HICAI系统中基于信息熵的自学习算法

本文针对现有CAI系统的弊病，在分析人的认知心理的基础上，将人工智能与超媒体技术相结合，应用知识表示、推理规则、推理机制等技术，构建了HICAI系统模型，并且提出了基于信息熵的系统自学习算法，使系统更加适应于学习者．     

双损失估计下强化学习型图像匹配方法

学习型特征检测器利用神经网络来检测和匹配图像特征点,其网络参数通常通过优化低层视觉的匹配准确率而训练得到,然而在高级视觉任务中,低层图像配准率的提升未必能带来更佳性能.针对该问题,提出一种双损失误差策略下的强化学习方法,一方面,将学习不变特征变换(LIFT)所得到的特征点和描述符以概率形式表示,估算出图像间的相对位姿,...     

面向Spring的热点代码在线部署方法研究

随着Spring生态不断发展,越来越先进的部署方式降低了部署的复杂度,提高了不同环境下的部署效率,但是在预生产环境下,对频繁改动的热点代码,其部署效率不是很理想,一些简单的代码修改就会引发对所有依赖服务的重新编译部署,给项目部署、运维以及测试带来很多预期之外的影响。在线部署机制针对这个问题进行了改进,该机制使用自定义注解作为与外部应用通信的桥梁,使在线部署模块独立于外部应用。在线部署模块使用React创建可视化页面,在可视化页面中管理相应的热点代码。热点代码在编辑完成后注入到在线部署模块,进而完成其热点功能在预生产环境的在线部署。实验表明,相对于重新编译部署,该部署机制对原有代码侵入影响较小,减少了反复部署应用以及不同部门协调合作造成的时间浪费,在保持系统稳定运行的同时,提升了系统的部署效率,并成功应用于新型智慧城市评估系统的热点代码模块。研究结果将为迭代开发以及高效部署提供设计思路与技术支撑。     

远程教育系统中知识表示的研究

针对现有远程教育系统智能化低、知识表达能力差、结构化不清晰等方面的问题,引进了基于扩展标记语言XML(extesiblemarkuplanguage)的表示方法,并通过分析指出基于XML的表示方法在远程教育系统中的巨大优势;给出了一个通用的远程教育系统的体系结构,并用形式化的语言描述了该系统,最后将该形式化的语言转换为XML语言.     

两类点绘制方法

对于复杂场景和物体实现实时高效的绘制,以点模型为基本元素的绘制比传统的三角网格绘制技术更有优势.针对点模型的各种应用,归纳了近30年点模型的发展,简要叙述了点模型的整体处理流程,详细分析了两类点绘制方法,基于质量的绘制方法和基于效率的绘制方法.利用双目相机获取深度图像,把点数据信息经过处理、建模和绘制得到屏幕上显示的图...     

基于椭球约束的径向基函数隐式曲面重建

对三维点云进行隐式曲面重建是解决虚拟现实等方面所存在问题的关键.本文提出了一种基于椭球约束的径向基函数隐式曲面建模的算法,该方法在仅有点云信息的前提下仍能够非常精确地拟合点云数据.当点云稀疏时拟合后的模型可以非常好地保证模型的主要特征,但对于拟合大规模数据点集时,模型会出现冗余现象,保特征效果不理想且效率低下.需将点云进行适当分割,然后并行拟合被分割点云并将它们进行光滑拼接处理.实验效果表明该算法保特征效果非常好且效率明显提高.     

改进的粒子群优化算法

为改善基本粒子群的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度,基于经典PSO方法和量子理论基础之上,提出了一种改进的基于量子行为的PSO算法--cQPSO算法.新算法中,采用全同粒子系更新粒子位置,并引用混沌思想,对每个粒子进行混沌搜索,试图改善粒子的全局、局部搜索能力和收敛速度以及计算精度.对经典函数的测试计算表明,改进算法的性能优于经典的PSO算法、基于量子行为的PSO算法.     

AJAX在关系型数据库中的改进及应用

传统AJAX引擎在解析较大的回传XML文档时时间开销过大,为了解决这一问题,提出了一种改进的AJAX模型,并给出了一个应用实例.改进AJAX模型采用结构化的并行数组来存储回传数据,避免了对半结构化的XML文档进行解析,提高了数据利用效率.实验结果表明,改进AJAX模型可以满足较大数据量的业务处理要求,明显缩短了用户等待时间.在3000千条记录以下的数据表中应用这一模型,客户端与服务器交互顺畅,可以很好地满足用户实时性要求.     

弹光调制测椭偏参量的数字锁相数据处理

为了实现椭偏参量ψ和Δ的高速、高灵敏测量,建立了一种测量成本低、重复性好和便于工业化集成的椭偏测量方案。本文对弹光调制型椭偏参量测量系统进行了原理分析,针对弹光调制器的工作模式及调制光信号特点,设计了基于现场可编程门阵列的数字锁相数据处理方案。现场可编程门阵列提供弹光调制器工作的信号源,并控制AD采样;同时产生正弦和余弦参考序列,并完成直流项、一倍频项和二倍频项的同相分量和正交分量的提取,进而求解出椭偏参量。利用搭建的试验系统对SiO2薄膜厚度为3.753nm的硅片样品进行了实验分析。实验结果表明,采样时间为20ms时,椭偏参量ψ和Δ的平均值分别为9.622°和168.692°,标准偏差分别为0.005°和0.008°;采样时间设置为200ms时,椭偏参量测量平均值与20ms的非常接近,标准偏差减小,并且都在0.001°量级,揭示了本系统具有较高的灵敏度和较好的重复性。