摘要：基于脆弱水印的电子印章的产生方法，包括嵌入电子印章的防伪标记水印步骤和嵌入文档特征水印步骤。基于脆弱水印的电子印章的验证方法，主要包括水印提取和判断真伪的步骤。其实质是利用小波变换对原始电子印章图像进行分解得到四个系数矩阵LL、LH、HL和HH，通过改变最高频系数矩阵HH中适当选取的系数来嵌入脆弱水印。依据本发明所得的电子印章，不仅嵌入了单位标识等防伪水印，还可以结合具体文档嵌入文档特征水印。嵌入水印后的图章可视效果很好；验证时，不需要原始图章；可嵌入两个或多个水印，其中防伪标记水印对印章图像加以保护，文档特征水印可以保障文档的合法性和真实性。本发明可应用于电子政务、电子商务中的电子文档，通过对电子文档中所加盖印章真伪性的鉴别，从而起到保障电子文档内容真实性和完整性的作用。

摘要：本发明公开了一种基于图像分割的级联可变形部件模型目标检测方法，属于图像检测领域。本发明以级联可变形部件检测方法为基础，在目标检测阶段提取物体的HOG特征，并通过计算构建像素梯度的查询表以快速获取HOG特征向量，减少特征提取时间。并基于分水岭图像分割方法对图像进行处理，计算权值构建掩膜以分离HOG特征的前景和背景，从而降低图像背景对目标检测的影响，提高检测准确率。然后利用训练阶段得到的模板与图像金字塔进行卷积，并在匹配过程中对目标假设进行裁剪，计算相应得分响应最终检测出目标。本发明在保证检测速度的情况下提高了传统方法的检测准确率。

摘要：本发明公开了一种并行化的数据流频繁项集挖掘方法，旨在解决现有技术数据挖掘吞吐量小的问题；本申请包括初始化，预挖掘，FP‑Stream结构维护，频繁项集生成四部分,算法收集一小段时间内到达的事务，构成一个事务集，第一个事务集被特殊处理，它被用于初始化，以建立f_list和FP‑Stream结构,每个事务集触发一轮微批处理。每轮微批处理先进行预挖掘，再进行FP‑Stream结构维护，当计算请求到达时，算法利用FP‑Growth算法在指定的时间窗口内挖掘FP‑Stream结构得到频繁项集；本申请采用的算法增加了系统的整体吞吐量，极大程度提高了数据挖掘的处理速度；本申请适用于数据挖掘相关方面。

摘要：本发明涉及大数据加速结构的构建方法，包括：A.数据预处理，形成符合运算过程的数据集；B.聚类处理，并计算类别内部的记录间的相似度，根据聚类算法的分组结果，使组内最相似的记录在空间距离最小；C.将事务属性、事务属性权重和事务记录按照三级索引建立映射关系，此过程循环进行，直到所有数据映射完成；D.初始化压缩索引结构、事务属性权重索引和事务属性，确定连续记录的共享属性权值的范围，遍历倒排索引映射结构，将共享事务属性权值下的连续记录通过行程压缩算法进行压缩。本发明能够快速建立大数据关联分析的加速结构，非常明显的加快了模型的处理速度和数据加载速度。

摘要：本发明涉及一种桥牌牌局样本生成方法，牌局样本生成方法包括以下步骤：S1.建立牌局约束数学模型；并进行牌局编码；S2.建立初始种群；S3.计算种群适应度；S4.保存父代和子代中较优的k个个体；然后判断终止条件，终止条件判断步骤包括：S41.分配时间是否用完；S42.种群中每个个体适应度是否满足要求；S5.执行遗传算法操作；S6.输出产生的牌局样本。本发明的有益效果是：本发明利用遗传算法充分发挥了已生成的牌局样本的作用，提供了一种快速、稳定的桥牌牌局样本生成方法，相比随机生成牌局样本方法，能够更快、更稳定地产生桥牌牌局样本。

摘要：本发明公开了一种车载检测系统及方法，属于车内空气检测技术领域。车载检测系统包括检测装置、控制器、显示器和电路，控制器上设有多个调控按键，显示屏设置在控制器上；检测装置包括气敏传感器、粉尘传感器、烟雾传感器和处理器；显示屏端部设有信号元件，在处理器与信号元件连接的电路上设有至少两个多谐振荡器；再经过检测系统初始化、设置、调控、比较和分析后，显示屏上显示，信号元件亮灯，警鸣器产生声频，远程客户端接收信号，进而有序、有效的完成车内空气实时检测，方便使用者了解车内空气状况，间接为使用者提供一个洁净、安全的车内环境，满足使用者需求。

摘要：本发明公开了一种用于深度学习多类别医疗图像分类的主动增量训练方法，包括以下步骤：1、对医疗图像数据集进行初步数据清洗与预处理；2、随机选择初始数据，对网络模型进行初始训练；3、测试数据集中其余样本，得到预测分数与病变类别的对应；4、对数据集中剩余样本进行十字扩充，并对候选样本进行主动筛选；5、进行进一步的数据集清洗；6、对模型进行增量训练；7、对增量训练后的模型进行测试，如果准确率已经稳定则结束训练，否则重复步骤4到步骤7。本发明对增强主动学习方法AIFT做出了改进，解决了数据不平衡导致的医疗图像分类困难

摘要：本发明公开了一种分布式计算环境下的工作流任务调度方法，使用有向无环图来描述工作流任务和资源，根据节点权值信息和边权值信息计算平均任务执行时间和平均任务传输时间，以据此判断工作流任务类型并进行分类模型处理，将具有数据依赖关系的任务分割成了若干个独立的任务集，每个任务集包含一个或者若干个任务，且每个任务集中的多个任务具有数据依赖关系，从而将工作流任务转化成了“独立任务”。任务集将计算数据量比较大或者数据传输量比较大的任务聚拢在一起，同时降低了需要独立分配的任务数量，从整体上提高了后期任务调度性能。另外，当工作

摘要：本发明涉及一种通过优先翻译由一个或多个短语嵌套组成的固定搭配型短语达到整句翻译目的的机器翻译方法。本发明的实施方式，包括以下步骤：标记固定搭配，将源语言句子中的固定搭配标记出来；翻译固定搭配，将固定搭配分为两部分分别翻译，再重组译文；短语划分，将原句子剩余部分划分为所有可能的短语，固定搭配部分作为已翻译部分；构造候选短语表，仅仅将存在于短语翻译概率表中的短语筛选出来，并加入候选短语表；句子翻译，对于由固定搭配译文及其他未翻译部分组成的局部翻译的源语言句子，利用现有启发式解码器和候选短语表为其生成最优译文。本发明的第一阶段为翻译固定搭配型短语，第二阶段为翻译句子剩余部分。

摘要：一种面向医疗质量评价的大数据挖掘方法，本发明涉及大数据挖掘在医疗质量评价领域，其旨在解决现有技术中数据采样值选取过于经验化、数据处理结构中冗余数据过多且医疗质量评定模型与病例数据关联度过低等技术问题。本发明方法主要包括预处理，使处理后的数据满足后续步骤的要求；模型聚类分级，将数据挖掘中的聚类思想应用到医疗质量评价中各个因素的打分中；模型病例质量计算，针对每一条的病例，进行基于病例质量模型的分数计算；模型结果输出，根据每一条的病例质量分数，计算出医疗单位最终的医疗质量分数，进而得到最终的结果。本发明用于提供医疗质量评价方法。