基于用户问题域的文献知识表述及检索系统的建立与实现

本文在提出文献知识单元概念的基础上,分析了面向用户问题域的文献知识本体,并构建了文献知识库的概念关系模型.针对具体的应用领域和应用目的,提出了基于语义描述的文献知识库元数据方案.结合现代信息理论和技术,建立了一个基于XML/RDF、面向知识创新的文献知识检索系统,并介绍了研究开发中的关键技术.

基于Asp.Net2.0的网站用户问题解决方案的设计与实现

一个优秀的网站应该考虑到用户账号和密码的安全性和稳定性。以微软成熟Visual Studio 2005作为Web应用程序设计平台,汲取ASP.NET 2.0为技术优势,从功能设计与实现的关键技术均作了细致的研究。

智慧图书馆环境下高校图书馆“用户问题解决专家”模式探析

智慧图书馆环境下,高校图书馆构建"用户问题解决专家"模式是服务教学科研,提升服务质量必然要求。高校图书馆要培养"用户问题解决专家",重塑新型数据图书馆,实现数据图书馆、"用户问题解决专家"与用户的互联融合。

EC74版交换机中用户问题经验点滴

在EC72中,用户的PROFILE和呼叫处理是由同一种ACE(SCALSVL)来完成的。但是,在EC74中,SCALSVL只是单纯负责用户的呼叫处理,其PROFILE数据由四种类型系统ACE来处理:SACELPUB,SACEPBXB,SACELBCG,SACEPBXB。这四种ACE都是成对出现,以ACTIVE/STANDBY形式存在,其中 SACELPUB负责 NORMAL PUBLIC SUBSCRIBER的PROFILE SACEPBX负责 PUBLIC PABX SUBSCRIBER的 PROFILE SACELBCG负责 BCG EXTENSION的 PROFILE SACEPBXB负责 BCG HUNT GROUP和 ATTENDANTGROUP的 PROFILE (1)对于普通用户要想知道其终端设备号,一个简单的方法就是在用户模块中TRACEMSG 9832T。

多用户检测问题的半定规划坐标下降算法

In this paper, a detection strategy based on a semidefinite relaxation of the CDMA maximum-likelihoodmultiuser detection is investigated. Coordinate descent algorithm is used to strengthen the approximation. The simu-lated bit-error-rate performance demonstrates that this approach provides a good approximation to the maximum-like-lihood multiuser detection.

动态用户最优配流问题的投影算法研究

本文首先建立了动态用户最优配流问题的变分不等式模型,并对此模型用投影算法来求解。本文中的模型满足Wordrop第一原理要求,所给算法在每一个小时段都能给出路段流入率、流出率及路段流量,从而为行人出行提供可靠的、实时的信息,所给数值实验也说明该模型和算法是可行且有效的。

从排队问题看银行网点转型

近年来，银行排队问题被炒得沸沸扬扬的，虽然很多银行在窗口营业时间、投放自助设备等方面做了大量工作。但从目前情况看，用户排队等候时间并没有明显改观。2007年6月底，CTR市场研究对北京西城区10家银行进行的调查发现，国有四大银行办理业务时间平均41分钟/人，大厅内平均有28名客户在等候。

多目标遗传算法求解认知无线电SUL维持问题

当某个一级用户重新出现时,二级用户必须马上让出属于此一级用户的频谱,此时就存在着如何维持二级用户链接(Secondary Users’Link,SUL)的问题。基于CORVUS系统的"冗余子信道"模型在SUL原有的N个子信道基础上再使用X个冗余子信道进行二级用户之间的通信。只要传输过程中受干扰的子信道个数少于X,接收端就可以从N+X个子信道中恢复出正确信息来,从而解决了SUL维持的问题。但尚未有一种有效的办法以求解最优的N和X。将SUL维持问题建模为一个多目标优化问题,提出了一种基于多目标遗传算法的SUL维持算法SULEA。SULEA能够根据不同的用户服务需求动态地选择适应度函数来求解最优的N和X,Matlab实验证明了SULEA的正确性和有效性。

契合用户兴趣变化的评论文本深度建模

针对目前推荐系统对评论文本的特征提取能力不足导致的性能局限,以及数据稀疏性问题和用户兴趣漂移问题导致的推荐精度下降问题进行研究,提出一种契合用户兴趣变化的评论文本深度建模方法,基于深度学习改进传统推荐算法。使用词嵌入技术,挖掘并利用数据集评论中的语义得到表达结果;通过使用并行的一组卷积神经网络,充分挖掘用户和项目评论数据中的隐含特征;设计兴趣衰减曲线,针对用户兴趣漂移现象进一步调整用户建模的契合度;设计一层耦合结构,将两组特征作为输入使用因子分解机进行评分预测,得到推荐结果。仿真结果表明,推荐结果的准确度得到了提升,该方法可行有效。

复合图书馆原型——HyLife

复合图书馆是近几年出现的一个新概念。HyLife是一个复合图书馆原型 。

基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐

现有的推荐算法很难对没有任何记录的冷启动用户或者历史记录稀疏的用户给出准确的推荐,即用户的冷启动问题.本文提出一种基于受限信任关系和概率分解矩阵的推荐方法,由不信任关系约束信任关系的传播,得到准确且覆盖全面的用户信任关系矩阵,并通过对用户信任关系矩阵和用户商品矩阵的概率分解联合用户信任关系和用户商品矩阵信息,为用户给出推荐.实验表明该方法对冷启动用户和历史记录稀疏的用户的推荐效果有较大幅度的提升,有效地解决了用户的冷启动问题.

人工智能时代MOOC将如何发展:机遇与挑战——与Curtis Bonk教授和Paul Kim教授的对话

2012年以来,MOOC以不可挡之势席卷全球,深刻地改变了人们的学习方式,同时也掀起了教育变革的大潮。然而,人们对这种新的教育形态却褒贬不一:有的认为MOOC改变了传统教育的结构,颠覆了传统观念中的学校、课堂以及师生关系,能够极大地推动教育公平,促使教育逐步由正式走向非正式化,让每个人都能在MOOC中享受到一流学校的优质教学资源和免费的教育服务;而有的则提出质疑:MOOC"大规模开放"的特点使其后续发展存在许多问题,所带来的各种挑战导致其并不能实现先驱者们所期待的预期目标。也有学者指出:人工智能的引入也许是解决MOOC现存问题的唯一可能,只有最大程度上解放了大规模学员的学情分析、状态跟踪和及时反馈等问题,才有可能维持其"开放"与"大规模"的特性。那么,人工智能时代的到来是否能进一步改变MOOC发展的格局?我们将会面临怎样的机遇与挑战?为此我们对美国印第安纳大学柯蒂斯·邦克教授和斯坦福大学的保罗·金教授进行了访谈,聆听他们的想法和见解。

基于Partial MAX-SAT求解法的RBAC授权查询方法

为保证系统的安全性并体现授权的有效性,结合部分最大可满足性问题(Partial MAX-SAT)的研究,提出一种基于Partial MAX-SAT求解法的授权查询方法。使用转换规则将静态授权逻辑和动态互斥角色约束转化为严格子句,采用子句更新算法将满足不同匹配的请求权限转化为松弛子句,并利用子句编码及递归算法寻求真值指派,以满足所有严格子句和尽可能多的松弛子句。实验结果表明,该方法搜索的角色组合能够保证系统的安全性,并满足最小权限分配要求,且最大、精确匹配请求的查询效率优于MAX-SAT求解法。

浅谈汇编语言程序设计

目前,计算机广泛使用的语言主要有两大类,即高级语言和汇编语言。高级语言程序设计不必了解机器结构,用户可集中精力考虑问题,因而编程效率高,而且程序的查错、测试简单快速。然而,高级语言程序不能产生有效的机器目标代码,程序的运行要靠编译程序的翻译,编译程序不仅价格昂贵,而且占用大量的存贮空间,所以高级语言程序额外开销较大,程序的效率低,难以在时间和存贮器两方面实现最佳化。其次,如果用户问题是控制某一设备,则问题就很难用代数式表示,高级语言就显得无能为力了。虽然汇编语言程序设计面向机器,编程效率低,不可移植,但是它却能弥补高级语言的上述缺陷,并能充分的发挥CPU的灵活性。综上所述,两大语言各有其自身特点及应用场合,高级语言适用于科技计算,事务管理;汇编语言多用于工业生产过程控制、实时控制、仪器仪表自动化等科技领域。

6个网站标题优化技巧

1、避免欺骗性的标题 什么是欺骗性的标题,欺骗性的标题就是挂羊头卖狗肉,也就是标题党,欺骗性的标题确实能够起到吸引用户点击的效果,但内容实际容没有解决用户问题,那么就会增加网站内容的跳出率,因为你并没有解决用户实际问题。

移动互联网时代地方网媒生存之道

2014年,中国互联网发展的主题已经从"普及率提升"转换到"使用程度加深",传媒界必将展现新的精彩。地方网络媒体何去何从,一千家网站就有一千个答案。探讨中的前行和前行中的探讨同样重要,经验也许不可复制却可借鉴,交流也许不会产生火花却可引发思考。移动互联网时代,地方网络媒体不仅要解决发展问题,首先要面对的是生存困境。

Tweakker赢得亚洲首个MVNO合同

思博伦通信日前宣布,公司的Tweakker移动设备智能事业部已赢得了亚洲第一个项移动虚拟网络运营商（MVNO）合同。该合同使这家名为red ONE的移动虚拟网络运营商能够将Tweakker的智能电话自助服务的设备指南方案嵌入其网站中,并提供一个指向Tweakker云的链接。在接受Tweakker提供的培训后,客户服务代表将使用该设备指南尽可能缩短解决新用户问题的时间．使之能够迅速在线。

博西家电亮相柏林IFA展,全力打造家居互联新篇章

近日,博西家电亮相2016年德国柏林国际消费电子展（IFA）,以＂家居互联＂数字化生态系统、新品类智能家电与交互型智能助手,为家庭打造全方面互联体验,引领智能家居产业升级。博西旗下著名品牌——博世家电和西门子家电均携新品亮相IFA展区,展示＂家居互联＂数字生态系统解决方案在生活中的实际应用。博西家电董事会主席兼首席执行官欧腾博博士出席展会并致辞：＂博西家电从2007年开始涉足智能家居领域,

基于矩阵分解和Meanshift聚类的协同过滤推荐算法

可扩展性、数据的稀疏性及用户的冷启动问题是传统的协同过滤推荐算法所面临的主要问题。由此提出一种基于矩阵分解和Meanshift聚类的协同过滤推荐算法:首先将原始矩阵使用奇异值分解(SVD)方法进行矩阵分解,较好地对原始数据进行降维,然后使用Meanshift (均值漂移)聚类对所有的物品进行聚类,最后在聚类后的类别中结合改进的基于物品的协同过滤算法,进而减少邻居商品的搜索范围。此方法不仅提高了推荐速度,还良好地解决了用户冷启动问题及数据稀疏问题,在MovieLens 1M数据集上相比于传统的基于物品的协同过滤算法MAE值最多下降了4.52%。