计算机二维动画处理编辑技术综述

介绍了动画的原理和动画的类型,重点阐述了二维动画的制作过程及相应的处理软件、二维动画与三维动画比较以及制作二维动画的基本步骤等。

现代化高新企业发展离不开计算机及其相关技术

进入信息爆炸时代,计算机及其相关技术已成为现代化高新企业的重要资源,利用计算机及其相关技术来提高金融业的工作效率、增强企业的核心竞争力已成为建设现代化高新企业的关键。飞速发展的计算机及其相关技术已成为金融业现代化进程中的动力。本文分析了现代化高新企业的主要特征,对计算机及其相关技术在现代化高新企业中的作用进行了概括与展望。

具有行业特色的计算机类专业建设

高职教育的任务决定了人才培养目标要符合职业岗位的要求。文章提出计算机类专业建设必须注重行业特色,设置与行业相关的专业,构筑与行业融合的专业人才培养方案。并总结了实践遇到的若干问题,为其他职业院校专业建设提供借鉴。

一种基于编译技术的可信赖计算方法的设计与实现

针对建设工程招投标过程中招标、投标和评标方在审核验算工程造价中的工程量计算问题,提出了一种基于编译技术的可信赖计算方法的设计和实现过程。

基于SSH框架与Ajax技术的教学资源管理系统

根据高职院校自身教学资源的特点,采用Java EE的轻量级框架技术设计该系统。系统的业务层和表示层通过Struts与Spring的集成完成,数据持久层通过Spring与Hibernate的集成完成,整个系统页面采用Ajax技术。使用SSH框架不仅可以简化系统整个开发过程,同时还极大地增强了系统的可维护性和可扩展性。并且通过使用Ajax技术,也提高了整个系统页面的访问效率。

基于构件的工程造价信息系统分析与设计

为了适应建设领域工程造价定额计价模式向工程量清单计价模式转变,通过工程造价信息资源模块整合的分析和可复用构件体系结构的讨论,提出了工程量清单计价模式下系统开发思路和基于可复用构件的工程造价信息系统开发设计方案。

浅谈P2P技术及其应用

在网络技术高速发展的今天,不断有新技术的涌现,P2P技术就是其中的一种。文章首先简要介绍了P2P技术的概念及其网络模型结构,然后对其各方面的应用进行了说明。

基于Web服务的系统集成实现研究

随着互联网技术的不断发展,Web服务技术将成为系统开发和集成的一个焦点,它正在开创一个分布式应用程序开发的新时代。采用基于Web服务技术进行系统的开发和集成,能够较好地实现跨平台特性,大大提高软件复用的频度,缩短应用程序的开发周期,提高开发效率。在.Net框架模型基础上,深入系统地研究Web服务及其实现的关键技术,为Web服务用户提供技术参考。

试论数据挖掘技术在Web预取中的应用

近年来,互联网的不断发展,使人们对数据的需求不断扩大,这也使数据挖掘技术成为互联网领域中至关重要的技术,通过数据挖掘技术,可使人们从海量信息中筛选出自身所需的有效信息,随着数据挖掘技术的发展,其在Web技术中正发挥着越来越重要的应用价值,尤其是在Web预取方面,通过数据挖掘技术的运用,可使数据查询变得更加准确,从而实现Web资源的多方共享。鉴于此,该文便对数据挖掘技术在Web预取中的应用进行深入的研究。

图像处理软件在建筑效果图后期处理中的应用

介绍了建筑效果图的种类及图像处理软件在建筑效果图后期处理中的重要作用及一般方法,并结合实际工作经验,提出了效果图处理中的注意事项。

多媒体信息及数字图像处理技术

对多媒体、多媒体信息的数字化、多媒体课件的制作等方面进行了介绍,并对静态图像处理技术及影响数字图像质量的相关因素进行了阐述,同时对编辑软件、数字图形与数字图像的区别,多媒体创作工具等方面进行了论述,为其进一步的研究探讨提供了理论基础。

Max script在建筑虚拟场景设计中的应用

讨论了Max script脚本语言在建筑虚拟场景设计中的一些应用,旨在阐述如何合理地使用3DS Max Script脚本语言来提高工作效率。

网络冗余技术在校园网中的应用

随着计算机网络技术的不断发展,高校校园网功能进一步增强。校园网在教学、管理等各个方面得到了广泛应用。校园网的广泛应用对网络的稳定性提出了更高的要求。在分析网络冗余技术的基础上,将多种网络冗余技术有机结合并应用于高校校园网络中。

数据挖掘、OLAP在决策支持系统中的应用机制探究

决策支持系统作为一种信息管理系统,其将数据仓库、数据挖掘、模型库、数据库等技术集成与一体,可实现数据信息的立体化处理.本文对数据挖掘技术和OLAP技术进行分析,并从数据的采集、分类、趋势分析等方面,对其在决策支持系统中的应用进行研究.

面向建筑业的信息类专业人才培养模式建构

将建筑技术融入到信息技术中,构建了面向建筑业的信息类专业群及人才培养模式,就人才培养目标要求、课程体系、教学方法与手段等进行了实践探索,并展示了教学改革取得的成效。

基于网格搜索算法的PCNN模型参数自适应

为提高利用脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型进行人脸识别时的准确率,并解决利用PCNN进行人脸识别时,模型中多个参数需凭经验设定的问题,提出一种基于脉冲发放强度的PCNN(QD-PCNN)模型和改进的网格搜索算法。QD-PCNN模型在简化的PCNN模型基础上,引入脉冲发放强度,细化模型的输出。改进的网格搜索算法在进行参数寻优时,根据识别对象,在较大范围内搜索,在得到的寻优结果附近区域进行精确搜索。在实验中,将通过改进的网格搜索法得到的参数组合运用到QD-PCNN模型中进行人脸识别,实验结果验证了该方法的有效性。

模糊关联规则结合动态树重建的数据流挖掘

针对基于频繁模式树的规则挖掘方法计算负载高和难以处理数据流格式,提出一种利用动态树构建的模糊关联规则挖掘方法。该技术整合了无处不在数据挖掘(UDM)和模糊集概念,首先利用滑动窗口最小化模糊关联规则。然后推导变量的模糊集,并给予适当描述,同时估计隶属度函数。最后构建动态树,并给每个节点添加一种隶属度函数值。根据当前窗口进行模糊关联规则推理。实验利用两种不同的公开数据,“交通事故”和“零售”数据集。考虑了3个模糊区域和五个模糊区域的运行分布。与频繁模式树(FPT)、压缩模糊频繁模式树(CFFPT)和熵加权频繁模式树(EWFPT)相比,提出的方法检索数据库只需要一次,且处理的数据要求更为宽松。

基于粒子群优化的双层WSN分簇与路由算法

已有的大规模无线传感器网络协议有些模型提出不现实的假设,有些性能有待提高,利用粒子群算法易于实现、复杂度较低的优点,提出了一种基于改进粒子群优化的双层WSN分簇与路由算法。首先,将WSN的分簇与路由问题表示成线性规划形式;然后,将节点的优先级作为粒子编码的引导信息,对粒子编码,并将无线传感器的多个性能参数作为优化目标,建立多目标的适应度函数;最终,利用求解结果对网络进行分簇并建立路由树。基于现实网络参数的仿真实验结果表明,该算法在分簇覆盖率、能量效率上均具有一定的优势。

面向利用率的矩形排样分级进化遗传算法优化

为了提高矩形排样的板材使用率,提出了基于分级进化遗传算法的排样优化方法。以板材利用率最高为目标建立了矩形排样的目标模型,将排样问题分为定位和排序两个步骤实现。在定位方面,将最低水平线法和填充算法进行优势融合,得到了混合定位方法。在排序方面,以遗传算法为基础,将染色体分为保留层级、交叉层级和变异层级等3个层级,每个层级制定相适应的进化操作方法,从而提高算法的搜索能力和收敛速度。使用文献[13]和文献[14]中的两组实验数据进行验证,结果表明这里提供的排样方案可以得到最佳的排样结果,且排样耗时最少。验证了这里分级进化遗传算法排样方法的有效性和高效性。

基于颜色、形状和纹理的多特征融合图像检索

基于单一特征的图像检索的许多方法都已经相当成熟,如何有效利用这些特征是基于内容图像检索的一个关键问题。利用颜色、纹理、形状等特征,在多特征融合检索时用动态生成权值的方法进行图像检索。实验结果表明,算法能够准确、高效地检索出目标图像,相对于单一特征的检索,有效提高了图像的检索精度。