基于改进搜索策略的Live-Wire医学图像分割算法

Live-Wire分割算法提供了一种精确的、可再现的交互式医学图像分割方法。Live-Wire算法中最优路径的搜索通常采用Dijkstra算法,其时间复杂度为O[n2]。提出从两个方面对Live-Wire医学图像分割算法的搜索策略进行改进以提高Live-Wire算法的实时性:(1)在最短路径的搜索过程中应用二叉堆排序,使算法的时间复杂度从原来的O[n2]降为O[nlnn];(2)在最短路径搜索中加入到达目标节点即停止的限制条件,可明显减少搜索节点数,使算法的时间复杂度远小于O[nlnn]。经算法分析及实验表明,搜索策略的改进可显著提高Live-Wire算法的运行效率。

直播产品相关信息对消费者信任和购买意愿的影响

为了解直播环境下不同产品的相关信息对消费者信任和购买意愿的影响,对国内直播购物者的调查和结构方程模型分析发现:(1)体验品的质量信息、使用信息和评价信息显著正向影响消费者对直播人员的信任,产品相关信息对产品信任无显著影响,仅有直播人员信任显著正向影响消费者的购买意愿;(2)搜寻品的制造商信息、使用信息和评价信息显著正向影响消费者对直播人员的信任,使用信息显著正向影响消费者对产品的信任,两类信任和产品质量信息均显著影响消费者的购买意愿;(3)两类产品的生产信息和优惠政策对消费者的直播人员信任和产品信任均无显著影响。建议直播人员重视产品质量信息、使用信息和评价信息的沟通,避免对产品生产信息和优惠政策的过度宣传。

追寻-存在职业使命匹配对创新行为的影响机制

基于工作使命和资源保存理论,探讨了追寻-存在职业使命匹配对创新行为的作用机制。对985名科技研发人员进行问卷调查,结果发现:(1)在匹配一致条件下,高追寻-高存在职业使命匹配比低追寻-低存在匹配对创新行为和践行职业使命的促进作用更强;在匹配不一致条件下,低追寻-高存在职业使命匹配比高追寻-低存在匹配对创新行为和践行职业使命的正向影响更强;与匹配不一致相比,当二者匹配一致更能增加个体的创新行为和践行职业使命。(2)践行职业使命在追寻-存在职业使命匹配与创新行为间起中介作用。(3)无论在高低内部人身份感知条件下,追寻-存在职业使命匹配一致比不一致、双高匹配比双低匹配、低-高匹配比高-低匹配更能促进践行职业使命。

基于矢量空间状态优化的GIS机械故障检测方法

GIS机械故障产生的声音信号蕴含了大量设备运行状态信息,基于声纹识别技术信号分析方法是实现GIS带电检测和故障诊断的有效手段。文中提取了GIS不同运行工况下的LPCC和MFCC特征向量,F比计算结果表明MFCC是一种更具区分度的特征向量。在此基础上,利用了粒子群优化算法的全局搜索能力和进化规划算法的局部调节能力,以粒子群优化为主,引入进化规划算法的变异操作,形成了一种基于矢量空间状态优化的混合优化方法。采用文中提出的矢量量化模型对了110 kV GIS不同运行工况下声音信号进行检测和识别,实验结果表明文中方案得到的码书失真度的均值和方差更小,具有更好的优化性能和稳定性,且同一条件下的识别准确率约为90%~96%,优于经典的LBG迭代算法。

游戏直播APP设计中搜索效率研究

基于视觉和知觉方面的理论探讨在游戏直播APP设计中提高用户搜索效率的问题。通过分析游戏直播APP中搜索效率问题,再结合视觉和知觉方面的理论,提出对游戏直播APP的界面设计的相关建议来提高用户的搜索效率。

基于预算机制的非结构化P2P网络搜索算法

目前非结构化对等网络(P2P)搜索算法均采用生存时间(TTL)机制控制搜索算法的搜索深度,有效地控制了搜索消息在网络上的传播,对于盲目搜索算法控制效果较好。但是TTL机制由于存在着在相同的搜索半径内所搜索的节点数目差异巨大、各个搜索分支只能搜索同一深度等缺陷,搜索效果不稳定且不能较好支持目前主流的基于兴趣域等导向性搜索算法。针对这一问题,提出采用预算机制取代TTL机制,通过使用预算值取代传统的TTL值来控制搜索的深度和搜索节点数目,能保证搜索节点数目较固定且能实现不同搜索分支采用不同搜索深度,从而更好地支撑导向性搜索算法。实验表明,基于预算机制的非结构化P2P网络搜索算法的搜索节点数目稳定,导向性好,算法搜索效率较高。

艰难的寻根之路——解读托尼·莫里森的《所罗门之歌》

托尼.莫里森是获得诺贝尔文学奖的第一位美国黑人女作家。她从自身种族和性别出发,用特有的视角诠释并探寻了美国黑人的历史、命运和精神世界。本文通过了解作者的生平和解读她的名篇《所罗门之歌》,深入挖掘黑人文化传统,探究黑人民族以及种族身份,从而找到美国黑人真正理想的生存状态。

气相色谱-质谱结合活数据库法测定煤直接液化加氢改质油中C7C9馏分的组成

采用中心切割二维气相色谱,以PONA色谱柱为一维预分析柱与氢火焰离子检测器连接,以DB-35MS色谱柱为二维分析柱与MS连接,对煤直接液化加氢改质油中C7~C9馏分进行了分离与分析,并将质谱谱库检索和活数据库法相结合对60种组分进行了定性分析。同时采用标准物质和烃类化合物在PONA柱上的保留规律对上述定性结果作了验证。还采用面积归一化方法对油样中各化合物进行了定量分析和碳数分布以及族组成分析,其中C8及C9的化合物含量分别为32.3%和51.7%,主要族组成为环烷烃(77.3%)和正构烷烃(9.63%)。

基于分布式禁忌人工蜂群算法的云视频直播优化算法

为了平衡热门视频直播服务的用户体验质量和系统总体成本,设计一种基于分布式禁忌人工蜂群算法的云视频直播优化算法。将禁忌搜索技术引入人工蜂群算法,对人工蜂群算法的全局搜索阶段和局部开发阶段均进行增强处理;以云服务站点和视频显示格式的选择为控制量,以视点的受欢迎度和观看者的可用带宽为约束条件,以最大化用户体验质量和最小化系统总成本为优化目标,建立云视频直播问题的模型;设计分布式的禁忌人工蜂群算法求解云视频直播问题的次优解,计算最优的控制方案。实验结果表明,该算法有效地降低了系统的总体成本,并且优于其他同类型的策略。

不同职业呼唤状态对工作满意度等变量的影响分析

职业呼唤指个体对某一领域或职业的强烈的向往和热情,包含呼唤找寻、呼唤感知和呼唤实现三种状态。国内外研究验证了呼唤感知对员工职业承诺、工作满意度和职业自我效能感有着积极影响,但并未验证不同呼唤状态对三者的影响差异。本研究以中国企业在职员工为研究对象,收集460份有效问卷,辨析不同职业呼唤状态及其对员工工作满意度、职业承诺和职业自我效能感的影响差异。研究结果表明,对于工作满意度和职业承诺而言,呼唤实现对其积极影响最为显著,呼唤感知次之,呼唤找寻最小;而对于职业自我效能感而言,呼唤感知对其正向影响最大,呼唤找寻次之,呼唤实现最小。本研究成果丰富了职业呼唤理论,对管理实践也有着有益的启示。

一种基于加速Dijkstra算法的图像分割技术

利用最短路径搜索算法中的Dijkstra算法进行图像分割。提出一种加速Dijkstra算法减小经典Dijkstra算法的运算量,以加快其运行速度。提出基于加速Dijkstra算法的Live-Wire图像分割方法勾画出一幅图像中感兴趣目标的轮廓并采用边界填充分割该目标。实验结果表明该算法能正确地进行图像分割,抗噪声性能好,与手工分割法相比交互次数较少,与原Live-Wire分割算法相比运行时间较短。

关于跨域移动代理功能和资源查找算法的研究

分析了跨域资源和移动代理功能查找中的主要问题,提出了相关的算法,并讨论了如何提高查找效率的问题。

直播情境下基于AISAS模型的冲动性购买影响机制研究

随着互联网和电子商务的快速发展,电商直播应运而生,直播情景下探讨消费者冲动性购买机制也成为研究热点。针对以往文献大多从SOR理论构建影响机制的局限,本文创新性地将数字化营销细分,基于AISAS模型,提出影响消费者冲动性购买的因素有:关注阶段的产品特性和价格折扣,兴趣阶段的场景互动和主播特质,搜寻阶段的信任程度和时间压力。收集324份问卷,利用SPSS进行数据分析并通过AMOS建立结构方程模型。研究结果表明,场景互动和信任程度对消费者冲动性购买具有显著的正向影响,因此应重视直播中的互动效应,建立并发挥信任优势,以此优化直播模式,进一步提高直播转化率。

基于动态演化聚类算法的E-Learning培训搜索研究

随着信息化社会的高速发展,网络学习(E-Learning)培训越来越的应用到人才培训的各个领域,能否准确地利用用户搜索数据的效果关系到长期人才战略的发展。本研究简要分析了E-Learning培训搜索数据结构,利用重叠搜索模块度函数和指标作为目标函数,以演化聚类算法和搜索数据的编码解码为基础,构建了针对E-Learning培训动态网络重叠用户的动态演化聚类算法。最后实验表明提出的动态演化聚类算法能有效的解决用户实时搜索数据问题。

基于简单最邻近搜索算法的高维特征索引

研究了220 kV/330 kV高压带电清扫机器人的绝缘瓷瓶视觉识别系统中的高维特征索引问题.该系统采用了基于局部尺度不变性特征的方法,在生成匹配假设的过程中,尝试将简单最邻近搜索算法用于高维特征的索引.在离线阶段,对给定向量集合中每个向量的每一维进行排序,生成排序的数据结构.在线搜索阶段:①对排序数据结构的第一维确定位于边界条件内的所有向量,构成候选队列;②依次检查候选队列中向量的其他维,剔除不满足边界条件的向量;③采用穷举法寻找与查询向量最邻近的向量.比较了简单最邻近搜索算法和k-d树算法.实验结果证明,简单最邻近搜索算法用于具有更强的边界约束,通过选择合适的边界条件能够获得更高的运算效率.该算法能广泛用于基于高维特征的物体识别和定位.

车载主机与录像仪器相结合的新型导航产品研究

为了提高汽车的行车安全和驾驶优越感,提出了一种车载主机与录像仪器相结合的新型导航产品设计方案,并完成系统的软件设计框架和数据库图表关系。该新型导航产品基于WINCE6.0系统平台,支持轨迹记录和时间搜索,可实现实景导航与高清行车记录仪之间任意切换,并支持关键点回放和KML扩展格式文件在地图上浏览。采用本技术方案可使用户在导航和行车记录仪切换更方便,用户体验感更优越,从而提高导航产品的市场竞争力。

基于ISSA-BPNN算法的配电线路绝缘跳线夹过热感知方法

以夏季高温和高荷载条件下绝缘跳线夹的过热的智能感知为研究对象,建立绝缘跳线夹在典型作业工况下的电-热多物理场耦合三维有限元模型,通过试验验证了模型的有效性,并获取绝缘跳线夹在不同电流负荷、光照强度、环境温度及风速等因素下温度场分布数据作为线夹过热感知模型的训练样本。为了提高麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)在全局搜索的能力引入反向学习策略构建了改进麻雀搜素算法(improved sparrow search algorithm,ISSA),采用改进麻雀算法优化BP神经网络(improved sparrow search algorithm optimization back propagation neural network,ISSA-BPNN)建立绝缘跳线夹温度预测模型,并使用均方值、决定系数评价ISSA-BPNN与粒子群算法优化BP神经网络(particle swarm optimization back propagation neural network,PSO-BPNN)、遗传算法优化BP神经网络(genetic algorithm optimization back propagation neural network,GA-BPNN)、麻雀搜索算法优化BP神经网络(sparrow search algorithm optimization back propagation neural network,SSA-BPNN)及BP神经网络5种算法的预测精度。结果表明,ISSA-BPNN模型相较于其余4种算法的预测模型其预测平均误差可控制在0.71%以内,且收敛速度更快,可以更加精准预测绝缘跳线夹温升,为绝缘跳线夹的状态检测与评估提供了依据。

基于预算机制的非结构化P2P网络分段搜索策略

在非结构化P2P网络中,降低消息冗余,提高搜索的效率,一直是资源搜索的关键问题。目前非结构化P2P网络均采用生存时间(Time-To-Live)机制控制搜索算法的深度,但是同时产生了大量的冗余消息,严重影响了网络的利用率。为了能够在保持高搜索效率的前提下减少冗余消息的数量,提出了一种基于预算机制的非结构化P2P网络分段搜索策略DBudgetSearch。DBudgetSearch将搜索过程分为两个阶段,并在每个阶段中使用预算机制来控制消息转发的数量和导向,根据邻居节点的连接度大小来选择消息的转发对象。分析和试验结果表明,DBudgetSearch导向性好,算法搜索效率高,能够有效减少冗余消息。

基于广电智能机顶盒SIG系统的设计与实现

广电智能机顶盒SIG节目参数播发控制系统在直播APK的基础上,前端采用OC的播发方式,结合客户端、管理服务器、播发服务器三层技术架构,通过首次开机搜索频点保存相关参数信息,再次开机进行信息比对与接收的思路实现快速搜索功能,进一步提升公司业务和服务能力。

关于指纹自动识别系统使用过程中的新思考

计算机指纹自动识别系统,是指以指纹自动处理为核心的指纹处理、管理、识别计算机系统,具有存储容量大、比对速度快、效率高、质量好、便于应用等诸多优越性。指纹自动比对系统不仅提高了速度,最主要的是提高了比中率。但系统的使用是离不开人的,其中捺印指纹入库质量、现场指纹入库特征标识准确性、系统的维护等工作都离不开技术人员,各个环节的技术员的综合能力的优劣,及对系统性能的熟悉程度,均直接影响到检索比对的结果。