恋上艺术的怪诞时装

在每年两季的巴黎时装周上演之际,香谢利舍大街与蒙太奇大街的名店们又怎会寂寞?经过让·保罗·戈尔捷(Jean Paul Gaultier)、约翰·加里阿诺(John Galliano)、亚历山大·麦奎因(Alexander Vlcqueen)挑拨后的时装除了拥有极度抢镜的视觉冲击力,也“一人飞升,仙及鸡犬”,频频攀上年度买家排行榜。 怪诞时装已经成为高级时装界一匹迅速串红的“黑马”,并且大有雀占鸠巢之势。连大师圣罗朗(Yves Saint Louren)也不得不发出喟叹:“高级定制服装已死,当年的隆重、矜贵、豪华,已被眼下的荒谬、怪诞所取代。”     

六一儿童节：爱心与童心交织

“六一儿童节”,一个属于小朋友的节日。同时,六一也是除新年之外的又一个玩具销售高峰。中国有3亿14岁以下的儿童,这么一个巨大的数字,背后蕴藏的是玩具行业的巨大宝藏。近年来,对于儿童用品在安全环保上的重视,政府加大了对玩具市场的监察力度,玩具在质量上逐步得到提高，今年六一前夕，全国各地工商、质检部门对当地的玩具进行了全面的严格检查，从各地检查情况来看，我们的玩具市场正在朝着一个健康、有序的方向稳步发展。也给下一代营造了更好的成长环境。     

电子支付,想说爱你不容易

暂别网络泡沫彻底破灭不过短短三五年,中国互联网产业却已依稀在噩梦中苏醒了过来。当年那些壮志凌云于一时、踌躇于一夜发迹间却始终未能心想事成的投机商、点子大王们,在沉睡多时之后,似乎都是在猛然间、不经意间发现,其实,在他的不远处俨然堆砌着又一座座诱人的金山、银山,旋即,不顾一切地、一窝蜂地狂奔过去,满心期待能借此东风如愿以偿地顺利入主福布斯抑或胡润先生之财富名人堂。此时此刻,一个     

会计电算化使用方法和技巧

本文作者通过三年多时间对会计电算化的使用和摸索,提出了一些会计电算化的使用方法和技巧,供企事业单位的会计工作者参考和借鉴.     

The selective pickup and delivery problem: Formulation and a memetic algorithm

The pickup and delivery problem addresses the real-world issues in logistic industry and establishes an important category of vehicle routing problems. The problem is to find the shortest route to collect and distribute commodities under the assumption that the total supply and the total demand are in equilibrium. This study presents a novel problem formulation, called the selective pickup and delivery problem (SPDP), by relaxing the constraint that all pickup nodes must be visited. Specifically, the SPDP aims to find the shortest route that can supply delivery nodes with required commodities from some pickup nodes. This problem can substantially reduce the transportation cost and fits real-world logistic scenarios. Furthermore, this study proves that the SPDP is NP-hard and proposes a memetic algorithm (MA) based on genetic algorithm and local search to resolve the problem. A novel representation of candidate solutions is designed for the selection of pickup nodes. The related operators are also devised for the MA; in particular, it adapts the 2-opt operator to the sub-routes of the SPDP for enhancement of visiting order. The experimental results on several SPDP instances validate that the proposed MA can significantly outperform genetic algorithm and tabu search in terms of solution quality and convergence speed. In addition, the reduced route lengths on the test instances and the real-world application to rental bikes distribution demonstrate the benefit of the SPDP in logistics.     

基于自适应遗传算法的一类非线性规划问题的新算法

传统的方法解答非线性规划问题存在着有进入局部最优、效率低、甚至根本得不出结果的局限性,而遗传算法中用不变的p_c和p_m来控制进化,很容易导致早熟,降低算法搜索效率。根据适应度自动对交叉概率p_c和变异概率p_m进行调整,提出一种新的遗传算法。通过对6个测试函数的仿真实验,结果表明本算法是非常有效的。     

一种归纳算法的研究与改进

机器学习是人工智能应用的一个重要研究领域,分类算法是数据挖掘中的一种重要技术,决策树学习是其中常用的一种方法,本文针对目前在机器学习和数据挖掘领域中普遍采用的典型的决策树分类算法ID3算法存在的缺点提出了一种基于统计理论的统计归纳SIA分类算法,该算法以概率统计学的理论为基础,利用实例中提供给人们的统计规律的信息进行划分归类,从而简化了决策树的剪枝和优化过程,并通过Delphi实现该算法进行仿真试验,具有准确性高,分类速度快的特点。     

基于用户兴趣的多属性效用算法的研究

针对用户兴趣提供个性化的搜索服务一直是搜索引擎系统追求的目标。提出了基于用户兴趣的多属性效用算法,该算法使用效用性算法并结合了实体多个属性偏好因子和遗忘因子,更好地表达用户的兴趣偏好并实现动态更新,提高检索的准确性,实现搜索过程的个性化服务。     

一种OFDM系统中频率同步的改进算法

针对传统的频率同步方法中估计精度与估计范围的矛盾,提出了一种改进的频率同步算法。该算法通过两次频率偏移估计,可以同时获得大的估计范围和高的估计精度,而且对训练序列没有其他限制,可以提高系统数据传输效率。通过仿真,验证了该算法的有效性。     

一种改进的宽带相干信号测向算法

为了解决宽带独立信号和相干信号同时存在时,信号估计难度大和测向算法复杂的问题,设计了一种新的宽带相干信号测向算法。首先将未知信号进行分解,利用经典多重信号分类算法估计出独立信号的来波方向,然后利用已求出的独立信号信息,将独立信号从未知信号中剔除,只保留相干信号信息,最后利用改进的宽带相干信号测向算法进行相干信号估计。利用Matlab搭建仿真平台,对算法进行了仿真。结果表明,该算法去相关运算简单,可以有效地解决独立信号与相干信号同时存在的问题,提高了信号估计的成功率,并且减小了测向均方根误差,可为宽带测向的研究提供有价值的参考。     

A problem-adjusted genetic algorithm for flexibility design

Many present markets for goods and services have highly volatile demand due to short life cycles and strong competition in saturated environments. Determination of capacity levels is difficult because capacities often need to be set long before demand realizes. In order to avoid capacity-demand mismatches, operations managers employ mix-flexible resources which allow them to shift excess demands to unused capacities. The Flexibility Design Problem (FDP) models the decision on the optimal configuration of a flexible (manufacturing) network. FDP is a difficult stochastic optimization problem, for which traditional exact approaches are not able to solve but the smallest instances in reasonable time. We develop a Flexibility Design Genetic Algorithm (FGA) that exploits qualitative insights into the structure of good solutions, such as the well-established chaining principle, to enhance its performance. FGA is compared to a commercial solver, a simple GA, and a Simulated Annealing local search on instances of up to 15 demand types and resources. Experimental evidence shows that the proposed approach outperforms the competing methods with respect to both computing time and solution quality.     

基于半监督聚类的网络嵌入方法

GEMSEC(graph embedding with self clustering)在计算节点特征的同时学习节点聚类,通过强制将节点进行聚类来揭露网络中的社区结构,但未考虑类别标签信息,导致学到的节点嵌入缺乏区分性。针对这一问题,提出了一种基于半监督聚类的网络嵌入方法(NESSC),将随机游走序列和少量节点类别标签作为输入,在计算节点特征和学习节点k-means聚类的过程中,利用类别标签信息指导聚类过程,同时重构已知节点类别标签信息,学习具有区分性的节点表示。在6个真实网络上进行节点聚类和节点分类评测实验,实验结果显示,NESSC方法明显优于无监督网络嵌入方法DeepWalk和GEMSEC,可以通过加入节点的标签信息来提高网络嵌入的效果。因此,通过网络节点的嵌入,可以高效地提取网络的有用信息,对于相关网络嵌入研究具有一定的参考价值。     

基于算法随机排列的安全增强模型

数据安全是技术管理中的1个重要因素,为此出现了各种加密方法并广泛应用于保护敏感信息。加密方法都是以算法为基础,算法无论多么复杂,因其遵循固有的单调性,易受到暴力攻击的威胁。在选择加密算法时引入1个随机函数,提出1个集成的复合加密算法,它由经密钥选取的若干个算法组成;引入算法库的概念,定义算法的混合、层次排列加密机制。     

GNSS抗干扰中LCMV算法研究及仿真

由于GNSS卫星信号强度极小,容易受到强信号干扰,针对如何有效抗干扰问题,将基于功率倒置天线阵列LCMV算法在一定的数学模型基础上利用理论进行推演,并稍加改进避免了矩阵求逆,然后通过Matlab仿真加以验证,最后为该算法的实现进行了硬件设计。提出了以FPGA结合DSP的处理方案,利用FPGA完成射频采集,由DSP进行抗干扰处理以及LCMV算法实现。     

基于改进谱聚类算法在图像分割中的应用

为解决谱聚类算法应用于图像分割时,相似矩阵内存占用较大甚至满溢以及后续计算量大的问题,利用Nystrom方法随机获取一部分样本点,根据样本点和样本点、样本点和非样本点2种相似关系近似表征所有像素点的相似性,得到原图像的近似相似矩阵。在构建上述所需2种相似关系的相似矩阵时,距离度量采用余弦函数。结果表明,采用近邻传播聚类算法代替k-means算法对得到的低维向量子空间聚类,克服了聚类过程对初始值的敏感性,得到的分割结果较稳定,4幅真实图片也验证了研究算法的优越性。改进的谱聚类算法为图像分割的稳定性研究提供了依据。     

关联规则挖掘算法在教学管理上的应用

介绍了关联规则挖掘的基本概念,分析了经典的Apriori算法,提出一种改进的关联规则挖掘算法,在系统中永久保留支持度为0的候选1项集和候选2项集,当系统需要运行时,先采用数据库的过滤技术,可以很快得到频繁2项集。采用新算法在教学数据库中搜索所有的关联规则,从而得到课程与课程之间的关联关系,对教学管理具有一定的辅助决策意义。