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制造物联网中海量实时数据流急需高效的事件检测与处理方法,高效意味着单位时间内使用较小的存储空间处理更多的输入事件。提出一种基于双数组trie树的多模式复杂事件检测方法,通过构建多模式匹配自动机模型减少
基于粒度熵的SDG故障推理方法,张静,刘艳红,针对纯定性SDG故障诊断方法忽略了SDG图中节点之间的影响程度不同所导致的诊断分辨率低的问题,提出了在纯定性SDG推理的基础上用粒度
针对枚举底事件的所有时序状态来形成Markov链的弊端,借鉴静态故障树的最小割集(minimum cut set, MCS)思想,考虑形成紧缩的Markov链(即最简顺序割集)。其重要目的是剔除冗余的
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一种基于动态信息并结合静态信息的用例模型恢复方法,曹翀,李青山,在逆向工程中,逆向恢复出的用例模型可以有效的帮助用户在系统的整体结构上理解软件的功能和行为特点,因此对于理解面向对象��
当人们绘制图片或制作电影时,手工着色非常有用,但它也非常耗时且昂贵。 因此,随着分割算法和深度学习的发展,发明了许多计算机辅助的着色算法,包括用户指导的着色,半自动着色和自动着色。 在本调查报告中,我
近年来,利用机器学习方法处理流量分类问题已成为网络测量领域一个新兴的研究方向。在目前研究中应用较多的是朴素贝叶斯方法及其改进算法,但这些基于贝叶斯定理的分类方法过于依赖样本空间的分布,具有潜在的不稳定
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