基于生物特征识别的家居安防专利技术综述

本文针对家居安防专利申请迅速发展的趋势,选择基于生物特征识别的家居安防技术专利文献为样本,从技术分支、年度申请量、主要申请人分布以及核心专利等方面进行了统计分析,并对其技术发展趋势进行了梳理,有助于审查员进行该领域专利创造性水平的评价以及企业在该领域的专利布局和技术优化。     

轻体育浅析

大多数人都知道音乐能愉悦心情、解除疲劳,给人以美的享受,在运动锻炼时也同样能像音乐那样,这是完全有可能的,轻体育就能帮你实现这个愿望。轻体育是运动领域里的一个新概念,在许多发达国家,促进健康领域,公共卫生领域受到前所未有的重视,故在体育健身中大力推荐轻体育。轻体育非常易于展开,无论你在什么地方什么时候,只要你想锻炼,随时都可进行。     

轻体育浅析

大多数人都知道音乐能愉悦心情、解除疲劳,给人以美的享受,在运动锻炼时也同样能像音乐那样,这是完全有可能的,轻体育就能帮你实现这个愿望。轻体育是运动领域里的一个新概念,在许多发达国家,促进健康领域,公共卫生领域受到前所未有的重视,故在体育健身中大力推荐轻体育。轻体育非常易于展开,无论你在什么地方什么时候,只要你想锻炼,随时都可进行。     

国外个性化旅游推荐研究现状

个性化旅游推荐技术是解决目前旅游业信息爆炸问题的关键技术,国外在相关领域的研究较为前沿。本文总结分析了近年来与个性化旅游推荐相关的国外学者研究状况。个性化旅游推荐技术是在个性化电子商务推荐系统研究出现之后才有的研究领域,目前国内外对于个性化旅游推荐技术的研究已经非常深入,未来在这方面的研究将会是对更准确的推荐结果的追求。     

融合专利与论文信息的内容挖掘和引用基础的企校创新合作推荐研究

[目的/意义]随着科技发展，创新成为企业的立身之本，推进企校合作有助于企业在市场竞争中占有一席之地。[方法/过程]构建了融合专利与论文信息的内容挖掘和引用基础的组合相似度计算的企校合作推荐模型，组合相似度计算包括细分领域分类代码、关键词和引用基础3个维度。并利用我国人工智能领域前50强企业同高校之间的合作推荐做实证分析，且从比较研究和结果分析两个角度进行验证。[结果/结论]企校创新合作机构推荐模型能够取得较好的结果，有助于企业寻找具体研究领域的恰当高校合作机构，在一定程度上能够促进我国企校机构间深度合作，推动企校机构创新共赢。     

基于深度信念网络的音乐情绪分类算法研究

随着娱乐媒体行业的发展,音乐已成为了人们生活中必不可少的一部分,但是面对海量的音乐数据,如何根据不同环境以及用户的不同心情推荐出合适的音乐已成为近些年研究的热点问题。在此背景下,基于情绪的音乐分类任务受到了越来越多的关注。音乐是抒发人类生活情感的一种艺术,因此可以通过计算机技术提取音乐特征识别音乐包含的情绪。本技术基于深度信念网络,结合卷积神经网络提出了一种音乐情绪分类算法。实验证明,该方法在音乐情绪分类任务上较传统机器学习方法和原始深度信念网络都有较好的效果提升。     

LISP协议专利分析

<正>本文主要对LISP技术领域专利申请趋势和发展情况进行了介绍,同时对该领域的技术分支以及主要技术分支的代表专利进行了分析,有助于企业、高校等研发主体全面了解LISP协议的基本发展态势,对于企业、高校等主要创新主体的技术研发、专利布局提供参考。     

数字音乐信息组织与基于旋律的数字音频音乐信息自动分析技术研究

随着计算机技术和网络技术的迅猛发展，数字音乐信息的数量在急剧增加，用户对数字音乐信息的需求也随之增长。不断增长的数字音乐信息量和用户需求对数字音乐信息的组织和检索技术提出了新的要求。计算机领域和信息管理领域的学者们意识到了这一点，寻求数字音乐信息有效组织方法的研究工作已经在很多国家开展起来。国内外的学者们的研究工作已经取得了比较多的研究成果，但是这个研究领域中还存在着一些需要解决的问题：从数字音乐外部特征入手的研究项目得到的音乐元数据方案，不能很好地满足我国民族音乐描述的要求；从音乐内容特征出发的研究项目在基于旋律的MIDI音乐信息组织方面以及数字音频音乐信息的非感性特征的抽取方面取得了比较令人满意的效果，但是对数字音频音乐信息旋律提取的研究一直没有取得突破性进展，本论文针对前人研究中没有解决的问题进行了一些尝试性研究。作者首先对数字音乐信息组织与检索研究领域内的研究现状进行了全面、详尽的调研。随后作者分别和讨论了与音乐信息数字化相关的一些基本问题。在分析、比较了现有的数字音乐元数据方案的优点和不足的基础上，对DC进行了面向数字音乐信息以及兼容我国民族音乐信息的扩展，解决了现有音乐元数据方案不能很好的描述我国民族音乐的问题。接下来作者从理论上探讨了数字音频音乐自动分析和检索基本技术，主要研究了音乐旋律的表示方法以及基于旋律的音乐信息检索匹配算法，在分析已有的旋律表示法和旋律匹配算法的基础上，提出了新的旋律表示法和与之相对应的旋律匹配算法。在本研究的实验部分，作者使用数字信号处理的基本方法、基频提取算法以及基频音乐转换算法对三组数字音频音乐信息样本进行了自动分析和处理，并比较了不同基频提取算法之间的效果差异。在分析实验结果的基础上，作者提出了优化的基频-音名转换算法，使处理结果和原始乐谱之间的差异进一步缩小。本论文的主要创新之处有以下4点：1）在国内首次对数字音乐信息组织与检索研究领域的研究现状进行了全面、详尽的调研，并对现有的数字音乐信息组织与检索理论和方法进行了系统分析和归纳，为以后的研究提供了很好的参考资料。2）在分析现有数字音乐元数据方案特点的基础上，对已有的元数据方案DC进行了面向数字音乐信息并且兼容我国民族音乐信息的扩展，在国内首次对数字音乐元数据方案进行了比较深入的研究。3）在比较、分析现有的音乐旋律表示方法和旋律匹配算法的基础上，提出了新的旋律表示方法和旋律匹配算法，在一定程度上提高了现有旋律匹配算法的效率。4）首次在国内设计实施了基于旋律的数字音频音乐信息自动分析实验，得到了非常接近原始乐谱的音名序列，为将来提取音乐旋律打下了很好的基础。     

浅谈数字图书馆个性化信息推荐系统

推荐系统是一种在特定类型的数据库中进行知识发现的应用技术,使用多种数据分析技术为用户提供更好的服务,向用户主动、及时、准确地提供所需信息,并能根据用户对推荐内容的反馈进一步改进推荐结果,并对个性化推荐系统的概念、对推荐系统的定位以及推荐系统实现的主要技术分析、发展等进行了探讨。     

主动承接政府职能 促进学会改革发展

积极主动承接政府部门转移出来的部分职能,是学会改革的一个重要内容,既有助于扩大学会的影响,也有助于增强学会活力。近年来福建省农学会在开展专业技术高级职称资格评审认定,推荐、评审农业科技奖励方面进行了一些有益的尝试并取得初步成效。     

基于分层嵌入模型推荐系统的研究

随着基于位置的服务应用的日益普及,基于位置的社交网络(LBSN)已经吸引了大量用户在他们的偏好兴趣点签到,并和朋友分享他们访问这些兴趣点的经验,兴趣点推荐方法有助于帮助用户探索周边生活环境,提高生活质量。最近有一些研究表明在兴趣点推荐中使用嵌入技术一个提高兴趣点推荐的准确率和效率。然而,这些研究并没有将分层结构应用到嵌入技术当中。本文我们提出了一种基于分层嵌入技术的兴趣点推荐模型来进行兴趣点推荐,进一步优化了兴趣点推荐的准确率和效率。在真实大型数据集(Foursquare)上的实验结果表明,该模型在推荐准确率和召回率等评价指标上都取得了更好的结果。     

UTAUT及其在信息系统研究中的应用与展望

[目的/意义] UTAUT被广泛应用于用户的信息技术使用意向与行为研究中,梳理和总结UTAUT在信息系统领域的重要研究成果,有助于研究者们把握UTAUT未来研究的思路和方向。[方法/过程] 将研究问题分为技术采纳研究、用户满意度研究、技术持续使用研究和技术推荐研究4个方面,总结研究取得的成果,并指出存在的问题和未来的研究方向。[结果/结论] 现有研究存在"缺乏纵向研究""模型结构不完善""部分影响因素存在争议""缺乏实际行为的验证研究""技术推荐问题无直接结论"和"缺乏组织环境下的研究"等问题,进行动态分析、引入丰富的调节变量、结合客观数据验证用户实际行为、完善技术推荐问题研究、结合组织特征分析技术使用行为、拓展新技术和新型系统的应用研究、关注系统设计及优化问题等都是未来值得关注的研究方向。     

基于共享知识迁移学习的跨领域推荐研究

【目的/意义】基于迁移学习理论，提取多领域间共享知识模型，并进行有效的领域适应，提升目标领域推荐 性能。【方法/过程】充分利用领域中的用户-物品评分矩阵，分别对多领域用户和物品进行潜在特征提取，并将用 户-物品特征向量分别进行特征聚类；同时对多领域特征矩阵进行领域适应融合，得到共享知识模型；最后再运用 迁移学习理论与方法，将收敛的共享知识模型从源领域迁移至目标领域，提高目标领域推荐性能。【结果/结论】实 验结果表明，首先，多领域信息融合较于单领域推荐有着更好的推荐性能；其次，本文所提出的基于共享知识迁移 学习的跨领域推荐模型在推荐效果上要优于当前业界已有的其它跨领域推荐算法。     

移动推荐研究综述

移动设备正在成为信息检索的一个主要平台。移动应用是移动用户检索信息的主要工具。用户进行信息检索时会面临过载问题。推荐技术通过收集用户行为数据、建立偏好模型、选取个性化内容的方法来改善信息过载带来的负面影响。移动领域具有同样的信息过载问题,融合推荐技术能提高移动应用的效率。移动推荐系统技术综述将会介绍移动推荐系统应用方面的主要技术。     

大学生音乐素质教育初探

大学生音乐素质教育是高校素质教育中的重要组成部分,对于培养大学生正确的审美观、感知鉴赏力以及训练大学生的创新能力都有举足轻重的作用,同时还有助于营造良好的校园文化氛围,推进校园文化建设。本文对目前大学生音乐素质教育的现状进行剖析,并提出自己的设想,使音乐素质教育更加科学合理。     

移动社交网络推荐技术研究进展

【目的/意义】基于移动互联网的社交网络飞速发展,对传统的推荐技术提出了新挑战。为了开展进一步研 究,厘清种类与方法十分必要。【方法/过程】分析了传统互联网推荐系统、信息物理方法以及机器学习方法三大类 推荐系统。通过研究代表性的论文,比较了常见推荐算法模型的优缺点。【结果/结论】结果表明：很难找到一种“万 能的”模型,使移动社交网络的推荐系统在实时性、准确性和多样性等关键特征取得满意的结果。移动社交网络推 荐技术可能取得突破的领域,将是多种模型的综合运用。     

大学生音乐素质教育初探

大学生音乐素质教育是高校素质教育中的重要组成部分,对于培养大学生正确的审美观、感知鉴赏力以及训练大学生的创新能力都有举足轻重的作用,同时还有助于营造良好的校园文化氛围,推进校园文化建设。本文对目前大学生音乐素质教育的现状进行剖析,并提出自己的设想,使音乐素质教育更加科学合理。     

音乐治疗在我国临终关怀领域中的现状研究

目前,我国迈向老龄化的人口越来越多,临终的患者也在增加,这就代表着临终关怀这一服务的需求量也在随之上涨。已有研究证明,音乐治疗在临终关怀服务方面能起到一定的辅助作用。本文尝试从国内音乐治疗在临终关怀中使用的技术、评估方法和对患者心理病理方面的影响进行阐述,同时对此领域中还存在的问题和不完善的地方进行分析,希望为今后音乐治疗在临终关怀领域的发展提供帮助。     

知识网格与电子商务智能推荐理论研究

在日趋激烈的竞争环境下,电子商务推荐系统能有效地保留客户,提高电子商务系统的销售的有效手段。介绍了电子商务推荐技术和系统的研究现状,分析了现有技术和系统存在的质量、实时性和规模性问题,探讨了网格技术、知识网格和本体论在相关领域取得的进展,提出基于知识网格与电子商务智能推荐系统的构想。     

基于内容过滤的网络招聘双向推荐系统研究

个性化推荐在网络中应用越来越广泛,在电子商务中表现尤其突出,然而个性化推荐技术在网络招聘推荐领域的应用却不是很成熟。设计了基于内容过滤的网络招聘双向推荐系统,利用简历的特性获取用户需求信息并提取特征项,建立需求向量,通过计算向量相似度进行推荐,依据统计用户历史信息调整权重值的大小,进而增强系统的可靠性。实验表明：本系统一定程度上可以提高用户的满意度,提高推荐的成功率,增加用户对系统的信任程度。