基于B／S模式的电脑公司信息管理系统的设计与实现

信息化建设中的企事业需要一个对内对外的信息沟通平台,综合C／S和B／S架构的优缺点,选择B／S模式开发的工作流处理机制和协同办公系统,既能实现单位内部的信息沟通和共享方面的问题,同时还能满足与外界进行联系的需求;而且在企业的运作过程中,大量的文档可以在不同的人员和部门间签核流转,提高了单位的办公效率．     

基于双CPU结构的数据采集控制系统设计

提出了一种基于USB的便携式数据采集与控制系统设计方案。从USB数据采集控制器硬件及电路设计、USB固件开发、驱动程庭设计以及数据采集程序设计等方面介绍了数据采集控制系统软硬件的设计和实现。该系统采用双CPU结构,一个CPU负责进行数据的采集、滤波、计算等,另一个CPU作为总线接口实现与PC机的通讯。以此为核心设计的数据采集控制系统。具有测试精度高、可靠性好,使用方便、通用性强等优点。可用于各种场合的实时数据采集与控制。     

Hibernate框架在J2EE协同办公系统中的应用

阐述了持久化框架和O／R Mapping技术,对Hibernate框架进行了介绍。最后以客户管理为例,说明了在企业协同办公系统中如何使用Hibernate框架。     

A parallel memory architecture for video coding

To efficiently exploit the performance of single instruction multiple data （SIMD） architectures for video coding, a parallel memory architecture with power-of-two memory modules is proposed. It employs two novel skewing schemes to provide conflict-free access to adjacent elements （8-bit and 16-bit data types） or with power-of-two intervals in both horizontal and vertical directions, which were not possible in previous parallel memory architectures. Area consumptions and delay estimations are given respectively with 4, 8 and 16 memory modules. Under a 0.18-pm CMOS technology, the synthesis results show that the proposed system can achieve 230 MHz clock frequency with 16 memory modules at the cost of 19k gates when read and write latencies are 3 and 2 clock cycles, respectively. We implement the proposed parallel memory architecture on a video signal processor （VSP）. The results show that VSP enhanced with the proposed architecture achieves 1.28× speedups for H.264 real-time decoding.     

真实感三维特定人脸表情动画系统

真实感人脸动画一直是计算机图形学一个重要而富有挑战性的课题．改变传统的计算机动画系统只实现对一个人脸模型模拟动画．实现了对任意特定人脸表情动画进行逼真模拟,采用了基于改进的散乱数据插值算法构建线性弹性模型,基于多视角照片从一般人脸模型到特定人脸模型修改,自适应人脸肌肉模型特定化技术以及基于肌肉模型的皱纹模拟技术．实验证明,这一系列技术所得到的人脸动画效果优于传统的动画效果．     

基于XML的异构数据库集成技术研究

异构数据库系统的集成是当前数据处理领域的研究热点,它能有效地利用信息资源,实现数据共享.提出了一种基于XML的异构数据库集成的方法,XML中间件层是异构数据源集成的关键和核心,它能够实现XML数据模型与数据源各数据模型之间的映射和数据源文档与XML文档的相互转换.利用这种方法可有效地集成各种数据格式的异构数据库系统.     

运用数据挖掘技术预测客户购买倾向--方法与实证研究

商家大部促销行为，其实都是针对客户的促销，分类模型的主要功能是根据客户数据的属性将他们分派到不同的组中。本文提出利用数据挖掘技术建立客户购买意向分类模型，利用这种分类模型可以预测客户的购买倾向。     

基于关联分析的计算机软件数据挖掘技术

计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。     

人工智能与教育深度融合发展:逻辑、困境与策略

人工智能与教育深度融合发展的目的在于通过高智能性的技术来不断提升教育的科学性和民主化。人工智能与教育深度融合发展的操作原理是通过技术、数据和算法的重组,推动教育走向智能化,具体表现为支持智能教育关键技术的高智能化(技术)、教育资源的整合与教育大数据的形成(数据)和教育供给的科学化(算法+服务)。就目前而言,人工智能与教育深度融合发展还存在技术基础不稳、教育数据缺陷、算法能力不足等现实问题。为此,要想实现人工智能与教育的深度融合发展,教育应尽早谋划,重新思考人工智能时代教育将如何存在,并从技术基础(改善技术的成熟度,重新思考技术世界中的教育)、数据驱动(加快教育数据资源的整合力度,提高教育数据单元质量)和算法服务(创新教育资源的有效供给方式)三个层面协同推进。     

数据驱动赋能新时代教师领导力的思考

数据驱动成为新时代教育改革发展的新动能,具有基础性、开放性、全面性和智能化的时代特点。数据驱动为新时代教师领导力赋能,教师领导力迈入数据驱动新时代,教师领导力的表现将更加丰富,利用数据开展教学决策、因材施教、课堂评估等将更加科学。数据驱动赋能教师领导力之困在于教师的数据素养不高,解困之策在于强化政策引导、课程研发、实践创新和问题导向。