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基于word embedding的短文本特征扩展与分类 被引量:8
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作者 孟欣 左万利 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1712-1717,共6页
近几年短文本的大量涌现,给传统的自动文本分类技术带来了挑战.针对短文本特征稀疏、特征覆盖率低等特点,提出了一种基于word embedding扩展短文本特征的分类方法.word embedding是一种词的分布式表示,表示形式为低维连续的向量形式,并... 近几年短文本的大量涌现,给传统的自动文本分类技术带来了挑战.针对短文本特征稀疏、特征覆盖率低等特点,提出了一种基于word embedding扩展短文本特征的分类方法.word embedding是一种词的分布式表示,表示形式为低维连续的向量形式,并且好的word embedding训练模型可以编码很多语言规则和语言模式.本文利用word embedding空间分布特点和其蕴含的线性规则提出了一种新的文本特征扩展方法.结合扩展特征我们分别在谷歌搜索片段、中国日报新闻摘要两类数据集上进行了短文本分类实验,对比于仅使用词袋表示文本特征的分类方法,准确率分别提高:8.59%,7.42%. 展开更多
关键词 WORD embedding 文本特征 语义推理 短文本分类
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基于位置敏感Embedding的中文命名实体识别 被引量:3
2
作者 鲁亚楠 孙锐 姬东鸿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期365-368,425,共5页
在基于条件随机场的中文命名实体识别任务中,现有表示学习方法学习到的特征存在语义表示偏差,给中文命名实体识别带来噪声。针对此问题,提出了一种基于位置敏感Embedding的中文命名实体识别方法。该方法将上下文位置信息融入到现有的Emb... 在基于条件随机场的中文命名实体识别任务中,现有表示学习方法学习到的特征存在语义表示偏差,给中文命名实体识别带来噪声。针对此问题,提出了一种基于位置敏感Embedding的中文命名实体识别方法。该方法将上下文位置信息融入到现有的Embedding模型中,采用多尺度聚类方法抽取不同粒度的Embedding特征,通过条件随机场来识别中文命名实体。实验证明,该方法学习到的特征缓解了语义表示偏差,进一步提高了现有系统的性能,与传统方法相比,F值提高了2.85%。 展开更多
关键词 命名实体识别 表示学习 embedding 多尺度聚类 条件随机场
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基于Word Embedding语义相似度的字母缩略术语消歧 被引量:6
3
作者 于东 荀恩东 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期51-59,共9页
该文提出基于Word Embedding的歧义词多个义项语义表示方法,实现基于知识库的无监督字母缩略术语消歧。方法分两步聚类,首先采用显著相似聚类获得高置信度类簇,构造带有语义标签的文档集作为训练数据。利用该数据训练多份Word Embeddin... 该文提出基于Word Embedding的歧义词多个义项语义表示方法,实现基于知识库的无监督字母缩略术语消歧。方法分两步聚类,首先采用显著相似聚类获得高置信度类簇,构造带有语义标签的文档集作为训练数据。利用该数据训练多份Word Embedding模型,以余弦相似度均值表示两个词之间的语义关系。在第二步聚类时,提出使用特征词扩展和语义线性加权来提高歧义分辨能力,提高消歧性能。该方法根据语义相似度扩展待消歧文档的特征词集合,挖掘聚类文档中缺失的语义信息,并使用语义相似度对特征词权重进行线性加权。针对25个多义缩略术语的消歧实验显示,特征词扩展使系统F值提高约4%,使用语义线性加权后F值再提高约2%,达到89.40%。 展开更多
关键词 字母缩略术语 术语消歧 WORD embedding 语义相似度
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A highly reliable embedding algorithm for airborne tactical network virtualization 被引量:2
4
作者 MIAO Jingcheng LYU Na +2 位作者 CHEN Kefan CHEN Zhuo GAO Weiting 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2021年第6期1364-1374,共11页
The evolution of airborne tactical networks(ATNs)is impeded by the network ossification problem.As a solution,network virtualization(NV)can provide a flexible and scalable architecture where virtual network embedding(... The evolution of airborne tactical networks(ATNs)is impeded by the network ossification problem.As a solution,network virtualization(NV)can provide a flexible and scalable architecture where virtual network embedding(VNE)is a key part.However,existing VNE algorithms cannot be optimally adopted in the virtualization of ATN due to the complex interference in aircombat field.In this context,a highly reliable VNE algorithm based on the transmission rate for ATN virtualization(TR-ATVNE)is proposed to adapt well to the specific electromagnetic environment of ATN.Our algorithm coordinates node and link mapping.In the node mapping,transmission-rate resource is firstly defined to effectively evaluate the ranking value of substrate nodes under the interference of both environmental noises and enemy attacks.Meanwhile,a feasible splitting rule is proposed for path splitting in the link mapping,considering the interference between wireless links.Simulation results reveal that our algorithm is able to improve the acceptance ratio of virtual network requests while maintaining a high revenue-to-cost ratio under the complex electromagnetic interference. 展开更多
关键词 airborne tactical network(ATN) network virtualization(NV) resource allocation virtual network embedding(VNE) transmission rate
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Firm embedding behavior of annular grooved projectiles impacting ductile metal targets 被引量:1
5
作者 Qi Huang Shun-shan Feng +3 位作者 Xu-ke Lan Chao-nan Chen Yong-xiang Dong Tong Zhou 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2019年第5期768-778,共11页
Annular grooved projectiles(AGPs)have drawn ongoing concerns as an advanced penetrator for their excellent anti-rebound capability in impacting metal plates.They could become embedded solidly in the target surface dur... Annular grooved projectiles(AGPs)have drawn ongoing concerns as an advanced penetrator for their excellent anti-rebound capability in impacting metal plates.They could become embedded solidly in the target surface during low-velocity impact.In this investigation,the firm embedding behavior of AGP was observed by impact experiments.Corresponding numerical simulations provided a better understanding of this process.Experimental and numerical results indicated that the firm embedding behavior of AGP was mainly due to the filling-material in the groove rather than the friction between the projectile and target,unlike traditional shape such as conical projectile.According to observation,firm embedding process can generally be subdivided into four stages:initial-cratering stage,groove-filling stage,fillingmaterial failure stage and rebound vibration stage.Moreover,the damage mechanics of target material around crater was obtained through microscopic tests.A comparison of the cross-sectional figures between the experiment and simulation proved that the analysis and the proposed method were reasonable and feasible,which further demonstrated that the firm embedding behavior has application potential in new concept warheads. 展开更多
关键词 ANNULAR grooved projectile (AGP) Impact FIRM embedding BEHAVIOR Flow characteristics Microscopic tests
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Combat network link prediction based on embedding learning
6
作者 SUN Jianbin LI Jichao +2 位作者 YOU Yaqian JIANG Jiang Ge Bingfeng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2022年第2期345-353,共9页
Link prediction of combat networks is of significant military value for precisely identifying the vital infrastructure of the enemy target and optimizing the operational plan of our side.Due to the profound uncertaint... Link prediction of combat networks is of significant military value for precisely identifying the vital infrastructure of the enemy target and optimizing the operational plan of our side.Due to the profound uncertainty in the battleground circumstances, the acquired topological information of the opponent combat network always presents sparse characteristics. To solve this problem, a novel approach named network embedding based combat network link prediction(NECLP) is put forward to predict missing links of sparse combat networks. First,node embedding techniques are presented to preserve as much information of the combat network as possible using a low-dimensional space. Then, we put forward a solution algorithm to predict links between combat networks based on node embedding similarity. Last, massive experiments are carried out on a real-world combat network case to verify the validity and practicality of the proposed NECLP. This paper compares six baseline methods, and experimental results show that the NECLP has outstanding performance and substantially outperforms the baseline methods. 展开更多
关键词 link prediction node embedding combat networks sparse feature
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基于Transformer结构增强的神经网络架构搜索性能预测器 被引量:1
7
作者 王继禾 吴颖 +2 位作者 迟恒喆 王党辉 梅魁志 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1469-1484,共16页
神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)作为一种通过搜索算法设计神经网络架构的方法,在计算机视觉和自然语言处理等领域得到广泛应用,相较于人工设计网络,NAS方法可以减少设计成本并提高模型性能.但是NAS的性能评估需要对... 神经网络架构搜索(Neural Architecture Search,NAS)作为一种通过搜索算法设计神经网络架构的方法,在计算机视觉和自然语言处理等领域得到广泛应用,相较于人工设计网络,NAS方法可以减少设计成本并提高模型性能.但是NAS的性能评估需要对候选架构进行大量训练,由此带来的计算量占整个NAS的80%以上.为降低计算开销和时间成本,近年来已提出许多基于Transformer的NAS预测器,由于Transformer出色的结构编码能力可以更好地表示拓扑信息,因而得到广泛应用.但是,现有基于Transformer的NAS预测器依然存在三个问题:其一是在预处理阶段,传统的One-hot编码方式描述节点特征的能力较弱,只能区分不同操作节点类型,而难以表达操作的细节特征,如卷积核尺寸等.其二是在编码阶段,Transformer的自注意力机制导致模型结构信息缺失;其三是在评估阶段,现有的Transformer预测器仅使用多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)对前向传播图进行精度预测,忽略了反向传播梯度流对预测精度的影响,因此难以真正拟合NAS评估中的正、反向交替信息流图,导致预测器精度与实际运行精度误差波动极大(10%~90%).为解决上述问题,本文提出了一种基于Transformer结构增强的NAS性能预测方法.首先,在预处理阶段,本文提出了一种超维嵌入方法增加输入数据维度以强化节点操作的参数描述能力,其次,在编码阶段将Transformer编码后的信息与图结构信息共同输人一个图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN),弥补由自注意力机制引起的结构缺失.最后,在性能评估阶段,本文构建了同时包含前向传播和反向传播的全训练图,并将数据集信息、图结构编码与梯度编码共同输入到GCN网络预测器中,使预测结果更贴近模型真实性能.实验结果表明,本方法与目前最先进方法相比,肯德尔相关系数提高了7.45%,训练时间减少了1.55倍。 展开更多
关键词 预测器 NAS TRANSFORMER GCN embedding
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基于词性与词序的相关因子训练的word2vec改进模型 被引量:12
8
作者 潘博 于重重 +2 位作者 张青川 徐世璇 曹帅 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1976-1982,共7页
词性是自然语言处理的基本要素,词语顺序包含了所传达的语义与语法信息,它们都是自然语言中的关键信息.在word embedding模型中如何有效地将两者结合起来,是目前研究的重点.本文提出的Structured word2vec on POS联合了词语顺序与词性... 词性是自然语言处理的基本要素,词语顺序包含了所传达的语义与语法信息,它们都是自然语言中的关键信息.在word embedding模型中如何有效地将两者结合起来,是目前研究的重点.本文提出的Structured word2vec on POS联合了词语顺序与词性两种信息,不仅使模型可以感知词语位置顺序,而且利用词性关联信息来建立上下文窗口内词语之间的固有句法关系.Structured word2vec on POS将词语按其位置顺序定向嵌入,对词向量和词性相关加权矩阵进行联合优化.实验通过词语类比、词相似性任务,证明了所提出的方法的有效性. 展开更多
关键词 WORD embedding 词性 相关权重 词序 word2vec
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基于深度学习的维吾尔语名词短语指代消解 被引量:7
9
作者 李敏 禹龙 +2 位作者 田生伟 吐尔根.依布拉音 赵建国 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期1984-1992,共9页
针对维吾尔语名词短语指代现象,提出了一种利用栈式自编码深度学习算法进行基于语义特征的指代消解方法.通过对维吾尔语名词短语指称性的研究,提取出利于消解任务的13项特征.为提高特征对文本语义的表达,在特征集中引入富含词汇语义及... 针对维吾尔语名词短语指代现象,提出了一种利用栈式自编码深度学习算法进行基于语义特征的指代消解方法.通过对维吾尔语名词短语指称性的研究,提取出利于消解任务的13项特征.为提高特征对文本语义的表达,在特征集中引入富含词汇语义及上下文位置关系的Word embedding.利用深度学习机制无监督的提取隐含的深层语义特征,训练Softmax分类器进而完成指代消解任务.该方法在维吾尔语指代消解任务中的准确率为74.5%,召回率为70.6%,F值为72.4%.实验结果证明,深度学习模型较浅层的支持向量机更合适于本文的指代消解任务,对Word embedding特征项的引入,有效地提高了指代消解模型的性能. 展开更多
关键词 深度学习 栈式自编码神经网络 指代消解 WORD embedding 维吾尔语
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基于深度神经网络的有色金属领域实体识别 被引量:13
10
作者 毛存礼 余正涛 +3 位作者 沈韬 高盛祥 郭剑毅 线岩团 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2451-2459,共9页
针对有色金属领域实体识别问题,提出一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)架构的有色金属领域实体识别方法.为能有效获取有色金属领域实体中字符间的紧密结合特征,并回避专业领域中文分词问题,使用神经网络的方法自动学习中... 针对有色金属领域实体识别问题,提出一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)架构的有色金属领域实体识别方法.为能有效获取有色金属领域实体中字符间的紧密结合特征,并回避专业领域中文分词问题,使用神经网络的方法自动学习中文字符embeddings向量化表示作为模型输入.基于降噪自动编码器(denoising autoencoder,DAE)对深度神经网络的每个隐层进行逐层预训练获取用于有色金属领域实体识别的最优特征向量组合,并详细介绍了基于神经语言模型的文本窗口降噪自动编码器预训练及有色金属实体识别的深层网络构建过程.为验证方法的有效性,对有色金属领域产品名、矿产名、地名、组织机构4类实体识别进行实验.实验结果表明,提出的方法对于专业领域的实体识别具有较好的效果. 展开更多
关键词 有色金属领域 深度神经网络 词汇embeddings 降噪自动编码器 实体识别
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一种基于非线性降维求正常星系红移的新方法 被引量:3
11
作者 许馨 吴福朝 +1 位作者 胡占义 罗阿理 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期182-186,共5页
提出了一种确定正常星系红移的有效方法,该方法分为以下3个步骤:(1)利用四阶小波系数作为正常星系的特征表示,它能较好地反映吸收线、跳变点和吸收带的信息;(2)利用非线性降维方法LLE(locallylinearembedding)将特征数据映射到三维空间... 提出了一种确定正常星系红移的有效方法,该方法分为以下3个步骤:(1)利用四阶小波系数作为正常星系的特征表示,它能较好地反映吸收线、跳变点和吸收带的信息;(2)利用非线性降维方法LLE(locallylinearembedding)将特征数据映射到三维空间中一维流形;(3)由一维流形上的红移分布数据,根据最近邻方法得到正常星系的红移值。实验表明,文中所给的方法较文献中通常使用的PCA方法对于红移的确定具有更高的精度。 展开更多
关键词 正常星系 红移 LLE(locally linear embedding) 流形 PCA(principal component analysis)
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A new image watermarking framework based on levels-directions decomposition in contourlet representation
12
作者 M.F.Kazemi M.A.Pourmina A.H.Mazinan 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期521-532,共12页
With the development of digital information technologies,robust watermarking framework is taken into real consideration as a challenging issue in the area of image processing,due to the large applicabilities and its u... With the development of digital information technologies,robust watermarking framework is taken into real consideration as a challenging issue in the area of image processing,due to the large applicabilities and its utilities in a number of academic and real environments.There are a wide range of solutions to provide image watermarking frameworks,while each one of them is attempted to address an efficient and applicable idea.In reality,the traditional techniques do not have sufficient merit to realize an accurate application.Due to the fact that the main idea behind the approach is organized based on contourlet representation,the only state-of-the-art materials that are investigated along with an integration of the aforementioned contourlet representation in line with watermarking framework are concentrated to be able to propose the novel and skilled technique.In a word,the main process of the proposed robust watermarking framework is organized to deal with both new embedding and de-embedding processes in the area of contourlet transform to generate watermarked image and the corresponding extracted logo image with high accuracy.In fact,the motivation of the approach is that the suggested complexity can be of novelty,which consists of the contourlet representation,the embedding and the corresponding de-embedding modules and the performance monitoring including an analysis of the watermarked image as well as the extracted logo image.There is also a scrambling module that is working in association with levels-directions decomposition in contourlet embedding mechanism,while a decision maker system is designed to deal with the appropriate number of sub-bands to be embedded in the presence of a series of simulated attacks.The required performance is tangibly considered through an integration of the peak signal-to-noise ratio and the structural similarity indices that are related to watermarked image.And the bit error rate and the normal correlation are considered that are related to the extracted logo analysis,as well.Subsequently,the outcomes are fully analyzed to be competitive with respect to the potential techniques in the image colour models including hue or tint in terms of their shade,saturation or amount of gray and their brightness via value or luminance and also hue,saturation and intensity representations,as long as the performance of the whole of channels are concentrated to be presented.The performance monitoring outcomes indicate that the proposed framework is of significance to be verified. 展开更多
关键词 contourlet based watermarking framework levels-directions decomposition embedding process de-embedding process peak signal-to-noise ratio structural similarity indices normal correlation bit error rate
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基于DCNNs-LSTM模型的维吾尔语突发事件识别研究 被引量:3
13
作者 黎红 禹龙 +2 位作者 田生伟 吐尔根.依布拉音 赵建国 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期52-61,共10页
结合对维吾尔语语言的特点分析,该文提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNNs)联合长短期记忆网络(long-short term memory,LSTM)实现的维吾尔语文本突发事件识别方法。该方法提取突发事件包含六大特征... 结合对维吾尔语语言的特点分析,该文提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNNs)联合长短期记忆网络(long-short term memory,LSTM)实现的维吾尔语文本突发事件识别方法。该方法提取突发事件包含六大特征块,并在特征集中引入富含词汇语义及上下文位置关系的Word Embedding,利用DCNNs对黏着性语言特征抽象化的学习能力抽取事件句中的高阶局部特征,以此作为LSTM网络的输入,利用其对于事件句中抽象含义序列关系的捕获特性获取全局特征,训练Softmax分类器完成维吾尔语突发事件的识别任务。该方法在维吾尔语突发事件识别中的准确率达到80.60%,召回率81.39%,F值80.99%。实验结果表明,与不同层数的DCNNs和独立的LSTM网络相比,DCNNs-LSTM模型更具备挖掘隐含上下文深层语义信息的能力,对Word Embedding特征项的引入有效地提高了模型识别性能。 展开更多
关键词 维吾尔语 突发事件识别 深度卷积神经网络 长短期记忆网络 WORD embedding
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基于多任务级联CNN与三元组损失的人脸识别 被引量:5
14
作者 王灵珍 赖惠成 王睿 《激光杂志》 北大核心 2019年第5期17-22,共6页
开源机器学习库DLIB中的人脸检测对齐任务的运行时间长,检测精度不高,对于传统CNN分类模型特征判别能力较弱。针对以上两点不足,提出了用Mtcnn代替DLIB做人脸检测,并且以L2损失与三元组损失相结合的总损失函数来训练卷积神经网络。首先... 开源机器学习库DLIB中的人脸检测对齐任务的运行时间长,检测精度不高,对于传统CNN分类模型特征判别能力较弱。针对以上两点不足,提出了用Mtcnn代替DLIB做人脸检测,并且以L2损失与三元组损失相结合的总损失函数来训练卷积神经网络。首先,将公开的海量人脸数据集做人脸对齐;然后,以总损失函数作为监督信号来完成BP前向传播,使得类内距离小,类间距离大,提高模型的特征辨识能力;最后,对人脸特征进行Embedding,由高维度映射到低维度,减少参数量,减少计算量与存储空间,提高识别率。实验表明,进行人脸检测对齐的测试集比没有进行此过程的识别率要高1%左右,且人脸识别模型通过度量学习使特征更具有区分能力。在LFW标准测试集上取得了较高识别率,在自己创建的人脸图片上成功验证了该算法的度量学习的性能。 展开更多
关键词 人脸识别 三元组损失 度量学习 卷积神经网络 人脸对齐 embedding
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基于IFIX的半潜式钻井平台集成监控系统 被引量:3
15
作者 赵莉 陈红卫 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第5期1142-1146,共5页
针对目前海洋钻井平台中集成能力、可操作性和可扩展性存在的问题,分析了平台监控的设计思想和主要功能。应用OPC技术设计客户端实现了平台钻井系统集成监控的网络结构。研究了半潜式钻井平台各子系统集成监控技术;并以压载监控子系统... 针对目前海洋钻井平台中集成能力、可操作性和可扩展性存在的问题,分析了平台监控的设计思想和主要功能。应用OPC技术设计客户端实现了平台钻井系统集成监控的网络结构。研究了半潜式钻井平台各子系统集成监控技术;并以压载监控子系统的人机界面为例,采用IFIX工控组态软件进行了制作。此钻井平台集成监控系统具有独立性、可扩展性强等特点。 展开更多
关键词 半潜式钻井平台 压载系统 IFIX 监控 用于过程控制(OLE for Process Control) 对象连接与嵌入(Object LINKING and embedding OLC)
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一个基于Qt/Embedded的嵌入式Linux应用程序的实现 被引量:38
16
作者 任善全 吕强 +1 位作者 钱培德 杨季文 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2006年第2期105-107,共3页
本文介绍了嵌入式L inux GUI的发展概况,描述了Qt/Embedded 2.3.4版的GUI的开发环境,并结合应用程序PhotoA l-bum阐述了此环境下应用程序的一种开发流程,分析了该应用程序在向项目目标硬件上移植过程中出现的问题,并给出了解决此问题时... 本文介绍了嵌入式L inux GUI的发展概况,描述了Qt/Embedded 2.3.4版的GUI的开发环境,并结合应用程序PhotoA l-bum阐述了此环境下应用程序的一种开发流程,分析了该应用程序在向项目目标硬件上移植过程中出现的问题,并给出了解决此问题时的几种解决方法。 展开更多
关键词 嵌入式LINUX QT/EMBEDDED QTOPIA 应用程序 发展概况 GUI 硬件
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Qt/Embedded及嵌入式Linux在智能监控系统控制中的应用 被引量:23
17
作者 杨柳 岳坤 +1 位作者 庞和明 姜琳颖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第A01期289-291,共3页
主要介绍了基于S3C2440 ARM微处理器的实验室环境监控系统的设计方案,结合项目实例重点研究了智能监控系统中基于Qt/Embedded的图形用户界面(GUI)应用程序和各类传感器Linux驱动程序开发过程及应用疑难点,实现Qt/Embedded与Linux-C系统... 主要介绍了基于S3C2440 ARM微处理器的实验室环境监控系统的设计方案,结合项目实例重点研究了智能监控系统中基于Qt/Embedded的图形用户界面(GUI)应用程序和各类传感器Linux驱动程序开发过程及应用疑难点,实现Qt/Embedded与Linux-C系统驱动编程的结合。 展开更多
关键词 嵌入式LINUX QT/EMBEDDED S3C2440 ARM处理器 智能监控系统
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Embedded Internet环境下TCP/IP协议簇的约简 被引量:6
18
作者 韩光洁 赵海 +2 位作者 王金东 林涛 王济勇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第9期1602-1606,共5页
基于 Em bedded Internet技术下 ,为了实现非 Internet设备信息的共享和访问 ,作者对 TCP/ IP协议簇进行系统的研究 ,提出在设备中嵌入 thin TCP/ IP协议栈并使其能够实现与网络的透明互联 .对 TCP/ IP协议簇进行尽最大可能的约简而不... 基于 Em bedded Internet技术下 ,为了实现非 Internet设备信息的共享和访问 ,作者对 TCP/ IP协议簇进行系统的研究 ,提出在设备中嵌入 thin TCP/ IP协议栈并使其能够实现与网络的透明互联 .对 TCP/ IP协议簇进行尽最大可能的约简而不使其失去标准和相应的机制 ,从而可以利用 TCP/ IP协议在设备与 Internet之间建立通讯联系 ,真正把设备纳入到网络的管理范围 ,实现设备的网络化和智能化管理 .设备中嵌入 TCP/ 展开更多
关键词 EMBEDDED INTERNET TCP/IP协议栈 嵌入式 约简
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基于Qt/E的嵌入式实时曲线显示界面设计与实现 被引量:32
19
作者 狄辉辉 李京华 +1 位作者 刘景桑 彭婷 《电子测量技术》 2011年第12期76-79,共4页
为解决手持设备实测数据曲线绘制时间过长、屏幕映射时会出现屏幕闪烁的现象,以及数据需要及时保存和回调查看的问题,提出了在Qt4下将QGraphicsScene类和QList<T>容器类结合起来实现采集数据的实时显示方法,该方法把QGraphicsScen... 为解决手持设备实测数据曲线绘制时间过长、屏幕映射时会出现屏幕闪烁的现象,以及数据需要及时保存和回调查看的问题,提出了在Qt4下将QGraphicsScene类和QList<T>容器类结合起来实现采集数据的实时显示方法,该方法把QGraphicsScene类作为父对象,将QList<T>容器类的值类型T设为QGraphicsItem,将新采集的数据以push_back的方式添加于QList的末端。应用该方法后,所设计的曲线显示界面实时性与双缓冲法相比有了很大提升,同时可以对数据进行保存,并将用户保存的数据以曲线的形式回调出来,方便用户对不同时期测试数据进行比较分析。 展开更多
关键词 QT/EMBEDDED 实时曲线 数据保存 数据回调
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基于Windows XP Embedded嵌入式车辆导航系统设计与实现 被引量:7
20
作者 丁露 陈家斌 +1 位作者 吕少麟 宋春雷 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2006年第6期27-29,共3页
介绍了INS/DR/MM车辆组合导航系统以及系统的部件组成,对系统的软硬件结构进行了分析。结合目前各主流嵌入式平台的性能,利用Windows XP Embedded(XPE)嵌入式操作系统体积小和易扩展的优势,选用Windows XP Embedded作为车辆组合导航系... 介绍了INS/DR/MM车辆组合导航系统以及系统的部件组成,对系统的软硬件结构进行了分析。结合目前各主流嵌入式平台的性能,利用Windows XP Embedded(XPE)嵌入式操作系统体积小和易扩展的优势,选用Windows XP Embedded作为车辆组合导航系统的开发平台。为了满足车辆导航实时、快速的要求,设计了基于模糊逻辑的地图匹配算法。经过多次实际跑车试验证明,该嵌入式车辆导航系统可以正确实时地将地图匹配后的位置信息显示在电子地图上。 展开更多
关键词 车辆导航系统 地图匹配 Windows XP EMBEDDED 嵌入式操作系统
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