关于国内广播式手机电视应用的研究与反思

正手机媒体作为第五媒体,日益引起人们的关注和思考。手机电视作为手机媒体的一个主要应用,正成为国内业界和学界研究的一个重要领域,相关的研究成果丰硕。然而,国内广播式手机电视的发展却不尽如人意:一方面普及率不高,另一方面还没有找到成熟的盈利模式。本文基于国内广播式手机电视的相关研究文献,进行综合分析和反思,希冀以此为切入点,推动我国广播式手机电视应用及其研究的进一步发展。一、广播式手机电视界定的研究国内关于广播式手机电视的概念,目前还没有一个统一界定,归纳起来有三类说法。第一类是装置说,     

微传播监视的政治与社会分析

微传播监视在一定程度上改变了传统监视权力的非对称性,促进了社会监视权力的生成。正确地认识微传播监视的行动取向特征和监视困境,有利于共生政治的形成。     

基于词汇链的关键词自动标引方法

关键词自动标引是一种识别有意义且具有代表性片段或词汇的自动化技术。关键词自动标引可以为自动摘要、自动分类、自动聚类、机器翻译等应用提供辅助作用。本文利用基于知网的词语语义相关度算法对词汇链的构建算法进行了改进,并结合词频和词的位置等统计信息,进行关键词的自动标引。实验证明,该方法可以有效的进行关键词的自动标引。     

基于B/S+C/S模式的期刊网络采编系统研究及其应用

文章分析了现在大部分期刊网络采编管理系统的现状及存在的问题,提出基于B/S+C/S模式的期刊网络采编系统的解决方案,用Powerbuilder及PHP和SQL Server2005实现了期刊网络采编管理系统,运行结果表明整个系统具有很强的可移植性、通用性与可扩展性。     

图书馆图书自动存取机器人的研究与应用

使用图书自动存取机器人是实现图书馆信息化与自动化的重要手段。其关键技术是图书自动识别技术、机器人自动导航技术、图书存取机械手设计及机器人移动装置设计。图书自动存取机器人可以在无人干预的情况下对图书进行识别、搬运和上下架,这不仅降低了图书馆员的劳动强度,还提高了图书上下架的工作效率。     

基于名实体的新闻专题自动综述系统研究与实现

自动综述是指针对特定的主题进行多文档自动摘要,最终提供简洁、重要的信息.新闻专题自动综述是多文档自动摘要的一种应用形式,它可以帮助人们快速了解某个新闻事件的概貌.提出了一种基于名实体的新闻专题自动综述方法.该方法首先从新闻专题的文章集合中识别并挑选出代表新闻要素的时间、地点、人物、机构等名实体,经过语义处理后进行名实体的频率统计.然后根据句子中名实体的频率,结合句子位置、长度等因素计算句子的综合权值选出摘要句,最后根据句子的时间戳信息对句子排序输出得到最终的新闻专题综述.实验结果表明,该方法是有效的,具有实用价值.     

基于SVM的中文书目自动分类及应用研究

将文本自动分类技术应用于图书书目的自动分类中,利用ICTCLAS分词系统对书名和摘要信息进行中文分词,为标题和摘要的特征词赋予不同的权重。在构建基于文本特征矩阵的基础上,结合SVM算法对实验语料进行学习和测试。为了验证TFIDF权重对分类结果的影响,还对词频特征矩阵、TFIDF特征矩阵和混合特征矩阵进行测试和对比。实验证明,基于混合特征矩阵的SVM算法具有良好的分类效果。据此,构建基于SVM的书目自动分类系统。     

基于本体的题名自动分类研究

本文依据中国知网、《中图法》、《中国分类主题词表》等知识库,通过对领域词语的概念化处理、建立推理规则、过滤掉阈值较低的词语等手段,形成领域词语本体知识库;然后,根据待分类题名的语义逻辑关系,结合基于距离的语义相似度的计算规则,形成一种应用于领域词语本体的题名自动分类方法,该方法在一定程度上弥补了文献题名特征不足的缺点,且提高了准确率和召回率。     

基于深度学习的古籍文本自动断句与标点一体化研究

［目的/意义］ 中国拥有海量的古代典籍,利用计算机对古籍文本进行自动断句与标点有助于加快古籍资源的转化利用。现有研究主要存在两个亟待解决的问题。首先,将古籍断句与标点分为两个串行任务,会引起错误传递。其次,自动标注的标点也较为混乱,对长距离可嵌套的成对引号标注研究较少。［方法/过程］ 通过对大规模古籍语料库的标点符号频率统计,结合现有标点符号用法标准,明确古文自动标点的符号体系。根据点号含有断句信息,提出断句标点一体化处理方案,直接在没有断句的古籍文本上进行自动标点。并通过设计多元引号标记集和段首填充占位符,解决长距离可嵌套成对引号的自动标注难题。算法上根据序列标注方法,采用SikuRoBRETa-BiLSTM-CRF在1亿多字的繁体古籍文本语料上完成模型训练。［结果/结论］ 在开放测试集《左传》上,点号标注的F1值为77.09%,断句达到91.72%;对单个引号的标注F1值达到89.28%,成对引号为83.88%。结果表明本文的方法有效地提升了古籍文本的自动断句与自动标点效果,有效地解决了引号的自动标注问题。     

基于流程图自动生成测试用例的方法研究与实现

测试用例的生成工作是指选定被测任务、分析输入数据、确定其取值、并分析对应的输出数据。测试用例自动生成,节省了大量人力投入,用机器替代手工进行许多重复性劳动,也避免了手工编写测试用例的盲目性,提高软件开发效率和软件质量。为了实现软件测试用例的自动生成,介绍一种测试用例自动生成的流程图方法,这种测试技术通过测试逻辑为被测对象配置测试行为,并利用流程图有效生成测试用例,从而提高了测试效率。     

基于B／S模式的中小学机房作品管理系统的开发与应用效果分析

本文分析了中小学机房作品管理的现状及需求,提出基于B／S模式的作品管理设计方案,重点阐述机房作品管理系统的开发思路和实现的技术方法。文章还简单介绍了作品管理系统的使用方法,列明作者在教学中采用系统管理学生作品的效果分析。     

相关词句采集与分析研究

针对目前互联网中相关词句集来源狭窄、没有对相关词的相关性判定公式进行多角度考虑和深层次理论分析等问题,实现相关词采集和分析原型,通过对相关词句集进行去重处理,并利用RSIS、RMRD和DDRW三种方法进行相关词重新排序。将相关词分成五类进行相关词特性分析,并在实证实验中对搜索引擎进行人工和机器混合评测。     

视频会议设备自动巡检方法研究与应用

为保证诸多的视频会议终端设备正常支撑视频会议,需要整个参会的网络和设备维持稳定的工作状态,通常较大规模的网络由内网与公网协同工作,不免受到未知的因素干扰,导致会议中某会场的终端出现非人为故障,需要及时处理.为此,我们讨论了一种在会议中对视频终端进行自动巡检的方法.     

基于协同机制的Tag资源自动分类研究

融合通俗分类法和传统分类法的优点，提出基于协同机制的Tag资源自动分类方案，并对其核心问题进行分析和算法实现。     

基于多词表的自动标引技术研究——新华社新闻稿自动标引的实验

避开汉语分词中的技术特点 ,转向基于多词表自动标引抽词研究是当前中文信息自动主题与分类标引可以采取的一种策略 ,也是最为可行的方法。本文以新华社新闻稿中的题名和导语为对象 ,详细介绍了基于多词表自动标引技术中的词表构建、自动抽词、主题标引和自动分类等技术。并成功设计了新闻信息自动标引的实验系统 ,取得了较好的效果。     

基于集成学习的自动标引方法研究

目前大多数自动标引方法不能有效利用文本中包含的多个特征.而支持向量机、条件随机场模型等统计机器学习模型能够有效利用文本包含的多种特征进行关键词提取.同时,由于各种自动标引模型性能各异,综合利用各种模型进行集成学习方式的自动标引,能够提高自动标引的质量.为了进一步提高自动标引的质量,本文试图整合统计机器学习模型与集成学习方法的优势,对文档进行基于多分类模型综合投票方式的自动标引.实验结果表明基于集成学习方法的自动标引能提高标引结果的查准率和召回率.另外,集成学习标引模型中,基分类器加权的标引结果,优于基分类器未加权的标引结果.     

基于C／S和B／S混合结构下的档案管理系统研究

随着网络技术的不断发展,档案管理系统正向着数字信息化模式发展,本文设计了一个基于c／s和B／S结构相结合的档案管理系统,并探讨了这种模式下的应用优势、技术开发方法和系统的安全机制。参考文献3。     

基于机器学习的自动文摘研究综述

探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等主要过程;重点分析3种主要的机器学习算法：朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场,阐释3种算法的基本思想,在对相关研究进行系统梳理的基础上,给出作者的思考;对3种机器学习算法在训练方法、协同训练与主动学习、类别平衡以及词汇分布等方面存在的共性问题进行深入讨论并提出未来的主要研究方向。     

基于集成学习的自动标引方法研究

目前大多数自动标引方法不能有效利用文本中包含的多个特征。而支持向量机、条件随机场模型等统计机器学习模型能够有效利用文本包含的多种特征进行关键词提取。同时,由于各种自动标引模型性能各异,综合利用各种模型进行集成学习方式的自动标引,能够提高自动标引的质量。为了进一步提高自动标引的质量,本文试图整合统计机器学习模型与集成学习方法的优势,对文档进行基于多分类模型综合投票方式的自动标引。实验结果表明,基于集成学习方法的自动标引能提高标引结果的查准率和召回率。另外,集成学习标引模型中,基分类器加权的标引结果,优于基分类器未加权的标引结果。     

基于Agent的电子商务自动谈判研究

针对现有电子商务自动谈判系统存在的不足,将Agent技术应用到双边自动谈判,重点研究基于Agent的电子商务自动谈判模型、谈判策略和学习机制。提出改进的自动谈判模型、基于多种策略的综合谈判策略,设计基于强化学习的学习机制。实验结果表明,基于强化学习的学习机制能大幅提高自动谈判的效率。