检索结果-内蒙古大学图书馆

智慧农业导刊 2024年第1期4卷 1-5页

作者：刘德余仲宝才郭茗月夏磊张翀唐梁尧成都东软学院计算机与软件学院软件工程系成都611844 成都东软学院计算机与软件学院智能科学与技术系成都611844

大田种植园区是实现乡村振兴的路径之一,但因其种植规模大,存在需大量劳动力完成园区管理、农事活动、资源滥用等问题。在农业现代化建设进程中,现代化信息技术正逐步应用于农业生产中。因此,该文根据大田种植园区实际发展需求将物联网... 详细信息

大田种植园区是实现乡村振兴的路径之一,但因其种植规模大,存在需大量劳动力完成园区管理、农事活动、资源滥用等问题。在农业现代化建设进程中,现代化信息技术正逐步应用于农业生产中。因此,该文根据大田种植园区实际发展需求将物联网、5G、大数据和遥感等数字化技术与大田种植园区管理需求、农业生产全流程深度融合,以园区数字化,数字赋能服务于园区为理念,以数据为中心,构建大田种植园区数字平台。同时,通过建设数据采集系统、园区数字大脑系统、园区一张图系统、农情监测系统和智能决策系统五大业务系统,实现数据采集、传输、汇聚、治理、存储和应用;在线远程查看园区情况及农作物生长状况;精准化、智能化进行农事活动。通过该平台的建设与应用,将盘活园区资源,进一步激发生产活力,助力农业数字化转型升级。

关键词：农业现代化大田种植园区数字化技术数字平台农业数字化

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基于OllyDbg的逆向工程之实践

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电脑编程技巧与维护 2021年第9期 3-5,12页

作者：邝振锋广东东软学院计算机学院网络工程系广东佛山528225

信息科技发展迅速,软件产品的安全问题,已成为当下不容忽视的一个议题。过去数年,逆向工程技术发展迅猛,对于软件逆向分析而言,不仅有效地发掘出产品的安全问题,同时也面临破解的两难。为了阐述简单的逆向工程基础,以OllyDbg软件为例子... 详细信息

信息科技发展迅速,软件产品的安全问题,已成为当下不容忽视的一个议题。过去数年,逆向工程技术发展迅猛,对于软件逆向分析而言,不仅有效地发掘出产品的安全问题,同时也面临破解的两难。为了阐述简单的逆向工程基础,以OllyDbg软件为例子,对使用C语言编译的现有可执行文件进行反汇编,追踪其程序流程结构,并尝试描绘出该程序的关键跳转以及它的弱点之处,并辅以Winhex软件加以说明。

关键词：汇编 OllyDbg软件跳转花指令密码

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基于路径优化的服务调度方法

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北京工业大学学报 2015年第10期41卷 1537-1542页

作者：程勖李文辉张明会大连工业大学管理学院大连160000 吉林大学计算机科学与技术学院长春130026 大连东软信息学院软件工程系大连160000

以具有不同需求的不同服务分配到最佳资源并得到最优处理为研究目标,提出划分逻辑子网的策略,在分析云滴概念的基础上,提出云滴Web服务节点距离的定义,基于谐振子理论方法,寻求最优路径选择策略,抽象出一种应用服务调用的实现框架.实验... 详细信息

以具有不同需求的不同服务分配到最佳资源并得到最优处理为研究目标,提出划分逻辑子网的策略,在分析云滴概念的基础上,提出云滴Web服务节点距离的定义,基于谐振子理论方法,寻求最优路径选择策略,抽象出一种应用服务调用的实现框架.实验证明:可以保证所得调度方案满足服务优先关系约束,充分表明该方法的有效性.

关键词：服务调度路径优化谐振子理论

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基于时空相关属性模型的公交到站时间预测算法

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软件学报 2020年第3期31卷 648-662页

作者：赖永炫张璐杨帆卢卫王田 (厦门大学信息科学与技术学院软件工程系福建厦门361005 (厦门大学深圳研究院广东深圳518057 厦门大学航空航天学院自动化系福建厦门361005 中国人民大学信息学院计算机系北京100872 华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021

公交车辆到站时间的预测是公交调度辅助决策系统的重要依据,可帮助调度员及时发现晚点车辆,并做出合理的调度决策.然而,公交到站时间受交通拥堵、天气、站点停留和站间行驶时长不固定等因素的影响,是一个时空依赖环境下的预测问题,颇具... 详细信息

公交车辆到站时间的预测是公交调度辅助决策系统的重要依据,可帮助调度员及时发现晚点车辆,并做出合理的调度决策.然而,公交到站时间受交通拥堵、天气、站点停留和站间行驶时长不固定等因素的影响,是一个时空依赖环境下的预测问题,颇具挑战性.提出一种基于深度神经网络的公交到站时间预测算法STPM,算法采用时空组件、属性组件和融合组件预测公交车辆从起点站到终点站的总时长.其中,利用时空组件学习事物的时间依赖性与空间相关性.利用属性组件学习事物外部因素的影响.利用融合组件融合时空组件与属性组件的输出,预测最终结果.实验结果表明,STPM能够很好地结合卷积神经网络与循环神经网络模型的优势,学习关键的时间特征与空间特征,在公交到站时间预测的误差百分比和准确率上的表现均优于已有的预测方法.

关键词：到站预测梯度提升树卷积长短期记忆网络

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基于深度学习的情感识别开放平台

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计算机工程与设计 2016年第6期37卷 1510-1514页

作者：林平荣侯志文贵华广州大学华软软件学院软件工程系广东广州510990 华南理工大学计算机科学与工程学院广东广州510006

为降低开发者的开发和推广成本,加快开发者的开发速度,把情感识别技术广泛应用到互联网及其它场景,提出一个基于深度学习的情感识别开放平台,把情感识别关键技术及服务封装成应用程序编程接口开放出去。研究平台的需求和采用的关键技术... 详细信息

为降低开发者的开发和推广成本,加快开发者的开发速度,把情感识别技术广泛应用到互联网及其它场景,提出一个基于深度学习的情感识别开放平台,把情感识别关键技术及服务封装成应用程序编程接口开放出去。研究平台的需求和采用的关键技术,据此进行平台设计与实现,重点阐述平台采用的关键技术:Struts2+Spring+JPA框架、卷积神经网络、OpenID+OAuth认证授权等。案例验证了该平台的可行性及算法的有效性。

关键词：开放平台深度学习情感识别卷积神经网络 Spring框架 OAuth协议

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基于5G联网与深度学习的智能水表

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科学与财富 2022年第6期 25-26页

作者：陈钰东张子财方育凯广东东软学院计算机电子信息工程系广东佛山 528010 广东东软学院计算机电子信息工程系广东佛山 528010 广东东软学院计算机电子信息工程系广东佛山 528010

本项目要设计的是基于5G联网与深度学习的智能水表,该水表既有传统水表功能也有许多创新功能,水表上传用户的用水数据到云端,云端进行深度训练生成数学模型反馈给水表,从而实现水表检测漏水,同时用户可通过网络实时接收水表数据进而控... 详细信息

本项目要设计的是基于5G联网与深度学习的智能水表,该水表既有传统水表功能也有许多创新功能,水表上传用户的用水数据到云端,云端进行深度训练生成数学模型反馈给水表,从而实现水表检测漏水,同时用户可通过网络实时接收水表数据进而控制水表,该水表分为两种类型:一种为生活用水保障型,一种为工业用水管控型.

关键词：检测漏水 5G联网深度学习数学模型水质检测

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一种基于组合Monad的纯函数式通道系统操作

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计算机工程与应用 2004年第25期40卷 88-89,95页

作者：袁华强孙永强东莞理工学院计算机科学与技术系东莞理工学院软件研究所广东东莞523106 上海交通大学计算机科学与工程系

Monad作为构造纯函数式语言的工具,能构造出诸如错误处理、状态、IO等非纯函数式语言的特征。该文通过组合状态转换Monad和异常处理Monad来定义纯函数式语言通道系统操作,给出了通道系统操作的操作语义。

关键词：纯函数式语言 Monad

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基于unboxed数据类型的纯函数式I／O系统的实现

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计算机应用与软件 2008年第1期25卷 93-95页

作者：袁华强孙永强东莞理工学院软件学院广东东莞523808 上海交通大学计算机科学与工程系上海200030

采用unboxed数据类型实现纯函数式I/O系统,通过一个由unboxed数据类型定义的程序转换系统将纯函数式I/O程序转换为C语言代码,其中着重讨论了基本操作ccall的实现。

关键词：纯函数式语言 I/O系统 unboxed数据类型 C语言代码

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基于随机森林算法的高校学生就业岗位预测研究

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数字化用户 2023年第11期29卷 145-147页

作者：李红梅广东白云学院大数据与计算机学院软件工程系　广东　广州　510450

机器学习是人工智能的一个分支，被广泛应用于各种领域。本文针对高校毕业生就业岗位难以准确预测等一系列问题，提出了利用随机森林算法对毕业生就业岗位进行预测，并通过实验结果验证了算法模型的有效性，这为高校就业形势分析提供了... 详细信息

机器学习是人工智能的一个分支，被广泛应用于各种领域。本文针对高校毕业生就业岗位难以准确预测等一系列问题，提出了利用随机森林算法对毕业生就业岗位进行预测，并通过实验结果验证了算法模型的有效性，这为高校就业形势分析提供了可靠的参考依据，也为高校教育改革和发展提供了一定的参考。

关键词：机器学习随机森林数据处理就业岗位

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基于多层神经网络的机电伺服系统积分鲁棒控制

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机床与液压 2020年第23期48卷 142-146页

作者：吉珊珊陈传波东莞职业技术学院计算机工程系广东东莞523808 华中科技大学软件工程学院湖北武汉430074

针对含有模型不确定性的机电伺服系统,设计一种基于多层神经网络干扰补偿的控制策略。通过多层神经网络对与状态有关的干扰进行在线估计,以提高基于模型前馈控制输入的补偿精度,然后结合误差符号积分鲁棒(RISE)反馈控制方法,通过RISE的... 详细信息

针对含有模型不确定性的机电伺服系统,设计一种基于多层神经网络干扰补偿的控制策略。通过多层神经网络对与状态有关的干扰进行在线估计,以提高基于模型前馈控制输入的补偿精度,然后结合误差符号积分鲁棒(RISE)反馈控制方法,通过RISE的鲁棒增益处理神经网络逼近误差与未估计干扰,从而抑制干扰对伺服性能的不利影响。基于Lya⁃punov稳定性理论,证明了所提出控制器的闭环系统半全局渐近稳定,且系统所有信号有界。仿真结果表明:所提出的控制策略具有很好的干扰抑制能力,可显著提高机电伺服系统的跟踪精度。

关键词：机电伺服系统建模不确定性鲁棒控制多层神经网络

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