摘要：本发明提供一种两用肥皂盒，带有滤水孔的肥皂盒，在盒体一侧边通过连接体连接有一个防水帽，在连接体上设置有挂孔，本发明具有放置使用和悬挂使用两种功能，即可随需要放在地面和水池边使用，又可通过挂孔悬挂在固定物或墙体上使用，且设置有防水帽，在使用时，可防滴水浸泡肥皂。

摘要：本发明公开了一种基于浮动车数据的城市路径行程时间预测方法。具体方法为：首先对浮动车历史数据进行分析，创建基于周期模式的历史交通规则；由交通管理部门或专家创建默认交通规则；给出输入车辆出行的起点、终点、出行时刻以及当前的交通条件等交通事件与交通规则相匹配，计算出各条候选路径的行程时间。本发明能有效挖掘浮动车数据，对城市路径行程时间进行有效预测，区别于传统的基于历史数据的路径行程时间预测方法。本发明中采用的方法和技术简单易行，运行条件容易满足，可以对城市路径的行程时间进行预测，从而引导车辆合理选择出行路线，对于缓解城市交通拥堵有重要作用，并且易于在大中型城市中推广应用。

摘要：本发明公开了一种多源数据融合的城市路径行程时间预测方法。具体方法为：首先分析探测车数据和线圈数据的特征，创建基于周期模式的探测车数据和线圈数据的历史交通规则；由交通管理部门或专家创建默认交通规则；用户输入车辆出行的起点、终点、出行时刻、出行日期和天气状况等交通事件与交通规则相匹配，计算出各条候选路径的行程时间。本发明能有效融合探测车数据和线圈数据，对城市路径行程时间进行有效预测，本发明中采用的方法和技术简单易行，运行条件容易满足，可以对城市路径的行程时间进行预测，从而引导车辆合理选择出行路线，对于缓解城市交通拥堵有重要作用，并且易于在大中型城市中推广应用。

摘要：本发明公开一种基于模式匹配的城市路径行程时间预测方法，首先对交通历史数据进行分析，本方法采用的交通数据为浮动车数据，从历史数据中挖掘交通模式，包括路段链模式和交叉路口模式；由交通管理部门或专家创建默认的路段链和交叉路口默认交通模式；给出输入车辆出行的起点、终点、出行时刻以及当前的交通条件匹配相应的交通模式，加权计算出各条候选路径的行程时间。本发明能有效综合考虑城市路段链和交叉路口的交通模式，对城市路径行程时间进行有效预测，采用的方法和技术简单易行，运行条件容易满足，引导车辆合理选择出行路线，对于缓解城市交通拥堵有重要作用，并且易于在大中型城市中推广应用。

摘要：本发明公开了一种城市动态路径行程时间预测方法：首先对历史交通数据进行分析，从历史交通数据中挖掘交通模式，包括路段链的相关性；然后根据输入的起点和终点及出行时刻给出基于历史信息的推荐路由；车辆行驶过程中，输入实时交通事件，基于新的起点重新进行预测，修正推荐路由，从而将该预测方法应用于实时动态导航系统。本发明能有效综合考虑城市历史交通模式，对城市动态路径行程时间进行有效预测，方法简单易行，运行条件容易满足，可以对城市动态路径的行程时间进行预测，从而引导车辆合理选择出行路线，对于缓解城市交通拥堵有重要作用，并且易于在大中型城市中推广应用。

摘要：本发明公开了一种基于WEB文档的自动摘要方法，具体包括以下几个步骤：(1)利用Html文档对象模型标签树抓取WEB文档正文信息；(2)对抓取的WEB文档正文信息进行分块、分句；(3)对抓取的WEB文档正文信息，依据关键词库进行分词，分词后去除无意义的非关键词，并将网络新词及专业词语扩充到关键词库，对于网络上已停用的非关键词，扩充到非关键词库；(4)计算分词权值和分句、分块权值；(5)根据摘要精细程度，选择分块、分句的个数，最后从中选出权值最高的几个分块、分句形成文档摘要信息。本发明能够分析WEB文档信息，给用户提供简洁的、信息全面的页面内容的概要，以提高用户获取信息的效率。

摘要：本发明提供一种面向用户的WEB信息自动提取方法，该方法主要用于用户指定的一个或多个网站内容的快速定位与自动提取。具体为：首先根据给定的链接地址(URL)，遍历整个网站，获得用户所关注的页面；然后存储相应页面的链接地址；再抽取关注页面的信息标题，发布时间、主要内容等信息；最后将抽取的信息存储于数据库和文件系统中，并且去除抽取的重复信息。本发明应用于信息检索或咨询类网站的信息采集，能够从大量的WEB页面中提取用户关注的信息，并且能快速定位用户所关注的内容。

摘要：本发明公开了一种室内人体行为识别方法，该方法包括以下步骤：基于Kinect设备获取人体三维骨架信息；提取出每个视频集中的三维骨架特征；训练三维骨架特征，对特征进行描述，其中训练步骤为先对特征在线字典学习，然后进行稀疏主成分分析，最后用多任务大边界最近邻算法与线性支持向量机进行分类得到训练特征集；提取测试视频的三维骨架特征；使用多任务大边界最近邻算法和线性支持向量机进行分类得到特征描述，将训练特征集与测试特征以打分机制做出最佳判决。本发明在智能视频监控，病人监护系统，人机交互，虚拟现实，智能家居，智能安防和运动员辅助训练中具有广泛的应用前景，具有较强的可行性和社会经济效益。

摘要：本发明公开了一种基于角度的高维数据离群检测方法，属于离群数据挖掘技术领域，具体包括以下几个步骤：(1)在数据集D中，对于每一个数据点A∈D，获取A的k个最近邻点；(2)计算各数据点基于角度的离群因子；(3)排序各数据点的离群因子，选取离群因子最小的点集为数据离群度最大的离群点集；(4)确定离群数据。本发明可以高效快速地从大规模高维数据中发现隐藏在其中的离群数据，能有效克服基于高维距离和最近邻等离群检测方法的“维度灾难”问题，利用本发明可以广泛应用于信用卡欺诈检测、交通事故检测、科学数据测量异常检测等高维数据中。

摘要：本发明公开了一种大规模高维数据中离群数据的检测方法，属于离群数据挖掘技术领域，具体包括以下几个步骤：（1）计算各数据点的余弦距离平均值；（2）计算各数据点的余弦距离；（3）计算各数据点的余弦距离平均间距；（4）分类划分余弦距离平均间距，选取余弦距离平均间距最小的几个点为数据离群度最大的离群点；（5）确定离群数据。本发明可以高效快速地从大规模高维数据中发现隐藏在其中的离群数据。