我国移动搜索产业共赢合作模式探讨

分析我国移动搜索产业链的构成、发展现状、产业链上各主体现有合作模式以及移动搜索产业链的现状和面临的机遇,结合移动搜索固有的特点,提出移动搜索产业共赢合作新模式。

用户无关的多分类器融合行为识别模型

为了提高行为识别模型的准确率,给出一种与用户无关的多分类器融合行为识别模型。采用决策树C4.5自顶向下构建基分类器,将基分类器对各行为的识别准确率作为权值,利用融合算法对行为识别结果进行融合处理,生成与用户无关的行为识别通用模型。采用未参与基分类器训练用户的加速度数据对该模型进行测试,对比结果表明,多分类器融合模型对步行、跑步、上楼、下楼等日常行为识别准确率均有所提高。

Linux的进程调度策略

随着Linux操作系统在嵌入式系统方面的应用越来越广泛,关于增强并改进Linux对实时任务支持方面的研究也越来越多。该文通过对Liunx下进程调度的原理、依据以及调度算法、实时调度策略的全面分析,说明了Linux对普通进程和实时进程进行相应处理的过程。同时为了改进Linux对实时任务的支持,提出了一种混合调度算法。

互联网安全技术标准体系分析与研究

在分析互联网安全标准现状的基础上,分析对比国外著名标准化组织及先进国家的标准体系,提出了适合我国具体情况的互联网安全生产技术标准体系框架,对我国有关主管部门制定互联网安全生产技术标准具有一定的参考价值。

多分类器融合的移动用户行为识别模型

移动设备放置位置多样化以及不同用户行为的差异性,大大增加了用户行为识别的难度。为了提高移动用户行为识别的准确率,本文提出了一种多分类器融合的移动用户行为识别模型(BRMMCF)。该模型根据融合算法将多个基分类器的识别结果进行融合处理,得到行为识别的最终结果。该模型分别采用SVM和决策树作为分类算法,基于数据集XUPT-AAD进行了验证。实验结果表明,该模型对静止、步行、跑步、上楼、下楼的平均识别准确率达到95.05%。

一种基于多分类器融合的人体运动行为识别模型

为了提高基于智能设备的人体日常行为识别的准确率,针对不同智能设备内置加速度传感器获取的三轴加速度信息,提出了一种基于多分类器融合的行为识别MCF(Multiple Classifier Fusion)模型。针对5种日常行为(静止、散步、跑步、上楼及下楼),优选出与每种行为相关度高的特征集,用于训练对每种行为识别效果最佳的5个基分类器,并采用一个融合器对5个基分类器的输出进行融合处理,得到最终行为识别结果。该模型对这5种行为的平均识别准确率和可信度分别达到96.84%和97.41%,能有效进行用户行为识别。

高可信度加权的多分类器融合行为识别模型

为了提高基于智能移动设备的人体日常行为识别准确率,提出一种高可信度加权的多分类器融合行为识别模型(MCFM)。针对不同智能设备内置加速度传感器获取的三轴加速度信息,优选出与人体行为相关度高的特征集作为该模型的输入,将决策树、支持向量机以及反向传播(BP)神经网络三个基分类器通过高可信度加权投票算(HRWV)法训练出一个新的融合分类器。实验结果表明,所提出的分类器融合模型能有效提高行为识别的准确率,对静止、散步、跑步、上楼及下楼五种日常行为的平均识别准确率达到94.88%。

基于集群系统的分布式安全框架研究及实施

开源的安全项目Linux安全模块(LSM)、分布式安全框架(DSI)为研究分布式集群系统中的分布式安全性提供了良好平台。介绍了LSM和DSI的实现原理,并在此基础上讨论了分布式安全模块的目标、体系结构、特点、性能以及实现状态。

理论与实践相结合:推动马克思主义中国化进程的不竭动力

中国共产党成立以来,马克思主义中国化取得了举世瞩目的伟大成就。马克思主义之所以能与中国实践相结合,主要有三个原因,一是马克思主义本身具有与中国实践结合的理论特质,二是中国革命、建设和改革的实践客观上需要与马克思主义相结合,三是马克思主义与中国实践相结合的成果转化。实践证明,理论与实践相结合是推动马克思主义中国化进程的不竭动力。

基于脑电信号因效性脑网络的情感状态分析

提出一种基于脑电信号因效性脑网络的情感状态分析方法。采用基于向量自回归模型的Granger因果关系,计算多通道脑电信号的因果连接矩阵,并通过阈值化处理获得邻接矩阵,构建因效性脑网络。从脑网络的信息流和邻接矩阵的拓扑属性两个方面,对比分析积极和消极情感状态的全脑区因效性脑网络的差异性。实验结果表明,消极状态大脑全脑区的信息流分布更加密集、信息交互更加频繁;积极和消极情感状态时期,大脑的额叶、顶叶和颞叶等3个脑区均有较高地拓扑属性值,在情感产生过程中活跃程度更高,与情感活动紧密相关。

一种适用于移动搜索的中文分词算法

针对现有中文分词算法无法为移动搜索提供用户兴趣偏好信息的现状,提出一种改进的正向最大匹配中文分词算法。该算法基于逐字二分的分词词典机制,添加词分类信息,在词典中存储了每个词条的分类信息,分词时采用改进的次字区位码哈希非均匀分段机制进行正向最大匹配分词。实验结果表明,与逐字二分法相比,改进的分词算法其存储空间增加了13%,但时间效率提高了20%左右,且分词后可同时提取出词条的分类信息。

定量评估脑电源成分的通道选择方法

脑电信号的通道选择技术对于可穿戴设备的实现有着重要意义,根据脑电信号由多个源成分叠加而成的产生机理,提出一种基于定量评估脑电源成分的通道选择方法。依据脑电源成分时频图的分形维数,对各时频图的分形值进行排序、筛选,寻找与情感变化关系密切的源成分,并对包含信息量较多的脑电源成分进行反投影实现通道选择。使用提出的方法筛选DEAP数据集中的少量通道采集的脑电信号进行情感识别,可达到与使用全通道的脑电信号相当的情感识别准确度,且计算复杂度大为降低,由于通道数的减少为可穿戴脑电情感识别系统的实现提供了便利。

基于脑电信号的疲劳驾驶检测研究综述

通过检索脑电信号进行疲劳驾驶检测的相关文献,归纳了现有的研究成果,整理了当下主流的研究方法。分别介绍了脑电信号采集、预处理、特征提取和分类识别方法,综合比较了脑电信号分别在时域、频域和脑功能网络等特征提取方法的优势及局限性,说明了脑电信号的各种特征属性以及脑电信号的空间特性,阐述了信号分析方法的适用场景,最后讨论了该领域未来的发展方向。

枸橼酸钠滴眼剂治疗角膜烧伤的临床初步观察

枸橼酸钠滴眼剂治疗角膜烧伤的临床初步观察河南省眼科研究所赵东卿，孙秉基，贺炎，王印其，张月琴，谢雷克，张郑民角膜烧伤是一种常见的眼ｇｆｆｏ疾病，易导致各种并发症和后遗症而给患者的视功能造成严重危害．目前，尚缺乏有效的药物治疗手段．我所自１９９１年以来...

移动搜索结果过滤技术的研究

针对移动设备要求实时性强、准确性高的特点,移动搜索引擎需要从互联网上的海量信息中找出最贴近用户真实搜索意图的信息,往往对检索结果进行过滤,并将最精确的检索结果反馈给用户。文中分析比较了Page Rank算法和HITS算法的优缺点,提出了一种基于用户兴趣模型的移动搜索结果过滤方法。该方法首先对服务器端的用户点击记录进行数据挖掘并聚类,得到用户的兴趣模型,然后根据该兴趣模型对搜索引擎反馈的检索结果进行过滤,去掉与用户查询意图相关性不大的检索结果,将更精准的检索结果反馈给用户。文中将该方法与通用搜索引擎的搜索结果进行了对比实验,实验结果表明,文章所提出的方法得出的搜索结果更符合用户需求,查询满意度更高。

卫星通信中的诱骗态量子密钥分发误码率分析

针对卫星通信中的诱骗态量子密钥分发(Quantum Key Distribution,QKD)误码率问题,改进误码率计算模型,模拟大气湍流因子和天顶角对误码率的影响情况。以“墨子号”卫星在北京兴隆站和新疆乌鲁木齐南山站之间进行的诱骗态QKD实验为研究对象,分析北京和乌鲁木齐两地的实际观测数据,计算得到星地诱骗态QKD误码率的逐日变化趋势。分析若干个地面站的相关数据,论证了在拉萨建立地面站较之上述两地可显著降低星地诱骗态QKD误码率。

广安市城居医保实行门诊统筹

为进一步完善城镇居民医疗保险政策，适当提高参保居民的医疗保障水平，自3月1日起，四川省广安市开展了城镇居民基本医疗保险门诊统筹，统筹范围包含所有参加城镇居民医疗保险的人员（含参保大、中、小学生）。

脑电信号情绪识别研究综述

情绪识别是指通过人的面部表情、行为动作或者生理信号等信息识别人的情绪状态,其成果在医疗辅助、教育、交通安全等方面有很大的应用价值。由于脑电信号的客观真实性等特点,使用脑电信号进行情绪识别研究受到国内外学者们的广泛关注。查阅了大量脑电情绪识别相关文献并进行归纳、分析和总结。首先,对情绪以及情绪识别的定义、情绪的分类模型、脑电信号的采集和预处理等理论知识进行了详细的解释和分析,给出了脑电情绪识别的一般框架。其次,从时域特征、频域特征、时频特征和非线性特征四方面综述了用于情绪识别的各类脑电特征的提取方法,介绍了脑功能网络的构建以及脑网络属性的提取方法,分析了每类特征和方法的优缺点。然后,对脑电情绪识别中常用的分类算法的特点、优缺点以及适用场景进行了分析。最后,对该领域目前的难点和未来的发展方向进行了总结和展望。可以帮助研究人员系统地了解基于脑电信号的情绪识别研究现状,为后续开展相关研究提供思路。

针刺百会穴治疗脑梗塞的临床研究

目的研究针刺百会穴治疗脑梗塞的疗效,为针刺治疗脑梗塞提供临床依据。方法62例患者随机分为两组:针刺组32例(给予针刺和西药治疗)和对照组30例(给予单纯西药治疗)。结果治疗后第21天、90天,针刺组患者神经功能缺损程度评分明显低于治疗前(P<0.05,P<0.01),且明显低于对照组(P<0.05,P<0.01);治疗后第21天、90天,针刺组患者ADL量表评分明显高于治疗前(P<0.05,P<0.01);治疗后第90天,针刺组患者ADL量表评分与对照组相比差异显著(P<0.05)。结论针刺百会穴治疗脑梗塞疗效确切。

基于差异性聚类的选择性集成人体行为识别模型

为了提高基于智能手机的人体行为识别率,优化多分类器集成系统的泛化性能及个体分类器的差异性,提出了基于差异性增量聚类(Diversity Measure Increment-Affinity Propagation clustering,DMI-AP)的选择性集成人体行为识别模型。首先对训练集的所有样本进行bootstrap抽样并训练基分类器,选出大于平均识别率的基分类器构成分类器集合;然后将集合的基分类器作为聚类对象进行分组,通过计算基分类器间的双误差异性值求出表征个体分类器特征的双误差异性增量值,输入近邻传播聚类算法得到k个类簇,选取每簇的中心分类器构成多分类器集成系统;最后使用等概率均值法融合k个分类器的输出结果。实验表明,该模型算法使个体分类器的差异性增大、分类器搜索空间缩小;与传统的Bagging,Adaboost以及RF方法相比,该模型的识别准确率平均提高了8.11%。