簡(jiǎn)介：隨著汽車(chē)行業(yè)的快速發(fā)展，汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)的缸體需求量不斷增加，同時(shí)作為YUTAKA公司產(chǎn)品之一的鑲嵌取件機(jī)械手在汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)缸體生產(chǎn)過(guò)程中起到重要作用，因此市場(chǎng)上對(duì)該產(chǎn)品的需求也與日俱增，目前公司的設(shè)計(jì)能力已明顯不能滿(mǎn)足市場(chǎng)需求。此外，該公司目前對(duì)設(shè)計(jì)文檔的管理方式采用的是文件夾形式的管理，不僅不能保證技術(shù)信息的安全性與保密性，而且容易出現(xiàn)管理混亂，效率低下的現(xiàn)象。為了提高該產(chǎn)品的設(shè)計(jì)效率及項(xiàng)目文檔管理效率，進(jìn)行了壓鑄機(jī)器人鑲嵌取件機(jī)械手的參數(shù)化設(shè)計(jì)與文檔管理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。本文首先對(duì)參數(shù)化設(shè)計(jì)的研究現(xiàn)狀展開(kāi)分析，確定利用SOLIDWKS二次開(kāi)發(fā)技術(shù)進(jìn)行鑲嵌取件機(jī)械手的參數(shù)化設(shè)計(jì)并確定其對(duì)應(yīng)的技術(shù)路線(xiàn)。同時(shí)在對(duì)零部件進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化的基礎(chǔ)上進(jìn)行力學(xué)建模、強(qiáng)度剛度分析。然后再對(duì)該機(jī)械手進(jìn)行結(jié)構(gòu)與約束分析，確定需要參數(shù)化的零部件及尺寸并以此為基礎(chǔ)建立最佳的三維參數(shù)化模型和相對(duì)應(yīng)的二維工程圖模板。最后利用高效的C語(yǔ)言在MICROSOFTVISUALC60中編制基于上述參數(shù)化模型及模板的參數(shù)化程序控制軟件。在設(shè)計(jì)文檔管理方面，本文是在進(jìn)行用戶(hù)需求分析后確定其所需的功能及數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上在SQLSERVER2008中進(jìn)行數(shù)據(jù)表的設(shè)計(jì)，利用跨平臺(tái)的JAVA語(yǔ)言在ECLIPSE中編制該設(shè)計(jì)文檔管理系統(tǒng)軟件。最后開(kāi)發(fā)的壓鑄機(jī)器人鑲嵌取件機(jī)械手參數(shù)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)軟件和設(shè)計(jì)文檔管理系統(tǒng)軟件經(jīng)過(guò)測(cè)試并成功得到公司的運(yùn)用。

簡(jiǎn)介：萬(wàn)維網(wǎng)是資訊的大量的未標(biāo)記遍布不同源的不同格式來(lái)源。這既極大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)在利用這種大量的非結(jié)構(gòu)化資料建立知識(shí)庫(kù)，提取相關(guān)資訊。資訊提取IE系統(tǒng)作為前臺(tái)的結(jié)束和核心階段在不同的自然語(yǔ)言程式設(shè)計(jì)任務(wù)。由於IE已證明其效率在域特定的任務(wù)，這個(gè)專(zhuān)案?jìng)?cè)重于一個(gè)域商標(biāo)資料提取。萃取模式然后是基于文本的運(yùn)算式和在出現(xiàn)前後的文本中找到的元素後目標(biāo)文本研究設(shè)計(jì)。有趣的是，WEB文檔的大部分是寫(xiě)在超文字標(biāo)記語(yǔ)言HTML，不含任何手段在語(yǔ)義描述的內(nèi)容，以及所包含的資訊不能直接處理。因此，這個(gè)系統(tǒng)中，基于模式的IE從HTML檔案，重點(diǎn)基于一定的獨(dú)立性的基礎(chǔ)HTML代碼和文檔中的更改更好地抵抗的視覺(jué)資訊的HTML文檔的邏輯結(jié)構(gòu)。此外，也有適合與樹(shù)匹配演算法提取資料，和這一專(zhuān)案中的應(yīng)用建立在JAVA中使用“WEBSPHINXAPIJSOUPAPI”來(lái)檢索HTML頁(yè)和解析HTML文本。實(shí)驗(yàn)測(cè)試一般導(dǎo)致很高的性能，對(duì)於提取的所有任務(wù)。系統(tǒng)的執(zhí)行具有較高的精度與實(shí)體，但要提取資料可能也失敗，如果較大的文本元素介紹，伴隨混合各種字元的未格式化的文本?？梢缘贸鼋Y(jié)論，從HTML文檔的基于模式的IE是能夠以較高的精度，它真正地解決真正的問(wèn)題的業(yè)務(wù)上下文供應(yīng)商標(biāo)資料。

簡(jiǎn)介：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展和技術(shù)的成熟，現(xiàn)代信息技術(shù)進(jìn)入日新月異的階段，深刻改變了人類(lèi)的生產(chǎn)和生活方式。互聯(lián)網(wǎng)作為重要的傳輸媒介，使各種文本、音樂(lè)、圖片、視頻等電子文檔在全球范圍內(nèi)不斷的產(chǎn)生和共享。在實(shí)際應(yīng)用中，由于互聯(lián)網(wǎng)動(dòng)態(tài)性和開(kāi)放性的特點(diǎn)，文檔在傳輸過(guò)程中容易受到各種潛在的安全威脅，如何確保文檔的安全性和保密性已成為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題。根據(jù)以上需求，運(yùn)用密碼學(xué)和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南嚓P(guān)技術(shù)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)CS模式下的安全傳輸系統(tǒng)。分析AES算法和RSA算法的各自特點(diǎn)，結(jié)合數(shù)字簽名技術(shù)，提出了具有認(rèn)證性的AESRSA混合加密方案以及相應(yīng)的密鑰管理方法。傳輸前首先生成文檔的數(shù)字簽名，用于表示發(fā)送方的身份，然后使用AES算法加密文檔內(nèi)容，使用RSA公共鑰加密AES密鑰，將密文和加密的密鑰合二為一并予以發(fā)送。接收端取出密鑰，再通過(guò)相反的順序解密AES密鑰和密文，最后進(jìn)行數(shù)字簽名驗(yàn)證，若驗(yàn)證成功，則保存明文文檔至本地；否則，拒絕接收文檔。此外，系統(tǒng)使用TCP協(xié)議實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的傳輸協(xié)議和數(shù)據(jù)格式保證文檔安全、有序的傳輸。綜合用戶(hù)需求和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，詳細(xì)介紹了電子文檔安全傳輸系統(tǒng)各個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，并在實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明能夠達(dá)到安全傳輸?shù)哪繕?biāo)，具有較好的傳輸效果。

簡(jiǎn)介：分類(lèi)號(hào)UDC密級(jí)公開(kāi)舅毋廬夕擎碩士研究生學(xué)位論文猶太哲學(xué)學(xué)術(shù)論文GERSHOMSCHOLEMSRECONSTRUCTIONOFEAFLYKABBALAH英漢翻譯實(shí)踐報(bào)告申請(qǐng)人王酷慧學(xué)號(hào)2130833培養(yǎng)單位應(yīng)用外語(yǔ)學(xué)院學(xué)科專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)筆譯研究方向非文學(xué)翻譯指導(dǎo)教師高戰(zhàn)榮教授完成日期2015年4月10日黑龍江大學(xué)碩士學(xué)位論文ABSTRACTTHEIMPORTANCEOFTHECOMMUNICATIONISNOTONLYINMATERIALLEVELBUTALSOINSPIRITUALLEVELALTHOUGHACADEMICEXCHANGESHAVEPROVIDEDUSAPLATFORMTOCOMMUNICATEWITHOTHERCOUNTRIESINSPIRITUALLEVEL，MANYEXCELLENTFOREIGNACADEMICPAPERSDONOTHAVECHINESEVERSIONSTHISPHENOMENONIMPEDESTHEACADEMICEXCHANGESAMONGCHINAANDOTHERCOUNTRIESTHISTHESISISBASEDONTHETRANSLATIONOFAJEWISHPHILOSOPHYACADEMICPAPER，WHICHHASITSUNIQUECHARACTERISTICS，SUCHASTHEOBSCURECONTENT，MANYATTRIBUTIVECLAUSESANDLONGSENTENCESACCORDINGTOABOVEPROBLEMS，THETRANSLATORCHOOSESCORRESPONDINGTRANSLATIONSKILLSTOANALYZEINDETAIL，SUMMARIZINGTHETRANSLATIONEXPERIENCESOTHAT，WECALLSOLVETHEPROBLEMSOFTHISKINDOFTRANSLATIONANDWEHOPETOENRICHTHETRANSLATIONSKILLSANDSTRATEGIESOFTHISKINDKEYWORDACADEMICPAPERTRANSLATION；ATTRIBUTIVECLAUSE；TRANSLATIONSKILLS

簡(jiǎn)介：近十年來(lái)，國(guó)外的研究學(xué)者對(duì)學(xué)習(xí)投入的問(wèn)題研究越來(lái)越多，國(guó)外學(xué)者對(duì)學(xué)習(xí)投入研究已趨于成熟。美國(guó)大學(xué)生學(xué)習(xí)投入調(diào)查NSSE自2000年推行以來(lái)，已累計(jì)有1400余所大學(xué)使用該調(diào)查結(jié)果來(lái)評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量，對(duì)國(guó)際教育界有著深遠(yuǎn)的影響。近年來(lái)，我國(guó)學(xué)者也越來(lái)越關(guān)注研究此領(lǐng)域。本文采用問(wèn)卷方式重點(diǎn)探討影響體育學(xué)學(xué)術(shù)碩士研究生學(xué)習(xí)投入的因素，為相關(guān)人員研究作參考依據(jù)。本文從“全美大學(xué)生投入調(diào)查”問(wèn)卷NSSE和“全國(guó)研究生學(xué)習(xí)體驗(yàn)調(diào)查”問(wèn)卷NSGE為出發(fā)點(diǎn)，對(duì)問(wèn)卷項(xiàng)日進(jìn)行初步篩選，結(jié)合體育學(xué)學(xué)術(shù)碩士研究生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)編制問(wèn)卷，對(duì)體育學(xué)學(xué)術(shù)碩士研究生進(jìn)行調(diào)查，采用驗(yàn)證性因素分析、相關(guān)分析和方差分析，然后對(duì)體育學(xué)學(xué)術(shù)碩士研究生學(xué)習(xí)投入基本情況作描述性統(tǒng)計(jì)分析及方差分析，最后將各個(gè)因素與學(xué)習(xí)收獲之間建立回歸方程，探討之間的互相作用。研究結(jié)論有如下幾點(diǎn)1體育學(xué)學(xué)術(shù)碩士研究生總體學(xué)習(xí)投入水平處于一般狀態(tài)，男女生學(xué)習(xí)投入水平無(wú)顯著性差異，女生均值投入水平總體高于男生。不同性別、不同年級(jí)的體育學(xué)術(shù)碩士研究生在學(xué)習(xí)投入上并無(wú)顯著性差異，而不同年齡段、不同性質(zhì)學(xué)校、不同專(zhuān)業(yè)的體育學(xué)術(shù)碩士研究生在學(xué)習(xí)投入存在顯著性差異。2學(xué)業(yè)困難程度、學(xué)習(xí)主動(dòng)性與合作性、師生關(guān)系、學(xué)習(xí)體驗(yàn)豐富程度、校園環(huán)境支持程度、總體的學(xué)習(xí)投入收獲體驗(yàn)各影響因素與學(xué)習(xí)投入分別作一元回歸分析，發(fā)現(xiàn)各因素變量與學(xué)習(xí)投入都存在正相關(guān)關(guān)系。在建立的模式系數(shù)表，所有的B都達(dá)到了統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著性，說(shuō)明各個(gè)因素對(duì)學(xué)習(xí)投入有著顯著性作用與影響。3多元回歸分析證明其中幾個(gè)影響因素與學(xué)習(xí)投入互相之間都是彼此相關(guān)的。結(jié)果表明擬優(yōu)度效果很好，學(xué)業(yè)困難程度、學(xué)習(xí)主動(dòng)性與合作性、師生關(guān)系、學(xué)習(xí)體驗(yàn)豐富程度、校園環(huán)境支持程度、總體的學(xué)習(xí)投入收獲體驗(yàn)中變異的636％可以解釋學(xué)習(xí)投入的變異。4影響因素對(duì)學(xué)習(xí)投入的重要程度依次是學(xué)業(yè)困難程度、師生關(guān)系、學(xué)習(xí)主動(dòng)性與合作性、學(xué)習(xí)體驗(yàn)豐富程度、總體的學(xué)習(xí)投入收獲體驗(yàn)、校園環(huán)境支持程度。5影響學(xué)習(xí)投入的因素也不外乎本問(wèn)卷的題項(xiàng)包含的內(nèi)容，有一部分提到的是客觀(guān)因素，例如就業(yè)壓力，金錢(qián)等。

簡(jiǎn)介：隨著數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步，使得人們對(duì)不確定性數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)逐步加深，對(duì)不確定性的概率數(shù)據(jù)的研究也獲得了廣大科研工作者的更加廣泛的關(guān)注。XML是由W3C所發(fā)布的一種標(biāo)記語(yǔ)言。XML所具有的靈活特性非常適合描述、表示、存儲(chǔ)，不確定性數(shù)據(jù)，利用XML表示不確定性數(shù)據(jù)正越來(lái)越多的應(yīng)用于各個(gè)不同的領(lǐng)域中，進(jìn)而導(dǎo)致概率XML文檔的數(shù)量呈現(xiàn)出急劇增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。使用傳統(tǒng)的XML聚類(lèi)和查詢(xún)技術(shù)處理海量概率XML文檔所造成的時(shí)空消耗令人無(wú)法接受。盡管針對(duì)不確定XML聚類(lèi)和查詢(xún)的技術(shù)的研究已經(jīng)有很多，但仍有一些方面需要進(jìn)行改進(jìn)和完善。針對(duì)概率XML文檔的查詢(xún)研究，本文深入研究了當(dāng)前已提出的方案，分析了其中存在的問(wèn)題，并對(duì)這些問(wèn)題提出了針對(duì)性的改進(jìn)策略。本文所做的工作有第一，直接聚類(lèi)XML文檔精度較高但存在時(shí)空消耗大等缺點(diǎn)，利用聚類(lèi)DTD文檔的時(shí)空消耗較小的優(yōu)勢(shì)，提出了基于DTD的XML文檔聚類(lèi)方法WSDTD。DTD文檔可以從一定程度上反應(yīng)出XML文檔的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)，通過(guò)聚類(lèi)XML文檔對(duì)應(yīng)的DTD間接聚類(lèi)XML文檔。定義DTD文檔對(duì)應(yīng)的樹(shù)形結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)相似度和語(yǔ)義相似度，用KMEANS聚類(lèi)算法對(duì)DTD文檔樹(shù)進(jìn)行聚類(lèi)，達(dá)到對(duì)XML文檔聚類(lèi)的目的，從而有效地縮小了查詢(xún)范圍，為海量XML文檔查詢(xún)奠定基礎(chǔ)。第二，針對(duì)概率XML文檔的特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了概率XML文檔的查詢(xún)算法PTWIGLIST。在TWIGLIST算法的基礎(chǔ)上，加入了TOPK關(guān)鍵字查詢(xún)思想，進(jìn)行了三次閾值過(guò)濾，對(duì)存在概率較低或非法的查詢(xún)結(jié)果予以舍棄，形成了PTWIGLIST算法。并輔以改進(jìn)的區(qū)域編碼，這樣就能達(dá)到查詢(xún)概率XML文檔的目的。第三，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文所提出WSDTD和PTWIGLIST的有效性。實(shí)驗(yàn)采取了查詢(xún)時(shí)間來(lái)衡量查詢(xún)效率。仿真實(shí)驗(yàn)分成兩個(gè)部分，第一部分用來(lái)驗(yàn)證先使用WSDTD算法聚類(lèi)，后使用PTWIGLIST進(jìn)行查詢(xún)的時(shí)間消耗小于直接對(duì)海量XML文檔進(jìn)行PTWIGLIST查詢(xún)。第二部分用來(lái)驗(yàn)證PTWIGLIST算法在不同的測(cè)試用例下、不同的K值下、不同的文件大小下的有效性。通過(guò)與其他算法的結(jié)果對(duì)比，驗(yàn)證方法有效減少了查詢(xún)時(shí)間。結(jié)果表明，本文提出的方案減少了概率XML查詢(xún)時(shí)間。

簡(jiǎn)介：分類(lèi)號(hào)密級(jí)⑧單位代碼10422學(xué)號(hào)2科911047F唧卿舢刪刪㈣舢舢刪Y34092芝夢(mèng)厶簍辦善碩士學(xué)位論文THESISFORMASTERDEGREE論文題目沁叩№0協(xié)∞RN月織‰FG船緲郵侖，蛛事篇中餉斷柵男作者培養(yǎng)專(zhuān)業(yè)指導(dǎo)合作姓名強(qiáng)盜亟單位處園盔鱉曉名稱(chēng)墓蠱矗莖蠱整教師到業(yè)疊盞＆導(dǎo)師勁，8年5月衫日原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的科研成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名瓠絲FT期型墨￡竺關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的聲明本人完全了解山東大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留或向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱；本人授權(quán)山東大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文和匯編本學(xué)位論文。保密論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定論文作者簽名弳啦導(dǎo)師簽名

簡(jiǎn)介：規(guī)則文檔碎片的自動(dòng)拼接是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究課題，它通過(guò)借助于計(jì)算機(jī)把大量的切割形狀規(guī)則的文檔碎片重新拼接成初始的圖像。在司法、公安等部門(mén)有專(zhuān)門(mén)的文檔銷(xiāo)毀工具，把紙質(zhì)文檔成堆的合在一起進(jìn)行切割銷(xiāo)毀。然而很多時(shí)候被銷(xiāo)毀的文檔又重新?lián)碛辛藘r(jià)值，此時(shí)就需要對(duì)還保留下來(lái)的文檔碎片進(jìn)行拼接復(fù)原。由人工進(jìn)行拼接的話(huà)，效率非常低下，利用計(jì)算機(jī)進(jìn)行自動(dòng)拼接，將極大地提高工作效率。因此，如何實(shí)現(xiàn)規(guī)則文檔碎片的自動(dòng)拼接是一項(xiàng)重要的研究工作。本文采用建立文字的筆畫(huà)模型、灰度二值化、筆畫(huà)特征匹配、模糊識(shí)別、統(tǒng)計(jì)等方法，提出一種新的基于文字筆畫(huà)特征的規(guī)則碎紙片拼接算法。通過(guò)計(jì)算機(jī)程序檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法效率高、魯棒性強(qiáng)。本研究主要內(nèi)容包括⑴引入文字筆畫(huà)模型。通過(guò)對(duì)文字特征的分析，建立筆畫(huà)模型，把像素線(xiàn)條抽象成不同的筆畫(huà)，并以此建立碎片的邊界特征。⑵文字筆畫(huà)的輪廓提取方法。探索圖像邊界的筆畫(huà)像素的輪廓，判斷筆畫(huà)的類(lèi)型。⑶邊界的匹配算法引入匹配準(zhǔn)則。讓匹配過(guò)程遵守匹配準(zhǔn)則，降低錯(cuò)誤的發(fā)生。

簡(jiǎn)介：隨著計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的文檔圖片需要被收集、存儲(chǔ)和檢索。檢索作為管理大量文檔圖片的基本需求，它的重要性不言而喻。本文圍繞文檔圖像的檢索展開(kāi)，涉及到圖片檢索的相關(guān)知識(shí)、文檔圖片處理的內(nèi)容，最后講解了已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的文檔圖像檢索系統(tǒng)。本文實(shí)現(xiàn)了兩套文檔圖像特征提取和檢測(cè)的系統(tǒng)，第一套是基于頁(yè)面布局編碼的檢索系統(tǒng)，第二套是基于局部特征點(diǎn)幾何關(guān)系哈希的檢索系統(tǒng)。在第一套系統(tǒng)中，求出每一個(gè)文字行的位置然后按照文字行位置之間的關(guān)系進(jìn)行編碼。編碼規(guī)則是每一行的行高，X坐標(biāo)相對(duì)于上一行的X坐標(biāo)移量和Y坐標(biāo)相對(duì)于上一行的Y坐標(biāo)的偏移量分別比上上一行的行高，形成三個(gè)比值。然后將這三個(gè)比值離散化為0到25共26個(gè)不同的整數(shù)，每個(gè)整數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)字母。這樣每一行相對(duì)于上一行就可以生成一個(gè)單詞。按照同樣的方法對(duì)每一個(gè)字符的位置進(jìn)行編碼，然后生成若干單詞。不管是行位置單詞編碼還是文字位置單詞編碼都需要進(jìn)行壓縮，減少信息冗余。對(duì)行位置編碼和文字字符位置編碼建立全文索引，對(duì)于檢索圖片提取同樣的編碼進(jìn)行檢索，獲取候選集，再進(jìn)行精細(xì)匹配。第二套系統(tǒng)在TOMOHIRONAKAI等人提出的LLAH（LOCALLYLIKELYARRANGEMENTHASHING）算法1的基礎(chǔ)上做了一定的改進(jìn)，在系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了一個(gè)新的基于完全圖中邊排序的字典序數(shù)的哈希的值生成算法。該哈希函數(shù)針對(duì)中文文本圖像產(chǎn)生的哈希碰撞更少，檢索效果更好。該系統(tǒng)的創(chuàng)新點(diǎn)思想是，首先將每一個(gè)特征點(diǎn)周?chē)奶卣鼽c(diǎn)按照距離從近到遠(yuǎn)編號(hào)，選擇最近的M個(gè)點(diǎn)，第一個(gè)點(diǎn)和其余的M1個(gè)點(diǎn)可以形成M1條邊，邊的編號(hào)為從1到M1，依次得到MM12條邊。將MM12條邊按照從小到大排序，得到每一條邊的長(zhǎng)度排序位置。MM12條邊的排序位置也就是1到MM12個(gè)整數(shù)的一個(gè)全排列，計(jì)算該全排列在所有全排列中的字典序數(shù)作為哈希值，該哈希值能夠有效避免沖突。第一套系統(tǒng)時(shí)間復(fù)雜度太高，檢索準(zhǔn)確率也有稍低。第二套系統(tǒng)檢特征提取和檢索的速度都比較快，獲取的特征文件也比較小，檢索的準(zhǔn)確率和誤報(bào)率均能滿(mǎn)足現(xiàn)有需求。

簡(jiǎn)介：各類(lèi)古今文獻(xiàn)資料是人類(lèi)智慧和文化的重要載體，文檔數(shù)字化是一種運(yùn)用現(xiàn)代信息科技來(lái)處理傳統(tǒng)實(shí)體文檔的技術(shù)。文檔圖像是文獻(xiàn)數(shù)字化的最基本數(shù)字形式，通過(guò)對(duì)文檔圖像的處理分析，我們能從中獲取大量可用于計(jì)算機(jī)解讀、分析和利用的信息。在大數(shù)據(jù)信息技術(shù)高速發(fā)展的今天，傳統(tǒng)實(shí)體文檔中蘊(yùn)含的海量信息將產(chǎn)生巨大的作用，創(chuàng)造重大文化和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。在深入分析文檔數(shù)字化中現(xiàn)有文檔圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)上，本論文結(jié)合自適應(yīng)濾波和概率圖模型理論，針對(duì)現(xiàn)代打印掃描圖像和古文獻(xiàn)掃描圖像兩種不同的對(duì)象，分別就掃描圖像去網(wǎng)紋、文檔圖像超分辨率、背面滲透去除和印章文字識(shí)別等四個(gè)方面的問(wèn)題進(jìn)行了深入研究，取得的主要?jiǎng)?chuàng)新性研究成果如下1提出了基于冗余信息和自適應(yīng)濾波的掃描圖像去網(wǎng)紋方法。針對(duì)掃描圖像出現(xiàn)中網(wǎng)紋瑕疵問(wèn)題，首先深入分析了網(wǎng)紋出現(xiàn)的原因和機(jī)理，指出了掃描圖像中的網(wǎng)紋瑕疵由半色調(diào)圖案和隨機(jī)噪聲構(gòu)成在此基礎(chǔ)上，一方面利用基于冗余信息的去噪方法去除隨機(jī)噪聲，另一方面，通過(guò)提取掃描圖像中的半色調(diào)網(wǎng)紋頻率信息和掃描圖像局部梯度信息來(lái)生成自適應(yīng)濾波核，最后通過(guò)自適應(yīng)濾波和聯(lián)合邊緣保持濾波來(lái)從掃描圖像中得到高質(zhì)量的連續(xù)色調(diào)圖像。在實(shí)際掃描圖像上的實(shí)驗(yàn)證明我們提出的方法能夠得到具有銳利邊緣和干凈平滑區(qū)域的全色調(diào)圖像。2提出了基于快速摳像分解的文檔圖像超分辨率方法。針對(duì)大幅掃描圖像快速超分辨率問(wèn)題，以計(jì)算效率作為著重考慮因素，提出了基于聯(lián)合邊緣保持濾波的快速摳像分解算法，將低分辨率文檔圖像的顏色信息和邊緣信息分離開(kāi)來(lái)，然后通過(guò)分層超分辨率的策略，對(duì)掃描圖像的邊緣信息同時(shí)進(jìn)行超分辨率和增強(qiáng)，最后將各組份重新合成為高分辨率文檔圖像。我們提出的文檔圖像超分辨率方法計(jì)算效率高，對(duì)實(shí)際掃描圖像處理的結(jié)果不存在顏色失真問(wèn)題，并且具有銳利的邊緣。3提出了基于條件隨機(jī)場(chǎng)的掃描圖像背面滲透盲去除方法。針對(duì)古籍掃描圖像中經(jīng)常出現(xiàn)的背面滲透問(wèn)題，采用條件概率模型來(lái)為圖像中的前景、背面滲透和背景三部分進(jìn)行建模，避免復(fù)雜的聯(lián)合概率建模。利用初始分割來(lái)估計(jì)模型的參數(shù)，并采用置信度傳播算法來(lái)求解掃描圖像的條件隨機(jī)場(chǎng)模型，得到掃描圖像每個(gè)像素的標(biāo)簽，最后采用隨機(jī)填充算法來(lái)修復(fù)背面滲透區(qū)域的像素，完成帶背面滲透掃描圖像的修復(fù)。在實(shí)際古籍手稿掃描圖像上的實(shí)驗(yàn)證明我們提出的方法能很好的保護(hù)前景內(nèi)容并有效修復(fù)背面滲透區(qū)域，取得了很好的修復(fù)效果。4提出了基于圖模型匹配的古籍印章文字識(shí)別方法。針對(duì)古籍印章文字樣本少和類(lèi)內(nèi)方差大的問(wèn)題，提出利用圖模型匹配算法來(lái)解決印章文字識(shí)別問(wèn)題。首先，通過(guò)一系列圖像骨架處理分析算法構(gòu)建印章文字的圖模型。我們采用馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型，根據(jù)局部特征相似度來(lái)為每個(gè)隱含節(jié)點(diǎn)選取候選匹配節(jié)點(diǎn)，利用連接一致性來(lái)約束隱含節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)性，然后采用置信度傳播算法為各個(gè)節(jié)點(diǎn)選取最優(yōu)的匹配節(jié)點(diǎn)，并依據(jù)這個(gè)最優(yōu)匹配計(jì)算兩個(gè)圖模型之間的相似度，最后，通過(guò)逐一匹配和計(jì)算相似度，將相似度最大的參考文字作為待識(shí)別文字的識(shí)別結(jié)果。在實(shí)際印章文字圖像上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出算法的有效性。

簡(jiǎn)介：?jiǎn)挝淮a、10476學(xué)號(hào)1505183014分．類(lèi)號(hào)H08學(xué)習(xí)者學(xué)術(shù)英語(yǔ)寫(xiě)作中立場(chǎng)副詞使用特征研究學(xué)科、專(zhuān)業(yè)研究方向申請(qǐng)學(xué)位類(lèi)別申請(qǐng)人指導(dǎo)教師外國(guó)語(yǔ)言學(xué)及應(yīng)用語(yǔ)言學(xué)語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)文學(xué)碩士姚文婷婁寶翠教授二。一八年五月文孝淪大．．▲、、_I一，已巴、一禮位／形●．步．▲彳P絲F撕學(xué)』河士㈣9、．㈣9一寸¨、?6一■?歲㈣3RNH．㈣碩ACKNOWLEDGEMENTSTHISSTUDYWOULDNOTBEACCOMPLISHEDWITHOUTTHEENCOURAGEMENTANDSUPPORTOFMYSUPERVISORLOUBAOCUI，ANDOTHERPEOPLEWHODESERVESPECIALACKNOWLEDGEMENT．FIRSTANDFOREMOST,1WOULDLIKETOEXPRESSDEEPESTGRATITUDEFORTHOSEPEOPLEWHOHELPMEFINISHTHISTHESIS；ESPECIALLY1WOULDALSOLIKETOTHANKMYSUPERVISORFORHERCONTINUEDSUPPORTOFTHEPROCESSINGOFCOMPLETINGTHISTHESIS．IMAKEGREATIMPROVEMENTSOWINGTOHERSELFLESSDEDICATIONANDPROFESSIONALISM,WHICHBENEFITSMENOTONLYINMYACADEMICLEVELBUTALSOINMYDAILYLIFE．UNDERHERENLIGHTENMENTOFSTUDY,IGETALOTOFIMPROVEMENTSINALLRESPECTS．SHEGIVESMEGREATFULFILLMENT，PARTICULARLYTHEWARMTHOFTHEPATIENCEANDGUIDANCE，1WILLNEVEREVERFORGETIT．INADDITION，WEHAVEOPPORTUNITYTOPARTICIPATEININTEMATIONALMEETINGWITHTHELEADERSHIPOFMYSUPERVISOR．ALLTHOSEGAVEUSGREATINSPIRATION凹DBROADENOURHORIZON．FURTHERMORE，EVENTHOUGHDURINGHOLIDAY,MYSUPERVISORISSTILLRESPONSIBLEFORBOTHOURLIFEANDLEARNING．MEANWHILE，SHEALSOTEACHESUSPHILOSOPHYOFLIFE，SHETREATSUSLIKEHERCHILDREN，WHICHAFFECTANDMOVEMEGREATLY．TOSOMEEXTENT，IALSOHAVEGRATITUDETOWARDSPROFESSORSUNHAIYAN,LIUGUOBINGANDLISUZHI,THEIRPRECIOUSSUGGESTIONSENCOURAGEMEINTHEPROCESSOFWRITINGTHISPAPER．LASTBUTNOTLEAST,DURINGTHESHORTPOSTGRADUATELIFO，IGIVETHANKSTOALLOFPEOPLEWHOHELPEDME．ALTHOUGHIHAVELEARNEDALOTANDMAKEGREATPROGRESS，IRECOGNIZETHATINEEDTOIMPROVEMYSELF．ANDTHISPOSTGRADUATELIFEISAREALLYTREASURETOCONTINUEONMYACADEMICWRITINGANDIAMSOGRATEFULFORTHAT．

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簡(jiǎn)介：學(xué)校代碼10459學(xué)號(hào)或申請(qǐng)?zhí)?01312172028密級(jí)碩士學(xué)位論文基于PRCA體系結(jié)構(gòu)的PDF文檔口令恢復(fù)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)作者姓名姚強(qiáng)導(dǎo)師姓名周清雷學(xué)科門(mén)類(lèi)工學(xué)專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)計(jì)算機(jī)軟件與理論培養(yǎng)院系信息工程學(xué)院完成時(shí)間2016年5月

簡(jiǎn)介：隨著互聯(lián)網(wǎng)上信息數(shù)量的指數(shù)式增加，與學(xué)術(shù)信息相關(guān)的網(wǎng)站也在隨著增長(zhǎng)。在日常對(duì)學(xué)術(shù)信息進(jìn)行檢索時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)，常用的學(xué)術(shù)搜索引擎在檢索的方式上，基本上都是對(duì)全文的關(guān)鍵字進(jìn)行檢索，但是網(wǎng)頁(yè)中的大部分關(guān)鍵字并不是文章的主題關(guān)鍵字，所以檢索結(jié)果中就會(huì)出現(xiàn)很多與檢索關(guān)鍵字相關(guān)度不高的結(jié)果，并且在學(xué)術(shù)搜索引擎中，關(guān)于學(xué)術(shù)網(wǎng)站的分類(lèi)，大多數(shù)都是粗略、非專(zhuān)業(yè)的分類(lèi)，并不能給予用戶(hù)很好的指導(dǎo)作用，這些都會(huì)大大的降低用戶(hù)的使用體驗(yàn)。為了解決上述問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于中圖法分類(lèi)的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索引擎。在網(wǎng)頁(yè)學(xué)術(shù)性判定方面，提出了基于貝葉斯算法的網(wǎng)頁(yè)學(xué)術(shù)性判斷算法，該算法通過(guò)對(duì)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容特征、格式特征和結(jié)構(gòu)特征的分析，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)頁(yè)學(xué)術(shù)性的判定；在分類(lèi)方面，以中圖法的分類(lèi)大綱作為分類(lèi)目錄，提出了基于改進(jìn)空間向量模型的學(xué)術(shù)網(wǎng)頁(yè)分類(lèi)算法，該算法通過(guò)利用網(wǎng)頁(yè)主題關(guān)鍵字構(gòu)建網(wǎng)頁(yè)向量空間，最后實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)頁(yè)的正確分類(lèi)。結(jié)合上述兩個(gè)關(guān)鍵算法，在系統(tǒng)中的網(wǎng)頁(yè)主題提取部分，采用HTMLPARSER技術(shù)與正則表達(dá)式相結(jié)合的網(wǎng)頁(yè)主題提取算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)抓取的網(wǎng)頁(yè)主題內(nèi)容的獲取。分詞部分使用的是基于正向最大匹配算法。最后對(duì)抓取的網(wǎng)頁(yè)鏈接建立有效的索引，使用了開(kāi)源的LUCENE技術(shù)，利用LUCENE構(gòu)建高效的索引庫(kù)以滿(mǎn)足用戶(hù)查詢(xún)功能。最后結(jié)合以上技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分類(lèi)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜索引擎。

簡(jiǎn)介：、廠(chǎng)Y1406605中圖分類(lèi)號(hào)魚(yú)25Q2壘；魚(yú)3壘生UDC學(xué)校代碼80901中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所碩士學(xué)位論文THECONSTRUCTIONANDACHIEVEMENTOFKNOWLEDGEBASEFORTHEACADEMICTHESESNAVIGATIONSYSTEM學(xué)位類(lèi)別筐堡堂學(xué)號(hào)璺魚(yú)旦魚(yú)Q魚(yú)墨職研究方向過(guò)簋扭籃皇撞查中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所論文提交日期2008年5月THECONSTRUCTIONANDACHIEVEMENTOFTHEKNOWLEDGEBASEFORTHEACADEMICTHESESNAVIGATIONSYSTEMABSTRACTASTHEADVENTOFTHEAGEOFKNOWLEDGEECONOMY，THEEXPLOSIONOFKNOWLEDGEMAKESAGREATINCREASEOFHUMAN’SKNOWLEDGEQUANTITY，WHICHCANBESEENEASILYFROMTHEDAILYUPDATEOFTHETHREEBIGPROVIDERCOMPANIESOFDIGITALCONTENT，WANFANGDATA，CNKI，CHONGQINGVIPUNDERTHESITUATIONOFFASTDEPOSITION，ONEOFTHESIDEREACTIONSTHATTHECOSTOFTHEKNOWLEDGESEARCHINGRAISESA10TISOBVIOUSINTHE“INFORMATIONEXPLOSIONBUTKNOWLEDGELACKING”SOCIETY，IT’SHARDTOSEARCHTHERIGHTKNOWLEDGETHEUSERNEEDTHECOREOFTHEACADEMICDISSERTATIONNAVIGATIONSYSTEMISHOWTOPROVIDEGOODSERVICETOTHEUSERTHROU曲ITSOWNWEBSITEASTHEINDICATORWHENTHEUSERSDOBROWSEANDSEARCHINGONTHEPROVIDERS’WEBSITESTHENAVIGATIONSYSTEMPLAYSANIMPORTANTROLEINIMPROVINGTHEUSERS’BROWSESPEEDANDSEARCHINGQUALITY，ANDITISADIRECTTESTTOSERVICEQUALITYOFTHEDATACONTENTPROVIDERCOMPANIESTHEAIMTOCONSTRUCTANEXACTANDSYSTEMICACADEMICDISSERTATIONNAVIGATIONSYSTEMISTOPROVIDETHESEARCHINGANDBROWSESERVICETOTHEUSERSANDTOFACILITATETHEUSERSTOFINDTHENEEDEDINFORMATIONMUCHFASTERTHEAUTHORPROPOSED5NAVIGABLEFACTORSAND丘NISHEDTHECONSTRUCTIONOFTHENAVIGATIONKNOWLEDGEBASEACCORDINGTOTHOSEFACTORSMOREOVER，ONTHEBASEOFTHEKNOWLEDGEBASETHEHIERARCHYMODELOFTHEACADEMICDISSERTATIONNAVIGATIONSYSTEMWASCONSTRUCTED，WHICHAIMSTEALIZETHEACCURATESEARCHINGANDIMPROVETHESERVICEQUALITYOFTHISSYSTEMTHISPAPERCONTAINSTHEFOLLOWINGCONTENTANDINNOVATION1TOTRACKTHELATESTPROGRESSOFTHEACADEMICDISSERTATIONNAVIGATIONSYSTEM，DISCOURSETHEBASICKNOWLEDGEOFTHEINFORMATIONNAVIGATIONANDKNOWLEDGEBASE，ANDDESCRIBETHECURRENTSITUATIONOFTHEACADEMICNAVIGATIONSYSTEMBRIEFLY2THROUGHTHESEARCHINGENTRYPOINTOFSOMEACADEMICNAVIGATIONSYSTEM，SUCHASWANFANGDATAANDTHEANALYSISOFTHEFEATURETHATHOWTHEINFCLRMATIONUSERSGETTHEACADEMICDISSERTATION，THISPAPERPROPOSES5FACTORSOFTHEACADEMICDISSERTATIONNAVIGATION，ANDEXPOUNDSTHEIRRELATIONSHIPDETAILED3TOCONSTRUCTTHEHIERARCHYMODELOFTHEACADEMICDISSERTATIONNAVIGATIONSYSTEMWHICHBASEDONTHEKNOWLEDGEBASE，THROUGHTHEANALYSISOFTHENEWIII