论文
1. 论文题目：一个基于用户画像的商品推荐算法的设计与应用
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（0） 评论
全部作者：
吕超，朱郑州
（0） 评论作者单位：北京大学软件与微电子学院
期 数：2018年2月第4期
学 科：计算机科学技术
摘 要：以用户画像的商品推荐为研究背景，在真实的电商环境下，使用海量数据构建用户画像和商品画像。对画像数据进行详细探讨，并针对不同的优化目标对训练目标中使用的标签数据进...[more]
2. 论文题目：网络安全度量与评估的分析与研究
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全部作者：
张漪墁，赵小林
（4） 评论作者单位：北京理工大学软件学院
期 数：2018年2月第4期
学 科：计算机科学技术
摘 要：网络安全问题日益严重，解决网络安全问题的前提是必须能够对网络安全进行评估和度量。本研究对层次分析法、基于攻击图生成系统的攻击图模型及其PageRank算法进行详细的分析和对...[more]
3. 论文题目：基于虚拟现实的实物建材快速搭配仿真方法
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全部作者：
陈克斌，焦毅，迟铭，贺翥祯
（0） 评论作者单位：国防科技大学信息通信学院
期 数：2018年2月第4期
学 科：计算机科学技术
摘 要：针对现有装饰装修软件出图速度慢、操作难度高及真实度低等问题，给出一种基于虚拟现实（virtual reality，VR）的实物建材快速搭配仿真方法。通过高清数码相机采集，依托Unity3D全局...[more]
4. 论文题目：Stacking 学习与一般集成方法的比较研究
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全部作者：
鲁莹，郑少智
（0） 评论作者单位：暨南大学经济学院
期 数：2018年2月第4期
学 科：计算机科学技术
摘 要：集成学习（ensemble learning）因通过组合多个学习器实现更强的泛化能力而被广泛使用。目前一般的集成方法如AdaBoost、Bagging等均是基于一种算法，而Stacking集成是基于多种算法。本文针...[more]
5. 论文题目：基于类别关键词搜索的移动应用商店Deep Web采集方法
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全部作者：
汪鹭，胡阳雨，徐国爱
（0） 评论作者单位：北京邮电大学网络空间安全学院
期 数：2018年2月第4期
学 科：计算机科学技术
摘 要：为在移动互联网大数据时代给移动应用分析、安全检测提供数据基础，解决大量应用信息隐藏在表单后的深层网页（Deep Web）问题，提出一种基于应用类别关键词搜索的采集方法，通过...[more]
6. 论文题目：大转向面部特征点定位研究
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全部作者：
施梁，岳继光，董延超，孟毅
（0） 评论作者单位：同济大学电子与信息工程学院；日立（中国）研究开发有限公司上海分公司
期 数：2018年2月第4期
学 科：计算机科学技术
摘 要：利用计算机图形技术生成虚拟人脸标注数据，并代替传统真实人脸数据训练人脸特征点定位模型，在大角度（±70°）运动范围内，对人脸特征点进行实时估计。采用头部3D模型贴图及B...[more]
7. 论文题目：面向众核负载聚集模式的cache一致性协议研究综述
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全部作者：
马胜，王志英
（0） 评论作者单位：国防科技大学计算机学院
期 数：2018年2月第4期
学 科：计算机科学技术
摘 要：负载聚集模式为众核处理器结构，尤其是cache一致性协议的设计，带来了诸多挑战。高效一致性协议必须充分利用负载聚集模式的数据共享特性，在虚拟机内部提供低延迟的数据共享，...[more]
8. 论文题目：一种基于CNN特征的域适应Egocentric视频有意义帧提取算法
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全部作者：
田贺英，尹辉，杨林，欧伟奇
（7） 评论作者单位：北京交通大学计算机与信息技术学院，交通数据分析与挖掘北京市重点实验室
期 数：2018年11月第22期
学 科：计算机科学技术
摘 要：Egocentric视频数据量大且信息冗余度高，有意义帧的提取对于Egocentric视频的分析和理解具有重要意义。本文提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）特征的域适应Egocen...[more]
9. 论文题目：基于微信平台的盆栽智能浇灌装置
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全部作者：
朱涛，金豪宇，吴文慧
（2） 评论作者单位：浙江工商大学信息与电子工程学院
期 数：2018年8月第16期
学 科：计算机科学技术
摘 要：依照《中国制造2025》的主题，基于数字中国的物联网概念，设计基于微信平台的盆栽智能浇灌装置。采用温、湿度传感器检测盆栽生长环境，基于新浪云构建微信平台，实现从传感器...[more]
10. 论文题目：训练误差概率分布对泛化性能的影响
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全部作者：
赵金伟，王宇飞，柳宇，黑新宏
（5） 评论作者单位：西安理工大学计算机科学与工程学院
期 数：2018年8月第16期
学 科：计算机科学技术
摘 要：当损失函数确定后，在经验风险中平等对待给定的样本数据集是不正确的，因此在分析无界损失函数集合的风险界时，必须考虑训练样本预测误差概率分布的尾部厚重程度。本文将训...[more]
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