任务重定义为一种提示范式,该范式使用问答对的形式将事件检测转化为机器阅读问题。同时,设计了一种名为WLBert-BiGRU的学习模型对问答对中的事件触发词进行预测,该模型使用Weight-Layers策略丰富Bert模型的语义表征能力,并使用双向门控循环单元神经网络（Bi-GRU）方法强化模型对事件触发词的识别能力。在ACE 2005数据集上的实验结果表明,本文方法在事件触发词识别和分类上的F1指标分别达到了78.1%和75.1%,较现有的工作平均提高了4.18%和4.3%。     

基于国产处理器的服务器设计

目前,服务器领域主要采用英特尔、AMD基于X86架构的中央处理器的服务器,以及与IBM为首的Power系列CPU小型机,搭载微软的操作系统,国家信息难以得到保障。文章简述国产自主可控服务器基于国产处理器,搭载统一UOS操作系统,从硬件设计、软件管理适配、优化等方面实现服务器整机安全高效易用。     

脚本事件预测：方法、评测与挑战

相较于问答等经典的自然语言处理任务,脚本事件预测并未受到广泛关注。脚本事件预测旨在通过给定的上下文事件对未来事件进行准确预测,进而为后续可能发生的事件作出相应部署。为此,其研究具有重要意义,需要进行归纳与总结。针对脚本事件预测任务,首先给出脚本事件预测的基本概念;然后,梳理分析了事件表征中论元构成和事件表示学习两个子任务,其中事件表示学习从嵌入编码和语义增强两个方面叙述;接着,又以脚本建模方法为主线,从事件对、事件链、事件图以及结合型建模四个角度对其进行总结;并且,对现有模型进行测试,分析各类模型效果;最后,总结当前研究存在的问题,并展望未来可能的研究方向。     

浅论动画制作的技巧

介绍了动画制作的基本过程及每一步所要注意的一些技巧,详细地分析了动画制作技术的每个关键所在,并对动画制作技术的进一步发展作了展望。     

基于数字化校园的高职院校“移动信息门户”建设研究

本文根据数字化校园的发展现状,提出了移动信息门户的设计方案;为了更好的推动移动信息门户在数字化校园中的普及,本文在分析完传统的教学资源的不足中,在文章最后提出了几点建议。