铁路客票系统中缓存机制的应用模型研究

铁路客票系统的业务不断扩大,数据量不断增加,采取有效的措施提高售票速度一直以来都是我们研究的方向.数据库应用中的缓存技术是将频繁访问的数据按照一定规则存入内存,提高整个系统的响应速度.本文研究了Hibernate缓存机制,分析了铁路客票系统的应用特点,提出了铁路客票系统中动态的缓存机制应用模型,为提高售票速度和旅客满意度进行了理论研究.     

基于改进Unet模型的混凝土裂缝分割研究

【目的】针对桥梁、隧道等环境下产生的混凝土裂缝情况复杂、干扰因素多的问题,提出一种改进Unet模型（A-Unet）的裂缝检测方法。【方法】以Unet网络为基础,研究了编码器的深度如何影响模型训练时间、检测精度。在解码过程中设计一种融合空间和通道注意力模块,将高分辨率的浅层特征与上采样获得的深层特征信息赋予不同权重,进一步增强裂缝特征。同时,增加dice损失函数对模型进行评价,减少因检测目标与背景数量相差较大,导致评价不准确的问题。【结果】在测试数据集中进行评价,精确度,MIou,召回率分别达到94.70%,86.16%,91.34%。A-Unet模型检测效果明显优于其他5种模型。【结论】利用该方法检测混凝土裂缝精度得到较大提升,且节约了模型训练时间,提高检测效率。     

基于语义相似度的话题关联检测方法

为有效识别任意两篇报道的相似性,提出了一种基于语义相似度的话题关联检测算法.该算法首先通过计算特征词之间的相对熵作为两篇报道中特征词之间的语义相似度;其次,通过计算平均语义相似度获得特征词和报道之间的关联度;最后,结合特征词在语料库中的TF-IF(term frequency-inverse document frequency)权重计算两篇报道之间的关联度,实现报道之间的关联度检测.本文提出的方法与现有的向量空间模型方法和仅依赖于平均点互信息的方法进行了比较,并通过TDT4中文语料进行测评,结果表明,基于语义相似度的关联检测方法能够更好地利用文本的语境信息,提高了现有检测系统的性能,其最小DET(detection error tradeoff)代价降低了3%.      

一种票务服务领域的本体模型设计

现有的Web服务缺少明显的形式语义支撑,而Web服务发现又因缺乏对服务质量(QoS)的描述而难以为用户选择最佳服务,为此,本文提出了一种基于QoS的Web服务发现本体模型,采用分类和反馈机制,在服务发现过程中添加服务质量本体信息,并针对票务服务领域进行了实例设计和语义描述。     

基于流形学习的图像检索研究进展

基于内容的图像检索是当前研究的热点,然而由于“语义鸿沟”问题而限制其检索能力的提高．而流形学习可以利用图像数据库中的数据,以及和用户交互的反馈信息获得用户的语义概念,从而提高检索性能．本文鉴于流形学习在图像检索中表现出的有效性,分析了近几年将流形学习应用到基于内容图像检索中的算法,从归纳和转导角度将相关内容分为两个类别,针对每个类别总结分析了相关算法,并总结了有待进一步研究的问题．     

基于本体的智能化语义信息处理系统研究

研究了推理机在语义推理、查询分析方面的应用,设计并实现1个基于领域本体的语义信息处理的实验系统,建立了教育领域本体库,并构造教育领域的推理规则,通过测试表明该系统能够较为有效地实现语义检索,提高检索精度.     

程序树层次化结构统计模型及MOSES改进算法

为提高MOSES效率,提出了一种新的程序树层次化结构统计模型．该模型通过统计分析同类群,自动发现子树特征来指导优化．该模型不需要hBOA算法那样对变量集合进行建模,也不需要像MRTS算法那样遍历小规模的种群来发现潜在的有指导意义的子树．通过解决人工蚂蚁问题对算法进行了测试,结果表明改进后的MOSES算法更加高效．     

开发人员升级至ASE15.0的10大理由(九)

（接上期）10语义分区本文的目的并非要详细介绍应该使用可种分区模式,而仅仅是如何更好地使用分区,等—因为它已经远远超出了意向的范围。在此将讨论为何要考虑使用分区,语义分区与轮循如何区别—与为何语义分区要优越于联合视图（前文曾提及）。     

基于语义链的色情网页过滤系统

针对Internet上日益泛滥的色情信息,提出了一种语义链技术和向量空间模型相结合的方法,利用语义链技术找出待分类文本的语义链,由该语义链的各密度向量分量与色情(性文化)文本语义进行比较,来确定其与待分类文本的相似程度,从而将待分类文本分到对应的类中,最后可以使用先前的分类结果对色情信息实施过滤,通过实验表明,该方法能较好的识别色情网页并加以过滤.