IC卡分类及其应用分析

1970年，第一张芯片识别卡在日本问世，由于技术专利的封锁和对其应用认识的不足，识别卡并没有对人们的生活产生什么影响。截止到20世纪90年代中期，做智能卡商业的公司没有任何盈利。但90年代后期，电信业、银行业的迅猛发展，智能卡专利技术的到期，促使IC卡的应用(健康卡、消费管理卡、身份识别等)在世界各国迅速推广，带动了IC卡技术的蓬勃发展，原有技术不断提高，新的识别技术不断被发明出来，尤其是射频识别技术的兴起，进一步拓展了IC卡的应用领域。我国实施金卡工程以来，IC卡的应用逐渐扩展到了社会的方方面面。本文对IC卡做了详细分类，同时对IC卡的主要应用及前景做了分析。     

考试管理的智能化与指纹识别技术

为了杜绝考试中存在的考生替考现象，保证考生身份的真实性、可靠性、有效性，本文将指纹识别技术应用到考试管理中。对指纹识别技术在考试中的应用作了相应的探讨，以及考试系统的设计方案。     

消防信息化项目风险管理

风险管理一直是项目管理中的重点和难点问题.本文对风险识别、风险评估及风险应对进行研究,对项目管理过程中的风险问题做了全面的阐述,希望能对广大项目管理人员起到抛砖引玉的作用.     

福建省游泳场馆游泳者风险管理问题研究

结合福建省游泳场馆游泳者现状,采用多种方法游泳者风险及游泳场馆溺死问题进行研究,旨在建立游泳场馆安全管理体系.研究结果表明,游泳场馆游泳者风险源包括23个风险因素,福建省游泳场馆游泳者面临12个主要风险因素,游泳场馆可以采用风险避免、风险控制、风险转移和风险自留四种方法应对游泳者风险.     

基于CAJViewer的学术文献使用技巧

学术文献保存格式除了传统的PDF外,还包括CAJ、KDH、NH、CAA、TEB等格式,CAJViewer作为一款专门的文献浏览软件,通吃这些文献格式,具有浏览页面、查找文字、文本识别、邮件传输等九大功能,可取代AdobeReader阅读器对PDF的浏览功能,也不需要单独使用OCR软件而进行文本识别,灵活使用其功能,可极大地方便用户对学术文献的浏览和使用。     

关于高速公路企业运营效益风险分析和研究

随着投入运营的高速公路规模扩大,高速公路企业面临的风险状态会更复杂,风险可能导致的损失也随之增大,企业的风险决策将更困难.本文首先对运营效益进行了概述,分析也其构成;并对运营效益风险进行识别和分析,在市场与政策风险、财务风险、对外投资、生产风险、技术风险等方面对指标进行构建.     

图情领域虚拟现实研究热点主题和发展趋势分析

选择Web of Science核心数据库中的图情领域近30年关于虚拟现实技术的期刊论文和会议论文,基于LDA模型对文献摘要进行主题分析,并对各个主题的热点及趋势做出分析发现,图情领域中与虚拟现实相关的论文主要分为5个主题：数字文化遗产、图书馆服务、信息资源、用户体验、信息系统管理。基于各个主题当前的研究现状,图情领域VR研究的未来发展应持续探索文化遗产的数字保护和传承研究,促进VR技术与图书馆服务深度融合研究,加强VR信息资源及应用场景建设研究,推动以用户为中心的VR技术影响研究。     

培养通情达理的宝宝

胖胖因妈妈没有给他买奥特曼,气得呜呜哭,见妈妈不理他,索性更加放肆地躺在超市的地上大哭大叫,我喜欢!我就要!……妈妈怎么劝都没用。宝宝稍不顺心便大哭不止的情景时常可见。正确表达自己的情绪、理解他人的情绪是儿童应对社会人际关系必须具备的一种心理技能。培养孩子如何表达、理解情绪,做个通情达理的宝宝非常重要。     

怎样识别中考物理试题中的“陷阱”

为了考查学生的思维能力,各地中考命题者往往在物理试卷中精心设计极具迷惑性的"陷阱"题,干扰考生正常的思维过程,稍一疏忽,就会掉进巧布的"陷阱",误入妙设的圈套,酿成谬误.为此,我们必须具备扎实的基础知识,良好的心理素质,严密的思维能力,洞察题中"陷阱",准确运用知识,解后回头检查,确保万无一失.以下就如何识别思维性"陷阱"分类剖析如下.     

Extraction of novel features for emotion recognition

Hilbert-Huang transform method has been widely utilized from its inception because of the superiority in varieties of areas. The Hilbert spectrum thus obtained is able to reflect the distribution of the signal energy in a number of scales accurately. In this paper, a novel feature called ECC is proposed via feature extraction of the Hilbert energy spectrum which describes the distribution of the instantaneous energy. The experimental results conspicuously demonstrate that ECC outperforms the traditional short-term average energy. Combination of the ECC with mel frequency cepstral coefficients (MFCC) delineates the distribution of energy in the time domain and frequency domain, and the features of this group achieve a better recognition effect compared with the feature combination of the short-term average energy, pitch and MFCC. Afterwards, further improvements of ECC are developed. TECC is gained by combining ECC with the teager energy operator, and EFCC is obtained by introducing the instantaneous frequency to the energy. In the experiments, seven status of emotion are selected to be recognized and the highest recognition rate 83.57% is achieved within the classification accuracy of boredom reaching 100%. The numerical results indicate that the proposed features ECC, TECC and EFCC can improve the performance of speech emotion recognition substantially.