在当前多种平台崛起的互联网背景下,与传统媒体相比,网络社交媒体中的数据具有传递速度快、用户参与度高、内容覆盖全等特点,其中存在着人们关注并发布评论的众多话题,而一个话题的相关信息中可能存在更深层次、更细粒度的子话题,针对该问题进行基于网络社交媒体的子话题检测技术的研究,这是一个新兴且不断发展的研究领域。通过社交媒体获取话题及子话题信息并参与讨论,这一方式正全方位、深层次改变着人们的生活,但是该领域技术还不成熟,且相关研究在国内尚处于起步阶段。首先,简述网络社交媒体中子话题检测的发展背景和基本概念;其次,将子话题检测技术分为七大类,对每类方法均加以介绍、对比和总结;然后,将子话题检测方式分为在线检测和离线检测两种方式,并将这两种方式进行对比,列举通用技术及两种方式下的常用技术;最后,概括了该领域当前不足及未来发展趋势。
针对肺四维计算机断层摄影(4D-CT)数据获取时辐射剂量高的缺点,提出了一种基于弹性配准的肺4D-CT中间相位图像重建方法,利用已知的两个特殊呼吸相位图像,重建出其他中间呼吸相位图像。其具体过程是:选择呼吸周期内的两个相位图像分别作为参考图像和浮动图像,首先用Active Demons配准方法估计出两个相位图像间的运动位移场;然后根据呼吸运动过程的线性假设,相应地求出浮动图像到中间相位图像的运动位移,继而重建出中间相位图像。实验结果表明,重建出的中间相位图像不仅在视觉上与真实图像非常接近,而且用标记点方法量化评价的平均误差也在3 mm内。所提基于弹性配准的重建方法能较准确地重建出肺4D-CT中间相位图像。
超市作为服务型企业,能否最大限度地使顾客满意,直接关系到企业的利润收益和市场竞争力,因此对超市收银口的优化调度研究具有重要的现实意义。首先运用三元组α/β/γ方法对问题进行描述,将收银口调度描述为一类以最大化顾客满意度为主要目标,最小化经营成本为次要目标,具有机器使用限制和先入先出(FIFO)原则的优化调度问题,并建立了相应的数学模型;接着运用模拟植物生长算法(PGSA)进行了算法设计;最后用实际案例进行了数值仿真,验证了方法的有效性和可行性。