汉语动词框架库的自动构建技术研究

语义知识库是自然语言处理的基础性工程,但现阶段语义知识库的构建,大部分基于人工。针对动词语义信息在自然语言处理中的实际应用,提出了自动构建汉语动词框架库的方法。首先,本系统针对不同的格关系抽取不同的扩展特征,并提出了将格标作为特征,训练得到基于最大熵的格关系识别模型,从而有效的识别了文本中的动词格关系。其次,采取有效的基于现有词语相似度的算法,并加入了启发式信息,从语料库中自动获取动词对必需格关系的语义选择限制。实验结果表明,对动词格关系识别的准确率达到了90．70％,在语义限制阶段,对必需格角色的语义类识别的准确率达到了98．00％。     

云存储环境下的负载均衡策略研究

云存储系统具有高容错性、部署在低廉的硬件上、易扩展性、提供高传输率访问数据的优点,但是在云存储环境下的HDFS架构中,原有的数据节点选择策略有可能造成大文件存储负载不均衡,从而影响整个系统的性能。针对这一问题,综合考虑多个因素对其进行改进,提出了设备选择策略算法,用以均衡系统的负载。并设计仿真实验,验证了算法的有效性。     

Android恶意软件检测低冗余特征选择方法

针对Android恶意软件检测特征选择中,对类间具有相同频率分布的特征过度关注而导致特征冗余问题,提出了一种Android恶意软件检测低冗余特征选择方法。利用Mann-Whitney检验方法选择出存在频率分布偏差的特征;通过外观比率间隔算法量化偏差程度和特征出现频率剔除低偏差和整体软件中低频使用的特征;结合粒子群优化算法和分类器检测效果得到最优特征子集。使用公开数据集DREBIN和AMD进行实验,实验结果显示,在AMD数据集上选择出了294维特征,进行特征选择后6种分类器的检测准确率提高了1%~5%,在DREBIN数据集上选择出了295维特征,少于4种对比方法,且进行特征选择后6种分类器的检测准确率提高了1.7%~5%。实验结果表明,所提方法能够降低Android恶意软件检测中特征的冗余性,提升恶意软件的检测准确率。      

一种惯组外场标定振动干扰的分离方法

惯组在外场进行标定时常会受到地基振动的干扰,这种干扰会对惯组的测试精度造成极大的影响.为解决这一问题,根据工程实际需要,提出了一种基于经验模态分解和数字信号滤波技术相结合的惯组输出振动干扰分离方法.首先利用经验模态分解将受振动干扰的惯组输出分解成若干本征模态分量,然后采用低通滤波器对高频分量进行滤波,对低频分量相应区段做幅值修正,最后将处理过的各分量叠加,即重构出消除振动干扰的信号.相对于传统的剔除野值后的平滑滤波方法,新方法保证了数据信息的完整性,有效降低了振动干扰的不利影响,提高数据信息的可靠性和真实性.仿真实验和工程实践表明,该方法对外场的瞬时振动干扰有较强地分离能力.     

雄关漫道真如铁 而今迈步从头越

“雄关漫道真如铁,而今迈步从头越”这激昂的词句,抒发了70年前革命前辈跨越娄山关时的豪迈气概。6月,针对当前全国飞行量持续攀升,特别是东部地区趋于饱和的情况,为总结和交流雷达管制工作经验,研究雷达管制工作的热点难点问题,探讨进一步深化雷达管制技术的应用措施,总局空管     

尺寸公差公差带与配合的选择——对GB/T1801-1999的分析

分析了国家标准极限与配合中的公差带与配合在常用尺寸段和大尺寸段时的选择 ,详细介绍了新增的配置配合的概念、应用和表示法。     

基于形态学滤波的快速多通道图像EMD

为了提高多通道图像经验模态分解（EMD）方法分解的效率，提出了一种基于形态学滤波的快速多通道图像EMD方法。利用形态学膨胀和腐蚀滤波可以计算图像上下包络这一重要特性，实现了多通道图像EMD的快速计算，形态学滤波窗口大小由各通道图像的平均极值距离确定，将一幅多通道图像自适应分解为若干个尺度从细到粗的内蕴模态函数（IMF）图像和一个体现图像整体变化趋势的余量。大量的实验结果与对比显示，所提方法不但能够加快EMD方法分解的速度，而且也能够有效地对多通道图像进行自适应分解。通过在图像融合和图像水印中的应用及大量的实验比较，说明了所提方法能够方便快捷地投入到具体的图像处理任务中。      

航天飞机／“和平”号空间站的食品经验

在未知的征服和探险任务中，食品一直是重要因素。在探险任务的成功和失败经验中已证明，领导和营养是最根本的重要因素。食品决定了人际关系、再肯定的地位与角色、增强通常的结合力、相互的依赖及忠诚，因此在空间任务中有重要地位。空间探险中食品重要性的一个最好的例子是1995～1998年的涉及美、俄航天员的航天飞机/“和平”号计划。在美、俄食品各半的情况下，     

重庆区域高低扇区运行经验与思考

为了增加重庆区域空域容量，提高空域利用率，保证空中交通安全和畅通，提高航空公司的运行效率。重庆区域管制室于2008年7月31日零时起，正式实施了高低扇区运行。即在原成都01号扇区水平范围内8400米（含）以下空域划分了成都06、07号两个低扇区。