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高職學(xué)生綜合技能評估系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)

結(jié)合高職院校職業(yè)技能的評估情況，利用流行的網(wǎng)絡(luò)開發(fā)技術(shù)，應(yīng)用改進的決策樹ID3算法和XML技術(shù),，設(shè)計并實現(xiàn)了高職學(xué)生綜合技能評估系統(tǒng),，為高職教學(xué)提供可行的數(shù)據(jù)和決策支持。

發(fā)表于：5/24/2015

LPC與LSF系數(shù)轉(zhuǎn)換的FPGA實現(xiàn)

首先根據(jù)切比雪夫多項式求根法對LPC系數(shù)到LSF系數(shù)轉(zhuǎn)換過程進行分析與推導(dǎo),，并給出了根據(jù)已知的LSF系數(shù)進行逆推求LPC系數(shù)迭代算法,。然后，借助DDS算法原理實現(xiàn)查找表搜索求根,，并在FPGA上實現(xiàn)了LSF系數(shù)到LPC系數(shù)轉(zhuǎn)換,。最后，給出了結(jié)論和分析,。

發(fā)表于：5/21/2015

基于數(shù)據(jù)挖掘的呼叫中心IVR客戶細分研究

語音應(yīng)答業(yè)務(wù)利用率低,、人力需求成本高是一大問題，對此,，結(jié)合案例,，運用CRISP-DW方法,，采用Clementine工具對所得數(shù)據(jù)進行分析處理，得到IVR客戶與地區(qū)分布,、ARPU值和入網(wǎng)時長的關(guān)系,；對IVR客戶進行聚類分析，總結(jié)出其重要特點,；提出相應(yīng)對策,，幫助提高IVR客戶的滿意度和利用率。建立一個C5.0決策樹模型,，分析預(yù)測客戶是基于什么情況才進入IVR系統(tǒng)的,。分析IVR客戶與入網(wǎng)時長、地區(qū),、ARPU值之間的規(guī)則,，有助于更準確地了解IVR客戶并對其細分。

發(fā)表于：5/18/2015

一種基于文件預(yù)測的分布式緩存模型

在分布式存儲中,，客戶端的數(shù)據(jù)訪問請求并非完全隨機,，它是由程序或者用戶的行為驅(qū)動，因此文件訪問順序是可以預(yù)測的,；服務(wù)器端收到的訪問請求在時間軸上也非平坦分布,，因此服務(wù)器有時繁忙有時空閑。為此,，提出了一種基于文件預(yù)測的分布式緩存模型,，在客戶端預(yù)測將要訪問的文件，并利用服務(wù)器空閑時間傳輸預(yù)測文件,。

發(fā)表于：5/18/2015

LabVIEW中調(diào)用MATLAB進行信號處理方法研究

系統(tǒng)是由若干互相有著某種聯(lián)系的單元組成的一個能夠完成某種功能的整體,。信號作用于某系統(tǒng)的響應(yīng)如何，需要以某種方式去分析,。系統(tǒng)分析需要經(jīng)過3個過程：(1)建模,，以理論為基礎(chǔ)，對所要研究的對象創(chuàng)建一個數(shù)學(xué)模型,；(2)分析該模型,；(3)做出合理的物理解釋。分析過程很關(guān)鍵,，方式方法很多,，工具也很多，MATLAB和LabVIEW是常用的兩個軟件分析平臺,。

發(fā)表于：5/13/2015

持續(xù)投入成就100億華為“雙驅(qū)”戰(zhàn)略在路上

在如今的全球通信行業(yè),，華為已經(jīng)站到了頂峰。在搶占了許多跨國巨頭的市場份額之后,，那些跨國巨頭曾經(jīng)面臨的壓力也落在了華為的身上,，畢竟通信設(shè)備市場需求不振不是短時間內(nèi)能扭轉(zhuǎn)的,。不過這家在外界看來過于嚴謹、的技術(shù)型公司,，沒有因此冒出“高處不勝寒”之類的感慨,，而是主動轉(zhuǎn)向“服務(wù)”要增長，致力于搭建“產(chǎn)品”與“服務(wù)”雙動力的發(fā)展模式,。

發(fā)表于：5/13/2015

基于數(shù)據(jù)庫的大量電子表格的自動填寫

制作填寫電子表格在今天已是一項非常常見的工作了,。很多時候，都需要將手頭的數(shù)據(jù)統(tǒng)計匯總填寫成表格樣式以供閱讀和報告,。為了完成復(fù)雜一些的功能,，需要在電子表格中嵌入公式和程序代碼，以減少人工的工作量,，并減少錯誤的發(fā)生,，提高工作效率[1-2]。鑒于Microsoft Excel電子表格軟件的強大功能,，它基本成為電子表格的代名詞,因此,以下主要以Excel為例進行討論,。

發(fā)表于：5/11/2015

基于Web GIS技術(shù)的交通流量分析系統(tǒng)

隨著中國城市化進程的加速，城市規(guī)模的不斷擴大以及城市車輛的不斷增加,，導(dǎo)致道路負荷日益加重,，城市交通擁堵情況越來越嚴重。這種現(xiàn)象不僅制約了社會發(fā)展的速度,，而且給城市的建設(shè)者,、管理者提出了一系列的難題[1-3]。為解決這一難題,，交通流量分析系統(tǒng)應(yīng)運而生,，隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展，該系統(tǒng)在智能交通系統(tǒng)(ITS)領(lǐng)域占了很重要的部分,。但是目前我國公路交通流量分析工作比較薄弱,，所提供的交通流量信息無法滿足公路管理的需求，在新的外界環(huán)境下,，如何進一步利用現(xiàn)有的新技術(shù),，使得交通流量分析系統(tǒng)更好地服務(wù)于交通運輸安全及環(huán)境，已經(jīng)成為交通信息化討論的一個熱點問題,。

發(fā)表于：5/11/2015

科技公司如何利用數(shù)據(jù)讓用戶習(xí)慣成癮,？

GSN Games 是一家移動游戲公司，開發(fā)撲克和賓果 (bingo) 一類的游戲產(chǎn)品,。這家公司每天能夠從玩家正在使用的手機和平板電腦中搜集數(shù)十億數(shù)字信號——一切信息應(yīng)有盡有,，玩家的游戲時間,、游戲類型，甚至是他們面對游戲失敗的反應(yīng),。如果兩個用戶在同型號的手機上下載了同樣一款游戲,，僅僅在五分鐘之內(nèi)，他們各自所玩的游戲就會開始變得不同——每個游戲都會自己調(diào)整,，以適應(yīng)玩家的風(fēng)格,。

發(fā)表于：5/11/2015

基于特征聚類集成技術(shù)的組特征選擇方法

特征選擇[1]指從一組特征中挑選出一些最有效的特征以達到降低特征空間維數(shù)的目的的過程，是模式識別和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一項必不可少的技術(shù),，在數(shù)據(jù)預(yù)處理中發(fā)揮重要作用,，它廣泛應(yīng)用于文本分類、生物信息學(xué)和信息檢索等方面,。尤其在海量高維數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)的今天,，許多機器學(xué)習(xí)算法受不相關(guān)和冗余特征的影響，而通過選擇合適的特征選擇算法,，可以有效地去除不相關(guān),、冗余特征，加速數(shù)據(jù)挖掘的過程,，提高學(xué)習(xí)算法的泛化性能和運行效率,，得到更加簡單和容易理解的學(xué)習(xí)模型[2-3]。

發(fā)表于：5/10/2015

一種基于版權(quán)保護的HEVC視頻水印算法

隨著硬件條件的不斷改善,，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量近年來有著突飛猛進的增長,，尤其是數(shù)字媒體的傳播數(shù)量。2013年1月,，為了滿足人們對高清視頻的需求,，視頻壓縮標準高性能視頻編碼HEVC（High Efficiency Video Coding）作為可替代H.264編碼標準的新一代國際標準被正式提出使用。HEVC是ITU-T組織和ISO/IEC組織聯(lián)合開發(fā)的視頻編碼標準,，對以前的視頻格式進行了多方面的改革,，其僅需H.264/AVC一半帶寬就可播放相同質(zhì)量的視頻[1]，因此數(shù)字視頻也將更容易被復(fù)制和修改,，與此同時,，數(shù)字視頻的保護問題也得到了研究者們的注意。

發(fā)表于：5/7/2015

不同拓撲結(jié)構(gòu)的并行粒子群優(yōu)化算法的實現(xiàn)

料子群優(yōu)化PSO（Particle Swarm Optimization）算法最早于1995年由EBERHART博士和KENNEDY博士提出[1],，由于實現(xiàn)容易,、精度高和收斂快等優(yōu)點，引起了學(xué)術(shù)界的重視,，并且在實際問題的解決中展示了其優(yōu)越性,。

發(fā)表于：5/7/2015

基于AFOPT-tree的最大頻繁項集挖掘

1993年AGRAWAL R等人提出了一個重要的反映大規(guī)模數(shù)據(jù)中項目集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系的研究課題[1]，找出屬性間有價值的關(guān)系，即關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究,。頻繁項集的挖掘是獲取關(guān)聯(lián)規(guī)則不可或缺的步驟,。但挖掘頻繁項集時需要考慮太多的候選項集。最大頻繁項集中已經(jīng)隱含了所有的頻繁項集,，并且在許多數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中也只需要挖掘最大頻繁項集,，而不是獲取所有的頻繁項集，因此對最大頻繁項集的挖掘具有重大的現(xiàn)實意義,。

發(fā)表于：5/6/2015

按事件時空聯(lián)機分析處理與可視化

研究表明,，犯罪在地理時空分布并不均勻，而是表現(xiàn)出一定的時空聚集特性,，這種聚集性常用“犯罪熱點”來表述[1],。通常犯罪現(xiàn)象高度集中的時段或區(qū)域就是犯罪熱點。隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展和社會的轉(zhuǎn)型,，犯罪急劇增加,，治安形勢日益嚴峻[2]，如何有效地找到犯罪熱點,，科學(xué)地配置警力資源,，提高警務(wù)工作效率是一個值得研究的課題。

發(fā)表于：5/6/2015

一種基于HBase的海量微博數(shù)據(jù)高效存儲方案

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,，互聯(lián)網(wǎng)用戶激增,，同時產(chǎn)生了海量的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。據(jù)不完全統(tǒng)計,，截至2012年12月底,，新浪微博注冊用戶數(shù)已超過5億，每天新浪微博用戶發(fā)博量超過1億條,。微博的使用人群數(shù)量基數(shù)大,，狀態(tài)信息更新頻繁，信息傳播迅速,，這為研究網(wǎng)絡(luò)用戶行為與心理提供了充足的資源,，也帶來了挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：5/5/2015