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检索条件"机构=计算机科学与技术系软件新技术国家重点实验室南京大学"
1561 条 记 录,以下是1541-1550 订阅
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类库检索和一个基于联想网络的类库检索工具
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计算机研究与发展 1997年 第S1期34卷 155-160页
作者: 吕枫华 王和珍 费翔林 南京大学计算机科学与技术系 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
文中分析了类库检索中的困难,着重讨论了用户需要的目标类与类库中候选类的比较方法,给出了类相似性的模糊评判方法,并实现了一个基于联想网络的类库检索工具.
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将基于PRAM模型的算法转换为基于LogP模型的算法的一种方法
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小型微型计算机 1997年 第6期18卷 27-33页
作者: 焦进 张晓云 姜殿启 张德富 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京大学计算机科学与技术系
本文提出了一种将基于PRAM模型的并行算法转换为基于LogP模型的并行算法的方法,并通过在算法的通信结构有向无环图上进行线性分组的方法。
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一个基于数据库的持久对象管理
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计算机研究与发展 1997年 第S1期34卷 299-302页
作者: 费翔林 吕枫华 王和珍 熊伟 南京大学计算机科学与技术系 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
长期以来,程序设计语言和数据库管理统一直沿着不同的方向独立地发展.随着计算机应用的不断深入,迫切需要把数据的持久性管理和强有力的语言处理能力结合起来.文中介绍了在BorlandC++3.1的基础上,利用数据操作语言... 详细信息
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DMUIGS:一个直接操纵式用户界面自动生成
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计算机研究与发展 1997年 第S1期34卷 161-164页
作者: 费翔林 吕枫华 王和珍 杨闯 南京大学计算机科学与技术系 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
DMUIGS是一个直接操纵式用户界面自动生成统,它能通过直接操纵方式辅助进行Windows应用程序的GUI设计,并自动生成C++等面向对象语言的源程序.文中着重介绍了DMUIGS的设计思想和实现技术
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分布式共享内存的技术和实现
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计算机研究与发展 1997年 第5期34卷 327-331页
作者: 李群 谢立 孙钟秀 南京大学计算机科学与技术系及软件新技术国家重点实验室
分布式共享内存结合了分布式内存结构与共享存储结构的优点,具有可扩充性、通用性、方便性.本文论述了在实现DSM统中存在的问题。
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小型文件传输协议TFTP的形式化描述和自动生成工具EIT
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计算机研究与发展 1997年 第S1期34卷 136-140页
作者: 丁晋 杨培根 南京大学计算机科学与技术系 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
文中给出了小型文件传输协议TFTP的ESTELLE语言的形式化描述及自动生成工具EIT,并对ESTELLE语言进行了扩展.引入限定注释机制,使描述功能增强,协议描述与实现环境更加独立,提高了协议软件的可移植性.
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基于工作站网的对象远程执行机制
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计算机研究与发展 1997年 第S1期34卷 106-109页
作者: 周颖 王晨 明光春 张德富 南京大学计算机科学与技术系 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
文中把对象观点引入分布并行领域,提出了一种对象远程执行机制.首先分析了主动对象的必要性,提出一种主动对象的实现方法,然后描述了远程对象执行机制,并分析它的易用、可扩充和可移植性.
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常规文本到超文本自动转换技术的研究与实现
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计算机研究与发展 1997年 第S1期34卷 187-191页
作者: 黄宜华 尤晓白 纪元 杨文清 张福炎 南京大学计算机科学与技术系 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
文中介绍了一种常规文本到超文本自动转换技术的设计与实现,该统可对具有自然目录结构的常规文本,在目录自动识别和标注的基础上,自动转换为具有顺序层次链的超文本文档.
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Hash Hash^(-1)并行Join算法
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计算机研究与发展 1997年 第S1期34卷 76-80页
作者: 金志权 葛芝宾 陈佩佩 谢立 南京大学计算机科学与技术系 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
多处理机统的迅速发展和商品化,促进了并行数据库统的研制.Client/Server统的广泛使用和大型数据库的不断增长,进一步推动了并行数据库的深入研究.文中给出了有效处理数据分布很不均匀的并行Join算法——H... 详细信息
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混合型学习模型HLM中的增量学习算法
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软件学报 1997年 第11期8卷 875-880页
作者: 陈兆乾 周志华 李红兵 谢俊元 南京大学计算机科学与技术系 南京210093 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室 南京210093
混合型学习模型HLM将概念获取算法HMCAP和神经网络算法FTART有机结合,能学习多概念和连续属性,其增量学习算法建立在二叉混合判定树结构和FTART网络的基础上,在给统增加新的实例时,只需进行一遍增量学习调整原结构,不用重新生成... 详细信息
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