汉字输入的编码字典与通用算法

介绍了通用的汉字编码字典和相应的通用的汉字输入算法的设计原理和方法。     

一种新的汉字输入法：—“音形码”的编码规则

“音形码”分为声码和形码，声码为汉字的声母和韵母；形码为汉字首部和尾部的最小字或笔画的声母（仅有个别例外），汉字的左上部为首部右下部为尾部。     

基于数据字典的通用查询平台的设计

传统的MIS系统的查询模块需要随着用户需求的变化而不断重新设计,针对MIS系统传统开发方法的不足,提出一种基于数据字典的通用查询平台,目的是解决MIS系统中的查询系统不能通用的缺点.方法是通过改进数据字典的可扩展性和通用性的设计,实现程序开发与表结构的分离,并结合了界面动态生成的技术,进一步实现了SQL语句和界面的自动动态生成而无须编码,使平台的通用成为可能.平台在B/S模式下实现,基于J2EE规范并引入MVC思想.提高了开发效率和开发质量.     

用中文Windows创建自己的汉字输入方法

计算机汉字输入技术，是电脑应用的“永恒”话题，按照本文叙述了方法，任何一个专业或业余电脑文字处理工作者。都可以在中文Ｗｉｎｄｏｗｓ３．１或３．２环境中创建具有个人风格的特点的汉字及词组输入方法。     

首字母连击的汉字输入法

提出了首字母连击的汉字输入法,在这种方法中,对由两个字母组成的复合字母首字母连击两下,对由三个字母组成的复合字母的首字母连击三下,从而,可以十分容易地输入汉字.     

基于交易字典的通用动态交易程序构件的研究与实现

为了提高银行综合业务系统中交易程序开发的效率,减少开发人员的开发工作量,解决交易程序在开发过程中对具体交易的流程控制以及对交易数据的一致性、安全性和完整性等方面依赖性过大的问题,本文介绍了一种基于交易字典的通用动态交易程序的设计与实现方法,利用构件技术封装了通讯接口、流程控制和交易数据的维护和管理功能,把交易程序开发人员从处理繁杂的交易流程控制和交易数据的维护和管理中解脱出来,使交易程序的开发对程序员来讲既简单灵活又易于掌握.     

微机汉字录入教学中一个值得注意的问题

学习计算机的同学必须学习汉字输入方法，虽然五笔字型输入方法有较高的输入速度，但它需要很长的教学时间，经过调查统计和综合考虑各种因素后，笔者认为汉语拼音输入方法应作为汉字录入的首选教学方法。     

Huffman序列的一种字典序生成算法

提出了Huffman序列的一种生成算法,对固定的序列长度,新的算法可以按逆字典序输出整个Huffman序列,具有计算量小、便于实现的特点.     

汉字编码首尾码和快速码速记浅议

本文通过对计算机汉字操作系统CCDOS和2.13系列中的汉字输入法首尾码及快速码的编码方式进行分析、对照、总结，编写了快速记忆这两种编码的口诀，以指导广大非计算机专业人员学习计算机汉字输入。     

GB 18030与Unicode编码转换算法

在分析GB18030和Unicode标准编码空间和对应关系的基础上,提出一种基于计算和查表相结合的转换算法.它利用这两种编码标准之间的"范围对应"关系,显著减少对应表的大小,因而可用于对资源要求十分严格的嵌入式设备与系统中.所提出的算法经简单变换也可用于不同的Unicode编码方式,如UTF8,UTF16等与GB 18030之间的转换.     

汉字组合编码的CWCM模型与新通码

该文介绍了一个汉字组合编码模型ＣＷＣＭ，对目前出现的汉字编码进行了分类分析，并在此模型的基础上设计了一个新的汉字编码方案－新通码。     

汉字输入码通用生程序实现技术

本文向读者介绍怎样在CC-DOS下增加用户自己喜欢或熟悉的任何三码或四码的汉字输入码的技术,该方法简单,方便,实用.对CC-DOS 2.10不产生任何影响,从而扩大了CC-DOS 2.10中原有的汉字输入编码.     

Windows 9X系统中的DOS汉字输入方法

介绍了Windows9X系统中MS－DOS方式下中文输入法的使用，并且讨论了可能出现的问题与解决方法。     

读取数据库的DBF文件通用算法分析

本文分析了ＤＢＦ文件的结构，讨论了真实记录和虚拟记录的关系，给出了记录长度和文件结构说明长度之间的数学表达式，按这种算法编写的程序具有通用性。     

流域洪水演进模型通用算法研究

提出现实世界、抽象世界和模型世界的概念,通过对基本对象型的赋值,把现实世界映射到抽象世界.在抽象世界里,流域由基本对象组成,基本对象由基本元素组成,构造基本对象的模拟模型,建立水量交换函数和节点水位方程.采用矩阵标识法求解节点水位,由水量交换函数的回代得出所有流域对象的水力要素.在抽象世界里构建模型,用矩阵标识法求解,实现了流域洪水演进模拟,算法具有通用性.     

基于双字典自适应学习算法的低采样率CT重建

在医疗诊断中,稀疏采样能减少CT扫描过程中辐射对患者的伤害.但直接对稀疏采样后的投影数据进行重建,会使CT重建后的图像出现失真、伪影等问题.为保证低采样率下重建图像的质量,提出了双字典自适应学习算法,参照Sparse-Land模型的双字典学习框架,将K-SVD算法与双字典学习算法框架相结合得到补全投影数据,利用FBP算法进行重建得到高质量的重建图像.实验结果表明,在低采样率下使用所提方法进行CT重建的图像质量优于COMP双字典学习算法和MOD双字典学习算法,并且此方法有效提高了CT图像重建在低采样率时的性能.     

固定压缩字典与分形图压缩编码

分形图像压缩字典是实现分形图像压缩编码的关键因素，而由Barnsley设计的传统的分形图像压缩编码字典的最大缺点是压缩字典随着压缩图像的变化而变化，因此，每压缩一幅图像，都要花很长时间去优化分形图像压缩字典，以便提高压缩编码的速度和保证重建压缩图像的质量。针对这一缺点，本文根据统计规律设计一个固定压缩字典对分形图像进行压缩编码，彻底地改变了Barnsley实现分形图像压缩编码使用变化压缩字典的方法。实验结果表明，固定压缩字典能快速地实现分形图像的编码，并具有部分分形图像的解码优点。