商户POS机刷卡缴税问题探析

针对我国当前刷卡消费环境和相关税收征管的流程,商户使用POS机刷卡缴税可以简化纳税环节,减少现金使用率,在一定程度上遏制偷逃税现象,从而带来一定的社会经济效益。为完善POS机刷卡缴税,应建立有效的、配套的基础设施,明确税收管理目标,建立安全的纳税环境,改善相关法制环境,建立相关纳税标准,加快税收信息化建设步伐。

基于最小二乘的全局信息融合方法在分布式POS中的应用

分布式POS是一种基于惯性/卫星组合技术的多节点高精度时空测量系统,是实现多任务高精度航空遥感载荷成像的关键装置。受阵风湍流、载机机动等外部扰动,柔性长机翼产生多模挠曲变形,导致柔性基线效应,降低分布式POS多传感器信息融合精度。针对大变形机翼柔性基线效应导致的多传感器信息融合难题,提出了一种基于最小二乘的全局信息融合方法。在分布式POS主子传递对准基础上,采用基于最小二乘的正交多项式拟合方法,对分布式POS所有主子IMU的运动信息进行全局信息融合,充分利用各子IMU对应节点间的空间相关性,得到分布式POS各节点全局估计信息,提高分布式POS测量精度。最后,通过分布式POS地面模拟仿真实验验证,所提出的方法与传递对准方法相比,x轴基线精度平均提高了1.893 mm,y轴基线精度平均提高了0.461 mm,z轴基线精度平均提高了2.183 mm,水平姿态测量精度平均提高0.023°。

条形码技术在超市POS系统中的应用

介绍了超市应用的POS系统主要构成与功能,条码应用的原理,条码技术在超市管理中的应用。

基于CRM的大型商场POS-MIS系统的设计开发

在调查了国内一些大型商业企业的基础上,进行了基于CRM的商场POS-MIS系统的设计和开发,将CRM思想和数据挖掘的方法融入到系统中,从而挖掘出企业销售数据中潜在的商业价值,为经营管理者提供了必要的有用决策信息。

基于POS机的网络餐饮销售信息系统设计与实现

针对目前餐饮信息管理系统的现状,提出网络餐饮销售信息系统,以系统化信息管理为主体,运用POS机为自动化结算手段,采用三层网络技术,形成客户服务立体化,设计并实现一种饮食销售产业的新型销售管理信息系统。

基于无人机POS信息的拼接方法

针对无人机航拍图像的特点,提出了一种基于无人机POS(Position and Orientation System)信息的拼接方法.首先根据POS参数计算出影像的四角点地理坐标,同时提取到相邻影像重叠区域的SURF特征,根据特征点的位置关系修正后面影像的地理坐标,然后按照影像地理坐标进行拼接,最后利用渐入渐出自适应权重策略对图像进行融合,得到了一副视觉效果良好的全景图像.

一种经济型POS的实现

针对目前的主流 POS系统配置复杂、成本高的缺点 ,提出了一种适用于大中型商场或超市的经济型POS系统的设计思路和实现方法 ,重点讨论了系统开发中诸如信息提取。

基于POS信息和杆塔空间位置关系的输配电线路机巡照片归集方法研究及应用

随着输配电线路机巡业务的不断推进,无人机巡检照片量呈现指数增长的趋势,机巡数据的处理与分析应用正迈向“大数据”时代。当前的数据整理方式效率低、工作量大,已无法满足线路生产管理对高效数据处理的迫切要求和输电专业精益化管理的需求。为此,文章提出了一种基于精细化验收运维照片的POS信息和杆塔空间位置关系的自动/半自动归集方法,并研发了一款基于POS信息的机巡照片智能整理软件,可全面解决海量机巡照片命名、分类、管理等存在的一系列问题,极大提升机巡照片后期数据处理的效率、准确性和规范性,有效提升输配电线路无人机机巡检综合效率和应用效果。

从POS收银机的应用探讨餐饮店服务电子化的方法

POS收银机在商业终端结算中得到广泛的应用,针对目前POS收银机在餐饮店中使用的特点和存在的问题,从信息流方面分析其与超市的不同,探讨实现餐饮店POS的方法;介绍了电子菜谱,提出以电子菜谱和便携式打印机组成的可接可离的模式作为餐饮店POS,可以解决信息传递的速度问题,以进一步提高餐饮服务的质量和电子化水平。

基于方面-词性感知的方面级情感分析

方面级情感分析是自然语言处理的研究热点之一,其任务目的是预测句子中给定方面的情感极性。目前已有研究大多忽略了方面词和特定词性单词在过滤情感极性相关上下文语义信息和理解上下文语法信息中的作用。为此,提出一种基于方面-词性感知的图卷积网络ASP_POSGCN。采用双向长短期记忆网络建模上下文和词性信息,经由门控机制筛选方面词相关上下文语义信息,再使用词性信息隐藏层状态进一步过滤;同时设计方面-词性感知矩阵算法,根据不同词性单词对方面词情感极性的贡献重构句子原始依存关系以获取重构依存句法图,将原始依存句法图和重构依存句法图应用于双通道图卷积网络和多图感知机制;最后,使用过滤后的上下文语义信息与双通道图卷积网络的输出计算注意力得到最终分类表示。实验结果表明,该模型在Twitter、Laptop14、Restaurant14和Restaurant164个公开数据集上的准确率分别为74.57%、79.15%、83.84%、91.23%,F1值分别为72.59%、75.76%、77.00%、77.11%,与传统方面级情感分析基准模型相比均有提升,有助于方面级的情感极性分类。

第一届古代汉语分词和词性标注国际评测

中文古籍数量庞大,亟待智能处理方法进行自动处理。古文的自动分词和词性标注,是古汉语信息处理的基础任务。而大规模词库和标注语料库的缺失,导致古汉语自动分析技术发展较慢。该文介绍了第一届古代汉语分词和词性标注国际评测的概况,评测以人工标校的精加工语料库作为统一的训练数据,以F_(1)值作为评测指标,比较了古汉语词法分析系统在测试数据(基测集和盲测集)上的优劣。评测还根据是否使用外部资源,区分出开放和封闭两种测试模式。该评测在第十三届语言资源与评测会议的第二届历史和古代语言技术研讨会上举办,共有14支队伍参赛。在基测集上,封闭测试模式分词和词性标注的F_(1)值分别达到了96.16%和92.05%,开放测试模式分词和词性标注的F_(1)值分别达到了96.34%和92.56%。在盲测集上,封闭测试分词和词性标注的F_(1)值分别达到93.64%和87.77%,开放测试分词和词性标注F_(1)值则分别达到95.03%和89.47%。未登录词依然是古代汉语词法分析的瓶颈。该评测的最优系统把目前古汉语词法分析提高到新的水平,深度学习和预训练模型有力地提高了古汉语自动分析的效果。

融合情感分析的隐式反问句识别模型

反问是现代汉语中一种常用的修辞手法,根据是否含有反问标记可分为显式反问句与隐式反问句。其中隐式反问句表达的情感更为丰富,表现形式也十分复杂,对隐式反问句的识别更具挑战性。该文首先扩充了汉语反问句语料库,语料库规模达到10 000余句,接着针对隐式反问句的特点,提出了一种融合情感分析的隐式反问句识别模型。模型考虑了句子的语义信息、上下文信息,并借助情感分析任务辅助识别隐式反问句。实验结果表明,该文提出的模型在隐式反问句识别任务上取得了良好的性能。

基于机器学习的科技文摘关键词自动提取方法

提出了一种基于机器学习的关键词自动抽取技术,主要是针对数字图书馆中的学术论文的摘要(Abstract)进行抽取。首次提出了以句子为基本抽取单位进行关键词抽取的思想。在提出关键词的候选词时采用n_grams方法和词性相结合的方法,在选取特征时考虑了词组的出现频率、词组在整个摘要中的位置、在所在句子中的位置和词组中单词的个数等特征。实验结果表明该方法能够适应各个领域的论文关键词提取,并且可以得到很好的效果。

汉语自动分词和词性标注评测

本文介绍了2003年“863中文与接口技术”汉语自动分词与词性标注一体化评测的一些基本情况,主要包括评测的内容、评测方法、测试试题的选择与产生、测试指标以及测试结果,并对参评系统的切分和标注错误进行了总结。文中着重介绍了测试中所采用的一种柔性化的自动测试方法,该方法在一定程度上克服了界定一个具体分词单位的困难。同时,对评测的结果进行了一些分析,对今后的评测提出了一些建议。

供应链信息共享效用:基于企业层级、信息类型的视角

供应链信息共享能否提升订货决策质量、降低库存或缺货成本目前尚存争议,而这类问题由于关系到企业合作、供应链信息化等重要实践又亟待解决。共享对象、共享形式等均存在不同类别,供应链信息共享的效用不能一概而论,需结合具体情境进行专门、细致的分析。笔者基于常见的4级供应链模型,分析并且检验在POS数据和下游库存数据不同的共享情境下,企业、供应链成本以及订货决策的变化。实证结果显示:信息共享显著降低企业及供应链整体成本的均值,增加上游企业的成本方差;从成本的均值和方差角度看,库存数据共享比其他类型的数据共享更有效;共享的信息并非越多越好;信息共享会影响订货决策,不同层级企业对这些数据的利用也存在差异。这些结果同时说明:共享的信息不能超出企业处理信息的能力范围,其价值只有在正确、合理利用信息的基础上才能实现;上游企业的决策更加倚重市场信息,它们应当是供应链信息化、一体化的主要受益者和推动者。

一种面向软件特征定位问题的语义相似度集成方法

特征是软件系统中被需求所定义的可执行功能实体.识别软件特征与源代码间映射关系的过程被称作特征定位.基于信息检索的特征定位方法由于高易用性和低开销等优点,被广泛应于软件维护、代码搜索等领域.所有基于信息检索的特征定位方法均建立在语义相似度计算基础之上,当前语义相似度计算存在2个主要问题:第一,源代码数据中大量噪声信息对相似度计算的干扰;第二,不同索引方法局限性导致的相似度计算结果失准.针对这2个问题,提出了一种面向软件特征定位问题的语义相似度集成方法.该方法在预处理过程引入词性过滤,有效过滤源代码中噪声数据,提升相似性计算的准确度.然后,以源代码数据自身结构特性为依据,集成不同索引方法进行相似度计算.在公开数据集上进行了实验,与现有方法相比,词性过滤和相似度集成在平均排序倒数性能上分别带来了30.88%和10.28%的提升,验证了所提方法的有效性.

SSD模型及其在汉语词性标注中的应用

该文提出了一种以符号解码与数值解码并举的SSD(Symbol-and-Statistics Decoding Model)模型,该模型被用于汉语词性标注任务,其标注正确率在封闭测试中达到97.08%,开放测试中达到95.67%,较二阶HMM的95.56%和94.70%都有较为显著提高。SSD模型的正确率虽然不及最大熵模型和CRF模型,但它的训练时间远少于后者,说明SSD模型在处理自然语言中的特定任务时是一种较强的实用模型。

基于CRF的先秦汉语分词标注一体化研究

该文探索了古代汉语,特别是先秦文献的词切分及词性标注。首先对《左传》文本进行了词汇处理(分词和词性标注)和考察分析,然后采用条件随机场模型(CRF),进行自动分词、词性标注、分词标注一体化的对比实验。结果表明,一体化分词比单独分词的准确率和召回率均有明显提高,开放测试的F值达到了94.60%;一体化词性标注的F值达到了89.65%,比传统的先分词后标注的"两步走"方法有明显提高。该项研究可以服务于古代汉语词汇研究和语料库建设,以弥补人工标注的不足。

一种新的微博短文本特征词选择算法

针对微博短文本有效特征较稀疏且难以提取,从而影响微博文本表示、分类与聚类准确性的问题,提出一种基于统计与语义信息相结合的微博短文本特征词选择算法。该算法基于词性组合匹配规则,根据词项的TF-IDF、词性与词长因子构造综合评估函数,结合词项与文本内容的语义相关度,对微博短文本进行特征词选择,以使挑选出来的特征词能准确表示微博短文本内容主题。将新的特征词选择算法与朴素贝叶斯分类算法相结合,对微博分类语料集进行实验,结果表明,相比其它的传统算法,新算法使得微博短文本分类准确率更高,表明该算法选取出来的特征词能够更准确地表示微博短文本内容主题。

公众健康信息资源共享服务平台建设思考

目的探讨我国公众健康信息资源共享服务平台的建设思路,为平台建设提供参考。方法首先分析我国公众健康信息资源共享服务平台建设的基础及存在的问题,从规划设计、信息标准及规范、数据梳理、平台建设与运营模式等几方面阐述平台建设的思路,最后对平台的总体技术框架进行设计和分析。结果与结论公众健康信息资源共享服务平台的建设是一项系统工程,应坚持政府引导、统一规划、顶层设计、统一协调、分步实施的原则,合理推进。