网页设计中的视觉构成分析

网页设计是一门新兴的设计类和网络的交叉学科.它作为现代艺术设计中的综合门类,其艺术表现形式远远超出了平面设计的概念,因此,既要把设计艺术中的平面构成因素整合到网页设计艺术中,又要集艺术创作与多媒体技术于一体.本文通过对网页设计中版面的构成要素和文字、图片、颜色的视觉构成进行分析,结合人们在浏览信息时的视觉习惯,探讨了网页视觉信息如何更有效、更为合理地表现与传达.     

智能桌面元搜索引擎中个性化研究

随着WWW信息量的急剧膨胀,当前的搜索引擎已经不能够很好的满足人们信息搜索的需求,元搜索引擎作为下一代功能更强大、更具智能的方案而成为当前的研究热点.本文针对桌面搜索引擎易于获得单个用户个性化信息的特点,提出了个性化桌面元搜索引擎的解决方案,从它的体系结构到局部的技术难点都作了详细描述,同时最后给出总结和展望.     

基于Web的数据挖掘技术与应用研究

如何从各类数据仓库海量的数据中发现有用的知识是一个迫切需要研究的课题.因此,数据挖掘应运而生,成为一个全新的研究领域.而随着目前WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,也使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段;综述了Web挖掘的主要技术及其实际应用.     

GIS Web服务结构与实现

针对WebGIS需要解决功能和数据的共享问题,阐述了基于Web Service框架开发GIS Web服务的优点;根据数据和功能分别在网络中的位置不同提出了服务的几种结构,并分别介绍了各服务的优点和缺点;根据现在各种GIS Web服务的实现不同方法概括了GIS Web服务几种实现方法,分别说明了它们的发展情况和优缺点.     

基于本体的教育资源语义检索系统研究

为提高信息检索的准确率和全面性, 在对语义检索技术和领域本体的构建进行充分研究的基础上, 在网络教育资源的检索工作中应用了本体语义的概念, 提出对用户输入的查询条件进行基于本体的查询扩展算法,设计实现了使用Lucene 对扩展后的查询条件进行检索的语义检索模型。实验结果表明, 该检索模型的综合查全率为81郾5%, 综合查准率为83郾1%, 这两项指标均优于传统的关键字检索方法。     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

结合语义的位置语言模型

针对位置语言模型没有考虑词与词之间语义关系的问题, 提出一种结合语义的位置语言模型。首先采用高斯核函数来度量词与词之间的位置关系; 然后提出一种平滑互信息的技术来度量词与词之间的语义关系, 证明了平滑互信息能够有效解决大量词对之间无法通过互信息来计算转移概率的问题; 还证明了位置语言模型是结合语义位置语言模型的一个特例; 最后将结合语义的位置语言模型应用于信息检索, 得到一个基于该模型的检索模型。实验结果表明, 基于该模型的检索模型在性能方面要优于基于位置语言模型的检索模型。     

基于J2EE平台的EAI体系结构的研究

分析和研究了在EAI中使用的三种集成模式界面集成、数据集成和业务功能集成,以及两种集成架构点对点集成和基于中间件的集成.结合实例提出了基于J2EE平台的EAI结构模型.其EAI结构模型对一般企业都有借鉴作用.     

英语报刊语篇中的词汇衔接研究

词汇衔接是衔接的主要部分。本文以韩礼德等语言学家的衔接理论为基础，对英语报刊语篇进行具体分析，指出词汇衔接能使语篇达到统一的语境，是构建语篇主题以及使语篇连贯的主要手段。     

纯Peer-to-Peer环境下有效的本体匹配方法

目前大多数的Peer-to-Peer(P2P)系统由于欠缺对语义的支持而不能很好地应用于知识共享领域.可能的方法是采用本体(ontology)来描述Peer节点共享资源的语义.针对纯P2P环境下不同节点单独维护局部本体异构的特点,提出了基于历史查询记录的纯P2P环境下的本体匹配方法HOM.首先利用历史查询记录挖掘出概念之间可能存在的映射关系,然后利用向量空间模型VSM(vector space model)方法来识别概念在语言学上可能存在的联系,进而修正概念之间的映射关系,建立不同节点间本体概念的匹配.分析和仿真表明,与现有方法相比,HOM方法考虑了节点的自治特性,并提高了本体匹配的精度.