检索结果-内蒙古大学图书馆

中国远程教育 2008年第19期 71-73页

作者：李晶哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程工程学院

移动学习就是通过移动设备实现在任何时间、任何地点进行的学习;然而移动设备间的差异性很大,处理平台的异构性可使不同的移动设备支持不同课程资源显示格式。为了使移动设备可以像PC机一样获取网络课程资源,适应异构的移动计算环境,作... 详细信息

移动学习就是通过移动设备实现在任何时间、任何地点进行的学习;然而移动设备间的差异性很大,处理平台的异构性可使不同的移动设备支持不同课程资源显示格式。为了使移动设备可以像PC机一样获取网络课程资源,适应异构的移动计算环境,作者重点讨论了如何利用Agent技术建构设备自适应系统模型,实现资源格式的自动转换。

关键词：移动学习 Agent 设备自适应

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基于M-3WD的多阶段区域转化策略研究

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计算机科学 2019年第10期46卷 279-285页

作者：郭豆豆姜春茂哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院

三支决策的基本思想是三分而治。三支决策的提出者加拿大学者姚一豫教授在2018年基于分治模型(Trisecting-and-acting),进一步提出第三个要素——效(Outcome),从而形成了分治效结合的三支决策TAO模型。分、治(施加的策略)、效构成了三... 详细信息

三支决策的基本思想是三分而治。三支决策的提出者加拿大学者姚一豫教授在2018年基于分治模型(Trisecting-and-acting),进一步提出第三个要素——效(Outcome),从而形成了分治效结合的三支决策TAO模型。分、治(施加的策略)、效构成了三支决策的3个基本要素。在基于移动的三支决策模型中,对象在“治”的作用下在3个区域间移动,从而形成3个新区域,形成这3个新区域的过程被称为区域转化。在“治”这一步上,考虑“治”可以是一次性的,也可以是多次性的,具有多次可重入性,从而导致三分区域的转化可以是一次性的转化,也可以是多次性的转化。在这一过程中,涉及到成本或者收益等代价问题,从而需要从经济性的角度进一步考虑“治”。鉴于此,文中从广义三支决策的视角出发,提出了一个带有多阶段区域转化的三支决策模型,通过“治”后效果的度量来寻找最优的“治”。文中研究了最优转化策略,即一次性转化和多次性转化的费用优化问题。在带有多阶段区域转化的三支决策模型中,分析区域转化的费用,并按照区域转化次数划分阶段数,设计多阶段区域转化“治略”的动态规划算法,寻找最优的转化治略,进而给出在收益最大化的情况下的最优的转化治略。最后通过一个实例分析了区域一次性和多次性转化的费用,进一步得到多阶段区域转化的最佳转化次数以及最优转化费用,实现了转化治略的费用最优,说明了算法的有效性和实用性。

关键词：三支决策基于移动的三支决策 TAO模型区域转化治略

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基于形态学滤波和Hough变换的掌纹主线提取方法

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北京交通大学学报 2008年第5期32卷 107-110页

作者：郑艳清裘正定吴介哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

提出一种结合形态学滤波和Hough变换提取掌纹主线的方法,在对方向性掌纹线特征子图像做形态学滤波后,将滤波图像转换至Hough变换参数空间,利用Hough变换具有的点线对偶性,检测参数空间内累加数组的峰值来确定主线的空间位置和走向,并展... 详细信息

提出一种结合形态学滤波和Hough变换提取掌纹主线的方法,在对方向性掌纹线特征子图像做形态学滤波后,将滤波图像转换至Hough变换参数空间,利用Hough变换具有的点线对偶性,检测参数空间内累加数组的峰值来确定主线的空间位置和走向,并展开邻域检测得到主线.本文算法更符合主线的自然生长规律,在成功提取主线的同时消除了粗大掌纹皱纹在主线提取中易产生的干扰.

关键词：掌纹主线特征提取形态学滤波 Hough变换

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利用置信规则库构建WSN节点故障检测模型

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智能系统学报 2021年第3期16卷 511-517页

作者：朱海龙耿文强韩劲松张广玲冯志超哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 哈尔滨金融学院计算机系黑龙江哈尔滨150030 火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025

在无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)节点故障检测领域的研究过程中,故障检测准确率会受节点数据的不确定性和专家知识模糊性的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于置信规则库(belief rule base,BRB)的WSN节点故障检测方... 详细信息

在无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)节点故障检测领域的研究过程中,故障检测准确率会受节点数据的不确定性和专家知识模糊性的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于置信规则库(belief rule base,BRB)的WSN节点故障检测方法。首先,根据WSN工作原理及节点工作特性描述WSN节点故障检测过程;然后,从空间和时间2个维度对节点数据提取特征,建立基于空间和时间相关性的WSN节点故障检测模型;最后,利用Intel Lab Data无线传感器数据集进行案例研究以验证模型的有效性。结果证明,本文方法能够统筹利用专家知识和节点数据实现WSN节点故障检测。

关键词：无线传感器网络故障检测数据不确定性专家知识模糊性时间相关性空间相关性置信规则库 Intel Lab Data数据集

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单细胞TCR测序分析SARS-CoV-2感染患者不同感染时期免疫组库特征

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中国免疫学杂志 2024年第5期40卷 1096-1101页

作者：宁可高建龙马恩泽朱晓哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 烟台大学计算机与控制工程学院烟台264005

目的:采用单细胞测序的方法,分析SARS-CoV-2感染患者不同感染时期免疫组库特征,探讨其可能的发病机制。方法:利用NCBI数据库获得数据,设置对照组、进展组和康复组。使用RStudio、Origin、Hipliot和Excel软件对单细胞测序数据进行分析。... 详细信息

目的:采用单细胞测序的方法,分析SARS-CoV-2感染患者不同感染时期免疫组库特征,探讨其可能的发病机制。方法:利用NCBI数据库获得数据,设置对照组、进展组和康复组。使用RStudio、Origin、Hipliot和Excel软件对单细胞测序数据进行分析。结果:TCR在识别抗原和清除病毒的过程中发挥重要作用,免疫组库特征在不同感染时期有很大差异。细胞的克隆数量均超过26.92%。α链CDR3长度分布集中在14个氨基酸上,而β链集中在15个氨基酸上。V和J区基因片段使用频率不同,TRAV13-1、TRAJ20、TRBV20-1、TRBJ2-1等基因的使用频率差异有统计学意义(P<0.05)。进一步V-J基因组合分析显示,对照组和进展组、对照组和康复组的单链V-J对使用频率差异均有统计学意义(P<0.05)。对照组αβ双链V-J对使用频率最高的是TRAV19-J34-TRBV4-1-J2-1,进展组αβ双链V-J对使用频率最高的是TRAV12-1-J30-TRBV19-1-J2-1,康复组αβ双链V-J对使用频率最高的是TRAV12-2-J52-TRBV7-9-J1-5。结论:本研究分析免疫组库T细胞的全局特征,有助于理解SARSCoV-2感染患者的发病机制,使患者在感染初期及时得到有效的治疗。

关键词： T细胞受体免疫组库感染时期全局特征

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保持语义不变的C克隆代码预处理方法

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电子科技大学学报 2017年第6期46卷 926-933页

作者：边奕心赵松杜军中国科学院软件研究所北京海淀区100190 哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025

克隆代码检测工具的输出结果由于存在克隆检测不一致性缺陷的误检和检测出的克隆代码不能直接用于重构的问题,需要对检测工具的输出结果进行预处理。为了解决该问题,提出一种新的克隆代码预处理方法。首先,将自适应K-最近邻聚类方法与... 详细信息

克隆代码检测工具的输出结果由于存在克隆检测不一致性缺陷的误检和检测出的克隆代码不能直接用于重构的问题,需要对检测工具的输出结果进行预处理。为了解决该问题,提出一种新的克隆代码预处理方法。首先,将自适应K-最近邻聚类方法与程序依赖图相结合,用于降低克隆不一致性相关缺陷检测的误检。然后,使用基于代价-收益分析的评估方法,在消除缺陷后的克隆代码中识别可重构的克隆代码。实验结果表明,该预处理方法,不仅降低了克隆不一致性相关缺陷检测工具产生的误检,提高了可重构克隆代码的数量,而且将克隆代码检测与克隆代码重构两个过程连接为一个有机的整体,有利于提高软件的质量,降低软件维护的成本。

关键词：自适应K-最近邻聚类克隆代码克隆不一致性缺陷检测程序依赖图重构

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一种P2P分布式系统高可靠数据恢复模型

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哈尔滨工程大学学报 2012年第3期33卷 347-354页

作者：姜春茂张国印曲明成哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨师范大学计算机科学技术与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

交叉存储和并行传输给出的数据失效模型,虽然达到了可靠存储、快速数据恢复的目标,但是其假定了下载速度随着并行传输数的增加呈现线性增长,其约束过于理想.提出一种基于并行传输策略、泊松分布理论和数据交换中心机制的数据恢复模型,... 详细信息

交叉存储和并行传输给出的数据失效模型,虽然达到了可靠存储、快速数据恢复的目标,但是其假定了下载速度随着并行传输数的增加呈现线性增长,其约束过于理想.提出一种基于并行传输策略、泊松分布理论和数据交换中心机制的数据恢复模型,模型引入非线性速度和函数,取消了对物理网络并行传输速度的假定与约束.从理论上分析了各种参数对数据恢复模型性能的影响.实验结果与理论分析一致,模型在使用了与双副本相同存储空间和网络流量影响一致的前提下,有效地降低了数据的失效概率.

关键词：分布式系统数据恢复模型并行传输数据存储模型

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软件生态系统研究综述

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计算机学报 2020年第2期43卷 250-271页

作者：董瑞志李必信王璐璐李宏伟陈海雷 TAN Jack 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500 东南大学计算机科学与工程学院南京211189 江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 无锡矽鼎科技有限公司江苏无锡214028 威斯康星大学欧克莱尔分校计算机系欧克莱尔美国54701

软件生态系统加速软件产业的垂直分工和水平整合,改变了软件产业的商业生态.自2003年提出以来,软件生态系统吸引工业界和学术界的广泛关注.国内外知名IT企业深耕软件生态系统,形成许多具有广泛影响的软件生态系统.近年来,在云计算、移... 详细信息

软件生态系统加速软件产业的垂直分工和水平整合,改变了软件产业的商业生态.自2003年提出以来,软件生态系统吸引工业界和学术界的广泛关注.国内外知名IT企业深耕软件生态系统,形成许多具有广泛影响的软件生态系统.近年来,在云计算、移动应用开发、信息物理系统、区块链等新兴信息技术快速发展和软件生态系统应用领域不断拓展的双重作用下,软件生态系统新泛型不断涌现.人们对软件生态系统的认识与理解,随着研究深度和应用广度的不断变化而改变.直至2016年,学术界和工业界才对软件生态系统的定义趋于一致.软件生态系统是在特定的技术环境中软件企业、开发者、技术社区等涉众以软件产品、服务、数据和知识为媒介相互作用而形成的复杂系统.通常,研究人员使用2003年提出的软件生态系统研究内容七分类法把相关文献归类到过程与技术、定性分析、结构化分析模型、实证研究、工具及表示法、行业应用、技术报告等七大类中.由于软件生态系统的领域边界、关键特征较之2003年的情境已发生巨变,原有的七分类法有待修订.本文类比自然生态系统,建立软件生态系统元模型来描述软件生态的结构及特征.在软件生态系统研究内容七分类法的基础上,将“定性分析”和“结构化分析模型”整合为“分析方法与框架”,把“行业应用”和“实证研究”合并为“实证研究”,形成软件生态系统研究内容五分类法.然后,对2015~2017年软件生态系统的研究现状进行文献综述,从技术报告、分析方法与框架、过程与技术、实证研究、工具及表示法五个方面总结软件生态系统的研究现状,并展望研究趋势及发现面临的挑战.软件生态系统的需求工程、架构建模、模型驱动开发、能量机理、关键特征分析、信息量抽取与建模、生态网络分析、缺陷/代码坏味累积效应、CASE工具、软件生态系统新泛型等方面的研究有待进一步深入.

关键词：软件生态系统生态系统结构元模型分类模式

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单细胞测序分析病毒性肺炎患者T细胞受体基因差异

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中国免疫学杂志 2024年第4期40卷 796-801页

作者：马恩泽宁可朱晓哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 烟台大学计算机与控制工程学院烟台264005

目的:采用单细胞测序分析病毒性肺炎患者外周血T细胞受体(TCR)基因差异,探讨可能发病机制。方法:利用NCBI数据库获得数据,设置病例组和对照组进行实验。使用RStudio软件R语言分析单细胞测序数据,绘制表格和图片,得出结论。结果:病例组... 详细信息

目的:采用单细胞测序分析病毒性肺炎患者外周血T细胞受体(TCR)基因差异,探讨可能发病机制。方法:利用NCBI数据库获得数据,设置病例组和对照组进行实验。使用RStudio软件R语言分析单细胞测序数据,绘制表格和图片,得出结论。结果:病例组和对照组TCR有显著差异。对TCRα链和β链V、J基因片段使用频率进行分析,其中病例组TRAV1-2、TRAV29/DV5、TRAJ33、TRAJ48、TRBV20-1、TRBV2、TRBJ2-3、TRBJ1-1等基因使用频率明显高于对照组(P<0.05)。进一步V-J基因组合分析显示,病例组α链V-J对使用频率最高的是TRAV1-2-J33,β链V-J使用频率最高的是TRBV20-1-J2-1,αβ双链V-J使用频率最高的是TRAV30-J24-TRBV3-1-J2-7。结论:病毒性肺炎患者外周血TCR基因发生了明显改变,可能与病毒免疫发病机制有关。

关键词：单细胞测序病毒性肺炎 T细胞受体基因

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基于MODIS-EVI2与集成学习的森林火烧迹地面积预测

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遥感技术与应用 2024年第5期39卷 1261-1270页

作者：冯俊辰董昊韩鹏李远斌刘靖宇丁云鸿哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

在林火救援中,根据火灾早期阶段预测最终燃烧面积,可有效指导火灾救援。然而,以往研究采用归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)作为输入指标,其对土壤反射率敏感,数据噪声大。因此两波段增强植被指数(Two-... 详细信息

在林火救援中,根据火灾早期阶段预测最终燃烧面积,可有效指导火灾救援。然而,以往研究采用归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)作为输入指标,其对土壤反射率敏感,数据噪声大。因此两波段增强植被指数(Two-band Enhanced Vegetation Index,EVI2)被使用以准确预测野火过火面积。此外,针对单一机器学习预测算法抗干扰能力差的问题,一种基于堆叠泛化(Stacking)集成学习的Stacking-XRSK模型被提出。结果表明:使用EVI2使模型R^(2)较NDVI提高6.05%,MAE和MSE分别降低0.88%和0.41%。相比于单一模型,使用Stacking-XRSK模型的R^(2)最高,高出范围在2.8%~11.06%之间,MAE、MSE和AOC最低。验证了利用EVI2代替NDVI预测火烧迹地面积的可行性和准确性,同时表明Stacking模型能在充分发挥单一基模型优势的基础上提高模型的泛化能力,为森林火灾安全管理与及时扑救提供科学的参考。

关键词：森林火烧迹地面积两波段增强植被指数预测模型集成学习机器学习

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