手绘艺术动画的计算机辅助设计方法综述

近年来随着计算机技术广泛应用于手绘艺术动画的制作,出现了许多新的手绘艺术动画的计算机辅助设计和制作方法。这些方法概括为五类:①结合三维动画技术实现艺术动画制作;②引入中国传统的艺术元素制作手绘动画;③基于视频流生成动画;④使用素材重用的方法制作手绘动画;⑤结合中间帧自动或半自动生成技术制作动画。文章对这些方法进行了介绍,并指出中间帧生成技术能够保持绘画者的手绘风格,突出手绘动画的艺术特征;并进一步说明了结合中间帧生成技术辅助制作动画的关键,是寻求一种自然高效的交互方式来定义始末关键帧中图形元素间的对应关系,以及根据此对应关系自动或半自动生成中间帧的方法。

科学工作流技术及在天文研究中的应用探讨

近几年来虚拟天文台技术的发展极为迅速,各国虚拟天文台研究相继启动,一系列虚拟天文台标准被提出并投入应用,有效地推动了信息技术在天文研究中的应用。科学工作流技术作为高性能计算与虚拟天文台中的关键技术,一直是研究的重点。但长期以来,受到业务工作流技术的影响,科学工作流的具体功能与作用,一直不被广大天文工作者理解和重视,限制了科学工作流的推广与应用。对科学工作流进行了深入分析,介绍了其基本功能和业务模型,详细比较了与业务工作流的差异。最后讨论了科学工作流在天文研究中的应用方法,对科学工作流的发展进行了展望。

一种基于专家打分权重的迭代算法构建与应用

专家打分是评价项目水平的关键数据,由于对项目熟悉程度或人为因素的影响,存在个别专家打分过高或过低、导致项目得分过高或过低的情况,严重影响了项目评价结果的公正性,以专家对项目熟悉程度、把握程度和个人打分与专家组平均分差为专家打分权重计算参数,对专家打分权重进行迭代计算,使专家个人打分尽可能趋近专家组平均分,提高项目评价结果的合理性,保障项目评价的公正性.

基于Spark的SKA1-MID自校准管线分布计算实现

平方千米阵列(Square Kilometre Array,SKA)科学数据处理产生的数据超出了所有已存在的分布式处理系统的处理能力,如何实现一个分布式执行框架是当前科学数据处理的一个重要研究内容。Spark是一个非常成熟的商业框架,在互联网中被广泛应用,根据平方千米阵列项目进展的要求,重点研究了如何将算法参考库(Algorithm Reference Library,ARL)中的部分管线移植到Spark上执行。对部分实现过程进行了分析讨论,给出了相应的任务流程。最终结果表明,移植后代码生成结果符合预期,Spark能够满足部分分布式数据的要求,但迫切需要解决自身存在的一系列问题。

基于多模匹配改进算法实现特征签名的动态协议探测技术

基于应用层协议的入侵检测依赖于特定的协议分析器从流中获取高层次的上下文,为了选择正确的分析器,传统的系统依赖于一些众所周知的端口号。正是因为这样的原理,很多非法的连接不使用标准端口或者采用隧道技术躲避入侵检测系统的检测。在本文中,我们希望实现一个利用包重组获得完整的数据流的上下文实现动态应用协议分析,以成功地检测到采用非常规手段的入侵。

基于线性规划的云南40米射电望远镜短期观测编排方法

望远镜自动化观测编排是望远镜观测控制系统实现自主观测必不可少的组成部分。云南天文台40 m射电望远镜需要对观测目标制定中长期和短期纲要。目前对短期目标的纲要编制,主要依赖观测人员根据经验手动实现,这种方式不仅低效耗时,更有可能导致结果明显偏离最优观测方案,不能充分利用望远镜的观测时间。使用混合整数线性规划模型分析40 m射电望远镜的短期观测目标的问题,定义短期观测目标调度中的限制条件,以最小化望远镜的寻址时间作为目标函数,使用数学优化解决射电望远镜短期观测目标编排问题,并在40 m射电望远镜上进行了测试,测试结果能较好地满足目前短期观测目标编排的需求。

网络攻击检测技术综述

网络攻击检测作为一种处理网络威胁的有效方法已被广泛接受。网络攻击检测技术主要有两类,即基于已知数据集的网络攻击检测技术和基于未知攻击的检测技术。其中基于已知数据集的网络攻击检测技术又分为基于统计方法的网络攻击检测和基于机器学习的网络攻击检测。介绍了网络攻击检测的重要性,综述了网络攻击检测技术中数据预处理的过程以及多种网络攻击检测技术,提出了网络攻击检测技术中几个未来研究的方向。

一种基于GMF技术的工作流图编辑器

工作流图是对工作流的图形化表示,是软件开发人员与软件使用人员进行交互的一个重要工具。工作流图位于整个软件开发的中心,一切开发行为围绕工作流图而展开。因此,设计一个方便开发人员使用的工作流图编辑器是非常有意义的。目前在BPMN中有泳道、工件等信息的可视化表示手段,而JBPM提供的JPDL中都没有,文章结合BPMN和JBPM的特点,使用GMF技术实现了一种基于工作流的软件开发的工作流编辑器。

策略模式在图像分割中的应用

图像分割是图像处理中的基础难题,基于阈值的分割则又是图像分割的最基本的难题之一,其难点在于阈值的选取。策略模式将不同的阈值选取算法封装起来,使用户可以针对不同的领域、不同的条件,选用不同的分割算法。

面向Web服务的天文数据发布技术

目前主流的天文数据发布主要使用基于Web页面和基于REST风格的Web服务两种发布技术,但存在诸多不足,特别是不利于自动化工具实现机器识别并调用。WebService技术作为一种日趋成熟的分布式计算模型,拥有跨平台与松耦合等很多优势,通过Web服务实现天文数据发布可以提高天文研究工作的灵活性和自动化程度。对Web服务在虚拟天文台中的应用情况及目前主要的天文数据发布技术进行了系统的调研,并在此基础上就如何实现符合IVOA规范且面向Web服务的天文数据发布服务进行了分析,针对一个天文数据发布实例,设计并实现了同时支持SOAP风格和REST风格的锥型检索服务,测试结果表明服务设计是成功的。

基于视觉的多点触摸基本技术实现方法

高性能的图像处理技术是基于视觉的多点触摸技术的关键,对于特征点的检测和跟踪是完成多点触摸系统的基础。文中主要介绍了几种算法用来解决特征点的识别和跟踪的问题。首先,图像轮廓变换算法用来分析手指与屏幕的接触区域,以及在此基础上采用中心计算算法确定特征点的中心坐标;再次,最小距离优先(MDF)算法对在两个相邻图像中的相应的特征点进行识别和跟踪,为随后的事件检测和手势识别提供了前提条件。实验结果表明,算法的性能满足多点触摸系统的实时要求。

网络取证技术研究

介绍了网络取证的概念、网络证据的特点、与传统静态取证的比较及研究现状,详细分析了数据捕获、数据分析技术、专家系统和数据挖掘技术等在网络取证中的应用,并分析了目前网络取证存在的问题和发展趋势。

网络取证技术研究

在犯罪事件发生后对犯罪行为进行事后的取证,存在着证据的真实性、有效性和及时性等问题,实时的网络取证技术正日益成为网络安全的研究热点。本文介绍了网络取证的概念,网络证据的特点,与传统静态取证的比较,并详细分析了数据捕获、数据分析技术、专家系统和数据挖掘技术等在网络取证中的应用,最后分析了目前网络取证存在的问题和发展趋势。

数字集成电路中触发器应用

结合触发器的特点,对基本RS触发器以及D触发器工作过程进行分析,并从实验的角度验证两类触发器的功能和原理。

基于HOOK技术的网络流透明加密系统的研究与实现

透明加密技术是近年来针对企业文件保密需求应运而生的一种文件加密技术。简要介绍了基于HOOK技术的网络流透明加密系统的实现与研究。

混合编码遗传算法及其应用

遗传算法中编码机制对交叉和变异的搜索能力有重要影响,为了弥补单一编码遗传算法求解复杂问题时所带来的局限性,混合编码遗传算法受到越来越多的研究者关注。本文重点介绍了混合编码遗传算法中的混合编码问题——多参数级联和多参数交叉编码,分析了由二进制,十进制和浮点数等编码组成的混合编码遗传算法的几种实现过程以及混合编码遗传算法在各行业的应用。

利用Hawkes过程模型的移动边缘计算服务质量预测

移动边缘计算为用户提供高性能、低延时、高带宽的网络服务.在移动边缘计算环境中,服务质量预测对提高用户的满意度具有重要作用.目标用户的相似用户在历史时刻使用该边缘服务器访问服务的服务质量高,对目标用户访问该边缘服务器有激励作用,并且使用该边缘服务器服务质量高的相似用户越多,起到的激励作用也会累加.考虑到激励作用可以提高服务质量预测准确性,本文提出基于Hawkes过程模型的移动边缘计算服务质量预测方法.方法首先确定目标用户的相似用户,再提取相似用户在边缘服务器上的服务质量数据,使用最大似然估计方法训练Hawkes过程模型,得到训练后的各参数值,最后使用Hawkes过程模型对目标用户使用附近边缘服务器服务质量高的概率进行预测,得到概率最高的边缘服务器,以提高用户的满意度.与现有方法的对比实验表明,本文所提出的方法对移动边缘服务环境中未知QoS的预测更为准确.

AstroGrid CEA架构的应用研究

AstroGrid是一个成熟并已广泛运用的英国虚拟天文台(VO-Virtual Observatory)项目。公共执行架构(Common Execution Architecture,CEA)作为其重要组成部分,通过构建一套合理的接口和框架实现对虚拟天文台天文应用执行过程的建模。详细介绍了AstroGrid CEA的实现原理、基本架构、接口分析和应用模型,并通过CEA实现中国科学技术大学光谱处理数据的发布,完成基于FITS格式的锥型检索服务,最后在此基础上就如何运用CEA进行完整的讨论。

移动应用中的构件模型分析

随着移动应用研究的深入,如何真正实现基于构件的分析设计思想,提高软件复用度和软件质量成为该领域研究的重点。引入构件模型的概念,分析已有的移动应用构件模型,阐述了构件模型的应用原理。

基于深度提升网络的入侵检测技术研究

为了在入侵检测时得到更高的精确率,使用极限梯度提升决策树XGBoost和梯度提升决策树GBDT构成集成学习的深度提升模型。利用CICIDS2017数据集对该模型进行实验,结果表明:与传统的5种方法相比,该方法在二分类和多分类任务上都表现出良好的检测效果。