简介：

简介：现代术语学的创始人欧根·维斯特（EugenWaster）的《普通术语学和术语词典编纂学导论》（EinfǔrungindieallgemeineTerminologieundterminologischeLexikographie）的德文版第三版（1991年在波恩出版）①中，讨论了术语学中的主题与分类的问题。笔者根据该书中“3.5，3.6，3.7”的内容，写成了这篇读书札记。

简介：本文重点探讨了从信息活动的性质和方式的角度对系统所作的分类问题,文章依据信息活动的等级把系统分为9类;依据信息演化方式把系统分为4类;依据系统选择信息模式的概率特征对随机性系统和决定性系统,以及二者间的关系进行了分析,并相应给出了系统内在随机性和决定性、绝对随机性和决定性的信息量判据.文章还在对某些关于系统分类的差异观点的比较性研究的基础上,依据现代科学中的相关成果,提出了关于开放系统分类的一些独到见解.

简介：声纹识别技术是对人的声音进行特征鉴别，以便分出不同个体的技术。对于人体来说，声纹是长期稳定的特征信号，通过声纹鉴别技术可以区分不同个体。本文介绍了声纹识别的概念和原理；指出了声纹识别技术的应用范围和前景。

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简介：系统的总体功能是由各系统要素提供的功能实现的。哪些系统要素对于达到总系统的目标功能是关键的，对于系统的优化至关重要。本文在系统关键要素概念的基础上，利用图论理论和矩阵理论，研究了系统关键要素的识别过程，并针对不同的系统基本结构，得出了相应的推论。最后，通过实例说明了系统关键要素判定定理的实用性。

简介：摘要人脸识别的技术的发展，给我们日常的生活、工作带来了巨大的变化。人脸识别技术已经被大量应用于政府机关、军队系统、银行系统、以及安全防务等领域。本文简述了人脸识别技术的基本方法和应用。

简介：系统方法是解决系统问题的有效工具。基于问题情境复杂性和问题研究目的性,构建了系统方法的两维分类框架;研究了用于结构化/解释性、结构化/干预性、非结构化/解释性、非结构化/干预性等问题情境的系统方法,并给出典型方法的应用步骤;最后,提出了基于问题情境的系统方法应用选择过程。

简介：摘要人类通过双眼进行事物的观察，两眼所进行的事物光纤的感知，可以帮助人脑完成对于事物距离判断，从而增强事物的立体感。本文所进行的视觉系统项目，结合人眼双目的事物观察特征，开展了视觉立体图像系统建设，同时借助先进的FPGA图像处理技术，对视觉系统所获取到的双目图像进行处理，从而完成事物的三维立体信息获取。

简介：本文假新闻图片的产生、制假的几种手段、如何识别假新闻图片、对造假者如何处理这个几个方面谈了假新闻图片的相关问题。

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简介：摘要：随着社会经济的快速发展，林业的发展也十分迅速。森林资源是推动城市现代化建设和社会经济发展的重要资源之一，重视加强森林培育研究工作，对林业的健康、可持续发展有着重要意义。将森林经营分类理念运用于森林资源开发过程中，不仅有助于减少对森林资源的破坏，还可以提升森林的社会效益和经济效益。

简介：摘要：本文主要对人脸识别技术进行介绍，旨在讨论一种更安全更方便的AFC系统在地铁的应用，以进一步创新实现多元化支付，推进智慧车站的设施，进一步加强车站客运管理。

简介：简要介绍中国在复杂网络同步和拓扑结构识别方面的研究进展，特别是课题组在这些方面的工作。

简介：摘要：本文从检验检测机构风险识别、风险控制两个方面进行分析与描述，并提出相应措施，提高检验检测机构风险预知及控制能力，进而发展壮大检验检测机构。

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简介：摘要为提高手写数字识别的准确性与实时性，本文提出了一种基于肌电信号和模板匹配的手写数字识别方法。首先对采集到的肌电信号进行降采样和去噪处理，然后利用动态规整算法迭代建立模板，然后使用DTW距离作为距离测度进行模板匹配。实验结果表明，该方法对6种手写数字的识别效果较好，平均识别正确率达到了93.66%。

简介：基于标签传播动力学提出了一种识别网络关键节点的算法,主要思想是把每个节点接收到不同标签的数量作为判断节点重要性的指标。应用两种不同的传播模型,在不同网络上与其它中心性指标作比较。结果表明：基于标签传播的中心性指标比其它的中心性方法可以更好地识别网络中的关键节点。基于标签传播的中心性指标还具有以下优势：不需要利用网络的结构信息,因此可以推广到大规模网络上;揭示了一种现象——好的接收者往往也是好的传播者。

简介：大气颗粒物（particulatemater）是指大气中固态或液态的悬浮性物质。其来源有自然源和人为源两个方面，前者主要来自地面扬尘、海水溅沫蒸发而成的盐粒、火山喷发的散落物、森林火灾产生的烟尘，以及生物释放的花粉、菌类孢子和微生物等；后者主要来自燃料燃烧、冶炼、粉碎、筛分、

简介：利用股票价格波动时间序列的相关特性，基于同步理论研究股票网络的社团结构。通过对关联矩阵的谱分析确定股票网络中存在复杂的社团结构。随后，利用基于Kuramoto模型的同步聚类算法对网络节点（股票）进行动态分组，由局部序参量确定算法的收敛性并得到稳定的社团结构。通过与快速社团检测算法的对比验证，表明基于Kuramoto模型的同步聚类算法能够正确得到股票网络的社团结构，且更符合股票的属性分类。