蛋白质结构与密码子上下文关联的信息论研究

从信息学的角度,对人(Homosapiens)的117个蛋白质和大肠杆菌(Ecoli)的185个蛋白质的各二级结构相对应的mRNA序列中的密码子上下文关联、蛋白质序列中氨基酸上下文关联作了统计分析,计算了各二级结构中密码子(氨基酸)上下文关联的信息剩余.结果显示,同义密码子关联有着不同于氨基酸关联偏好的反常现象,人和大肠杆菌蛋白质中反常的密码子分别占19%、16%左右;并对大肠杆菌中的稀有密码子的关联进行了讨论,发现稀有密码子的关联偏好Sheet和Coil二级结构.

上下文关联敏感的XML数字签名方案研究

针对XML数字签名的上下文无关性导致其在应用中面临诸如XML数字签名包装攻击的问题.文中提出了XML元素中上下文关联元素的概念,建立了上下文参考完整性模型,并融合XML数据的内容完整性、结构完整性以及上下文参考完整性,构建了XML数字签名中数据完整性模型.设计基于三元组的上下文关联敏感的XML数字签名方案.研究结果表明:在确保XML数字签名优点的前提下,使XML数字签名成为一种上下文关联敏感的数字签名模式,有效阻止在应用中的注入式攻击,为Web服务安全及云计算安全中提高XML数据签名的安全性找到突破口,同时为多重XML数字签名的依赖关系奠定理论基础.

上下文关联敏感的XML数字签名实现

文中以前期研究成果上下文关联敏感的XML数字签名方案为基础,结合光学测量标定报告管理系统对XML数据安全的需求,以XML原生数据库存储标定报告,根据应用流程阐述了XML数据完整性保护在实际使用中的生成流程及方法,在此完整性结果基础上实现了上下文关联敏感的XML数字签名的签名过程及验证过程.结果表明,文中提出的签名方案在实际应用中可行,并与现有的XML数字签名规范兼容,可有效阻止云计算中面临的XML数字签名包装攻击.

一种改进时间上下文关联的餐饮智能推荐模型

针对基于用户的协同过滤推荐模型对搜索兴趣最近邻居准确度不高等问题,提出了一种时间上下文关联的智能推荐模型。该模型考虑了现实情况中顾客之间兴趣的时间同步性与顾客之间的相似性成正比的关系,并在模型中引入了时间衰减因子来表示这种关系,从而提高搜索兴趣最近邻居的准确度。实验结果表明,改进的时间关联推荐模型的准确度比协同过滤推荐模型的准确度提高了25%。

基于图像序列上下文关联的肝脏器官分割方法

针对现有二维分割方法人工干预较多及存在分割缺陷、三维分割方法对突变异常肝脏分割错误等问题,本文提出一种基于图像序列上下文关联的肝脏器官半自动分割方法。利用肝脏器官组织图像序列上下文的相似性先验知识,结合区域生长和水平集模型,并以少量人工干预辅助应对肝脏突变情况来进行肝脏的半自动分割。实验结果表明,本文方法分割肝脏精度高,适应能力强,对变异性较大的肝脏分割效果较好,可较好地满足临床应用需求。

细粒度XML数字签名的上下文参考完整性研究

针对XML签名元素的上下文关联信息保护缺失的问题,文中提出了签名元素的上下文参考完整性,建立了签名元素的上下文关联元素的获取规则,设计了上下文关联元素的获取算法以及上下文参考完整性的验证方案。研究结果表明:基于文中的获取规则及算法,可实现签名元素的上下文关联元素的自动获取,进而保护上下文关联元素的完整性,加强XML签名元素原始语义的保护。上下文参考完整性验证方案为有效地检测XML重写攻击提供了理论基础。

面向跨视角地理定位的感知特征融合网络

跨视角地理定位是指同一地理目标可通过检索多个平台视角(无人机、卫星和街景)进行位置定位。这类定位任务主要挑战是不同视角点间的剧烈变化,降低了模型的检索性能。目前跨视角地理定位的网络存在以下的问题。由于地理目标具有尺度和角度的多样性,当前网络在感知目标信息时容易受到局部区域的干扰。属于同一类别中的不同视角,它们的角度差异很大。因此,提出了面向跨视角地理定位的感知特征融合网络(PFFNet)来学习位置感知特征并在每个视角之间建立语义关联。在PFFNet中的每个视角,搭建分流上下文嵌入网络(SCENet)作为骨干网络分别提取每个视角的上下文关联特征信息并构建目标位置的编码空间。在跨视角地理定位数据集University-1652上,将提出的方法与最先进的方法进行比较。实验结果表明,所提出感知特征融合网络在大规模数据集中取得了较高的自适应性能。

图像情感分析的层次图卷积网络模型

图像情感分析任务旨在运用机器学习模型自动预测观测者对图像的情感反应。当前基于深度网络的情感分析方法广受关注,主要通过卷积神经网络自动学习图像的深度特征。然而,图像情感是图像全局上下文特征的综合反映,由于卷积核感受野的尺寸限制,无法有效捕捉远距离情感特征间的依赖关系,同时网络中不同层次的情感特征间未能得到有效的融合利用,影响了图像情感分析的准确性。为解决上述问题,文中提出了层次图卷积网络模型,分别在空间和通道维度上构建空间上下文图卷积(SCGCN)模块和动态融合图卷积(DFGCN)模块,有效学习不同层次情感特征内部的全局上下文关联与不同层级特征间的关系依赖,能够有效提升情感分类的准确度。网络结构由4个层级预测分支和1个融合预测分支组成,层级预测分支利用SCGCN学习单层次特征的情感上下文表达,融合预测分支利用DFGCN自适应聚合不同语义层次的上下文情感特征,实现融合推理与分类。在4个情感数据集上进行实验,结果表明,所提方法在情感极性分类和细粒度情感分类上的效果均优于现有的图像情感分类模型。

笔式用户界面交互信息模型研究

笔式用户界面是Post-WIMP界面的重要形态,在许多领域得到广泛应用.笔式界面设计需要设计者和用户的共同参与.捕获用户使用意图是设计笔式用户界面的前提,连接交互信息的表示与控制则是成功构造界面的关键.依据笔式交互信息连续性及模糊性特征,从设计参与者与交互信息管理两个维度建立了笔式用户界面交互信息模型OICM(orthogonal interaction information architecture coordinate model).从问题知识域、交互任务、规则集合以及上下文关联4个不同的象限对模型进行了详细的描述,并给出了基于XML的实现方法.在对模型进行分析后,介绍了基于OICM模型的开发平台和应用系统实例.

汉字键盘输入智能处理软件综述

作为输入编码的后处理 ,各种类型输入软件智能化的共同目标是由软件来识别和选定上屏的重码字、词与缩短平均码长 ,并促使编码简单化和规范化。本文简要地论述了基于理解的智能输入、基于语用统计的智能输入、基于模板匹配的智能输入和基于上下文关联的智能输入等四种类型的汉字键盘输入智能处理软件的原理、优点和有待解决的问题 ,并列举了每种类型的典型作品。

一种采用基于语境松弛算法的汉语分词排歧方法

词切分是像汉语这类非拉丁语言的一个特有问题 ,并且由于汉语组词中普遍存在着歧义性和语境依赖性 ,这一问题也是一个尚未得到彻底解决的难题 .本文通过仔细分析汉语分词歧义的规律 ,将追求整体最优效果的松弛算法引入到汉语自动分词的排歧研究中 .借助于语词之间搭配关系等上下文约束条件以及词频、字频等统计数据 ,构造了一种汉语分词排歧的新方法 .实验结果表明 ,这种方法在切分精度和切分速度上都取得了较好的效果 。

一种基于神经网络算法的CT图像自动分割方法

神经网络是模式识别理论中热点,适用于图像分割。如何将感兴趣区域从医学图像中提取出来,并进行组织自动识别是难点。利用经典的Kohonen自组织特征映射神经网络,结合多模态上下文关联神经网络,实现CT图像的自动分割。再结合图像解剖结构先验知识,设定特征描述子和判定准则,自动标识出图像感兴趣区域和组织器官轮廓。

面向业务的IT服务管理系统的研究与实现

提出研发面向业务的IT服务管理系统——SAMP,通过对应用系统及其所依赖的IT基础架构的状态和行为进行监测与分析,实现对应用系统的可用、性能、安全、异常以及关键资源等指标的管理,帮助IT管理人员加快问题定位和故障处理,保障应用系统能够安全可靠地运行。SAMP核心技术包括用于事件关联分析的上下文关联分析引擎,用于提高指标采集效率的指标组和逻辑指标,以及采集调度机制和告警机制。SAMP已经在多个行业投入使用,取得良好的应用效果。

基于CATIA/ENOVIA VPM的水电工程三维协同设计

目前国内水利水电行业已逐步探索应用三维协同设计技术,但相关技术标准、指导手册仍较为缺乏,不利于该技术的推广普及。阐述了CATIA/ENOVIA VPM三维协同技术及其在水电工程中的应用。给出了协同平台的架构及角色、权限配置方案;将上下文关联技术应用于多专业间三维协同设计,便于不同设计专业间协同配合;定义了模型数据的4种不同状态,开展"设校审"流程控制。同时,将三维模型和数据存储在网络数据库中统一管理,保证了在设计时所引用或参考的相关专业的模型均为最新的有效数据,有利于不同设计部门间的沟通,提高了设计质量和效率。

语文教学中的语感训练

鲁迅在《我怎么做起小说来》一文中写道:“我做完之后,总要看两遍,自己觉得拗口的,就增删几个字,一定要它读得顺口。”写好的文章要通过读来修改一番,或增或删,变“拗口”为“顺口”。“拗口”和“顺口”是鲁迅先生对语言通顺与否的一种通俗的说法,哪里“拗口”,哪里“顺口”,鲁迅先生不是通过逻辑分析,而是靠在读中的感觉(即“觉得”)来发现的。这种感觉,我们通常叫做语感。人们平时说话、写文章,遣词造句,表情达意,一般也是靠语感的。一个人如果语感很敏锐。

语音识别在旅游领域问句识别中的应用

根据领域术语的音节关联特点,提出一种基于术语音节关联特性的领域术语声学模型建模方法。该方法首先根据领域术语字间发音的特点,以声韵母作为识别基元,构建融合零声母音节的扩展声韵母集合(Extended Initial Final-EIF),然后根据术语发音的声韵母组合情况制定出识别单元的组合规则,并构建上下文相关的三音子模型(Triphone-Tri),最后通过Tri-EIF模型实现领域术语识别。对比实验结果表明,Tri-EIF模型具有较好的识别效果,术语识别正确率与上下文无关模型相比提高了28%。

嘉悦X4 做自己的K歌之王

嘉悦X4是江淮乘用车3.0时代首款小型SUV,它的外观以"钢铁-Xman"为设计主题,以新奇锋锐的造型特征打造出都市SUV的潮酷风格。智能语音方面,搭载科大讯飞车载语音3.5系统,能够进行多轮对话,在天气、票务、音乐、导航等多种场景的语音对话过程中,进行上下文关联,实现具有深度逻辑的语音交互。