下一代计算技术

文摘:视频分析是一个耗时的过程，本文对视频的比特率、帧率、颜色值和大小进行了研究。介绍了Digital 3DVideo分析、实时测量方法、视频的一般功能及其算法和可用的视频分析工具。该方法侧重于视频分析仪的开发逻辑及其相关程序，以及对任意视频的实时分析。

关键字-视频分析;视频质量分析;算法;方法

［1］．Pablo Flores, Federico Lecumberry, Pablo Arias, Alvaro Pardo，视频分析平台。gmm@fing.edu.uy,
http://iie.fing.edu.uy/vap。
［2］．http://zone.ni.com/devzone/cda/pub/p/id/1078
［3］．http://www.eetimes.com/electronics-news/4196911/Performance-Analysis-for-Objective-Methods-of-Video-Quality-Assessment
[4]。远程化学，应用说明。了解IP视频质量指标。2008年2月。
[5]。Guido van Rossum, Python标准库:多媒体模块。Python成像库(PIL)。

文摘:大数据是一个术语，指的是一组如此庞大或复杂的数据，以至于传统的数据处理应用程序无法胜任。过程包括学习、捕获、数据持续、查找、共享、存储、传输、揭示、查询、更新和信息隐私。该术语通常标志着预测分析或某些新方法的使用，以从数据中提取价值，以及特定规模的数据集。大数据的准确性可以增强决策的信心，更好的决策可以提高运营效率，降低成本和风险。对数据集的分析可以发现新的联系，从而发现商业趋势、预防疾病、打击犯罪等等。科学家、企业高管、广告和政府都经常遇到互联网冲浪、金融和商业信息学等领域的大数据问题。科学家们面临着电子科学工作的限制，包括气象学、连接组学、基因组学、复杂物理模拟和生物学。

［1］．https://en.wikipedia.org/wiki/Big_data
［2］．https://www.google.co.in/search?q=%22+The+3Vs+have+been+expanded+to+other+complementary+characteristics%22&gws_rd=cr&ei=rf91V9LmFsaVUe7SjsgM
［3］．https://www.google.co.in/search?q=%22+In+2000,+Seisint+Inc.+%28now+LexisNexis+Group%29+developed%22&gws_rd=cr&ei=EwB2V5SGAsGuU_ulg-gP
[4]。https://www.google.co.in/search?q=%22+Techniques+for+analyzing+data,+such+as+A/B+testing,+machine%22&gws_rd=cr&ei=cQB2V9StKYXiU7SIu5AM

文摘:模式识别涉及图像处理和包括机器学习在内的各种其他领域的研究。模式识别中涉及的分类有监督分类和无监督分类。模式识别方法和无监督分类方法对输入数据进行监督分类，其工作原理是发现未标记数据中的隐藏结构。

关键字-模式识别，分类，特征提取

［1］．R.A. Fisher，“在分类问题中多重测量的使用”，《优生学年鉴》，第七卷，第二部分，第179-188页，1936。［2］．Dasarathy,帐面价值;“最优近邻决策系统设计的最小一致集辨识”，《IEEE系统学报》，第24卷，第3期，第511 - 517页，1994年3月。

［3］．Girolami m;曹国伟他;“基于最优压缩数据样本的概率密度估计”，模式分析与机器智能，第25卷，第10期，pp:1253 - 1264, 10月。2003.

[4]。梅耶尔,开国元勋之一B.R.安贝德卡对;“模板匹配模板设计的规则和算法”，模式识别，1992。期。会议A:计算机视觉与应用，第11届IAPR国际学术会议，pp: 760 - 763, 1992年8月。

[5]。嘘,湄;霍恩,人;“监督神经网络的进展”，《信号处理》杂志，第10卷，第1期，第8 - 39页，1993年1月

文摘:物联网是物理对象，传感器，网络合成器和嵌入式软件的互连，可以收集和交换数据。近年来，基于物联网这一新兴领域，许多国家都在重点实施智慧城市、智能家居、智能室内个人舒适度监测和智能医疗。本文简要介绍了物联网的基本概念，对一些技术进行了综述，最后描述了目前研究的主要问题和社会问题。

关键词:物联网架构、隐私和威胁

［1］．Memon, Azam Rafique等人。面向教育机构信息发布的电子咨询台系统
［2］．卡里米，凯文和加里·阿特金森。“物联网(IoT)需要什么才能成为现实。”白皮书，飞思卡尔和ARM(2013)。
［3］．斯坦科维奇,约翰。“物联网研究方向”物联网学报，IEEE 1.1(2014): 3-9。Gubbi, Jayavardhana，等。“物联网(IoT):愿景、架构元素和未来方向。”未来一代计算机系统(2013):1645-1660。
[4]。了解物联网(IoT)， 2014年7月。
[5]。杜高，e.m.等。基于单片机的SMS电子漫步消息显示板反馈机制的开发(2014)。

文摘:“MAKE EASY FINANCE”项目是一个独特的网站，可以帮助员工简化贷款审批流程。它是一个完整的ERP财务应用软件。这是一个完全离线和基于服务器的项目，具有完整的帐户和贷款流程包。对于申请贷款的客户，我们将分配贷款流程。客户的详细信息将提供给财务团队。如果客户提供的细节满意，那么将与客户进行讨论。在那里，家庭收入和财产细节将得到核实。如果使用原始文件进行验证，则将进行实地检查并上传财产的复印件，并由上级当局进行验证。如果满足，将在政府办公室进行法律验证，该财产是否属于他们。在第一次批准中，客户将要求一定金额的土地，如果该金额对其财产有效，则他们将继续进行，否则他们将批准适合其财产的金额。 If...............

关键字:[业务规则、债务评分、贷款条款、市场语义、信息系统]。

［1］．Charles L. Forgy, Rete:多模式/多对象模式匹配问题的快速算法，人工智能，1982。Ross, r.g.，《商业规则方法的原理》，2003:Addison-Wesley。
［2］．Chisholm, M.，《如何构建业务规则引擎》2004:Morgan Kaufmann。
［3］．黄伟，业务流程规则管理:挑战与解决方案，史蒂文斯理工学院，2007。
[4]。Hall, C.和P. Harmon，《2006年BP趋势报告:业务规则产品》，2006年，业务流程趋势。
[5]。黄伟，“业务流程规则管理:挑战与解决方案”，论文开题，中国工商管理大学，2007。

文摘:在数据聚类中，更传统的算法是基于依赖度量距离的相似性标准。这一事实对发现的星团的形状施加了重要的限制。这些形状在度量空间中通常是超球形的，因为星团中的每个元素相对于给定的中心位于一个径向距离内。本文提出了一种不依赖于简单距离度量的聚类算法。因此，它允许我们在n维空间中找到具有任意形状的簇。该建议是基于香农信息论和进化计算的一些概念。这里每个集群由一个子集...........组成

关键字:聚类、数据挖掘、信息理论、遗传算法。

［1］．查。银。：Taxonomy of Nominal Type histogram Distance Measures. Massachusetts (2008)
［2］．Mahalanobis。论广义距离统计(1936)
［3］．Bhattucharyya。《关于由概率分布定义的两个统计总体之间差异的度量》。
[4]。波拉德。测量理论概率的用户指南。剑桥大学出版社，剑桥(2002)
[5]。杨。G.L。凸轮。《统计学中的渐近性:一些基本概念》。Springer.Berlin (2000)

文摘:这里的数据共享并不容易，有许多先进的云计算技术可用，对共享数据的质量调查给社会和个人带来了一堆回报。大量参与者的数据共享必须考虑到几个问题，其结果是数据丢失和数据完整性可能缺乏，包括数据有效性、数据真实性和数据管理人员的隐私性。环签名是构建身份不明、可靠的数据共享系统的理想选择。它允许数据所有者匿名允许他的数据可以放入云端进行存储或调查，直到现在，在习惯的公共密钥通信环境中，昂贵的证书证据成为一个障碍..........

关键字——实体化、数据共享、云计算、正向保护、智能电网

［1］．李晓明，“基于强RSA假设的签名方案”，计算机科学与技术，第2期。Commun。安全，1999，第46-51页。
［2］．王晓明，王晓明，“一种实用且可证明安全的抗联合群签名方案”，《计算机工程学报》第20期。Int。Cryptol。Conf. Adv. Cryptol.， 2000，第1880卷，第255-270页。
［3］．张志强，“一种基于多键的1-out- n签名”，《声学学报》，第8卷。理论应用Cryptol。通知。安全性:Adv. Cryptol。， 2002，卷2501，页415-432
[4]。张志强，“环签名方案的分叉引理”，《计算机工程学报》第4卷第1期。相依Cryptol。印度，2003年，第2904卷，第266-279页。
[5]。杨建军，刘建军，“匿名身份识别在特殊群体中的应用”，《社会科学》。理论应用密码中欧。， 2004，卷3027，页609-626

文摘:内部攻击是由一个经过授权的节点发起的，该节点首先通过了访问网络的所有授权步骤，然后参与破坏。涉及基于内核的数据挖掘分布的内部相关研究是有限的，这导致在设计针对协作组织的保护时存在大量漏洞。具体来说，如果我们更多的资产将驻留在云中，并且随着我们的生活，企业和繁荣越来越依赖于云，我们必须了解内部攻击的范围，以便我们最好地准备防御。我们将使用字符串匹配算法。子字符串是字符串中连续连续元素的序列，我们将表示从i开始到j结束的子字符串。如果字符串具有相同的值，那么只有用户可以发送和接收消息。它检查所有类型的字符串是否授权。字符串S的前缀是一个从位置0开始的子字符串，后缀是一个以|S结束的子字符串|-1。S的适当前缀是不同于S的前缀。类似地，S的适当后缀是不同于S的后缀。+操作符将表示字符串连接。

［1］．隐私保护数据挖掘技术研究kavavitha, vanath教授，第3卷第4期
［2］．隐私保护数据挖掘技术综述S和Vanitha。M卷5 (5);
［3］．作者:Femi Olumofin,Piotr K. Tysowski, Ian Goldberg, urshengpartner 10 (5)，
[4]。基于权限的安全模型中的应用合谋攻击及其对现代智能手机系统的启示作者:Claudio Marforio, Aur´elienFrancillon, SrdjanCapkun 2009
[5]。基于混合高斯过程回归的抗合谋空间现象众包。作者:向其坤，IdoNevat，张鹏飞，张杰

文摘:从弱项入手，分析并改进宝宝的保健。通过对宝宝的持续监测，我们可以改善宝宝的健康状况，发现宝宝的缺陷。只有更准确、快速地检测出婴儿的状况，才能及时发现问题并给出更好的解决方案。通过使用遗传算法，我们可以找到各种复杂的问题，可以对问题的解进行识别，并对所需要的问题进行函数优化。如果问题的复杂性是重函数，那么问题的解决方法可以是识别并给出复杂性的精确解。

关键词:先进的蚁群优化，pca -主成分分析，状态干化和蚁群技术，pca精确。

［1］．基于错误或过时参考数据的土地覆盖/土地利用解释结果的质量保证策略，作者:P. hofmann, P. Lohmann
［2］．重症监护室质量改进:跨学科团队的“操作指南”作者:J. Randall Curtis, MD, MPH;黛博拉·j·库克
［3］．基于人工神经模糊推理系统(ANFIS)的患者实时监测系统，作者:Kajal Singh India Divya Sharma,Shipra Aggarwal
[4]。重症监护临床指南改进的流程挖掘驱动框架，作者:Carolyn McGregor1, Christina Catley1和Andrew James2，
[5]。医学数据挖掘技术在发现暂时性常见病中的应用综述，作者:Mohammed Abdul Khaleel1, Sateesh Kumar Pradhan2, G.N.Dash3, f.a. Mazarbhuiya4

文摘:云计算允许用户从所有这些技术中获益，它使用户能够通过互联网访问共享资源。如今，大多数IT行业都在转向云计算，以降低成本来满足他们的计算需求。本文给出了各种概念的概念，并涵盖了云计算领域的发展趋势。

关键字-云计算、云服务模型、云部署模型、特征、挑战。

［1］．Bhushan Lal Sahu Rajesh Tiwari，“云计算的综合研究”，国际计算机科学与软件工程高级研究，第2卷，第9期，2012年9月ISSN: 2277 128X。
［2］．肖志峰，肖杨，“云计算中的安全与隐私”，IEEE通信调查与教程，第15卷，第15期。2013年第二季度。
［3］．维杰·瓦拉达拉扬，“云环境下的安全服务模型”，《IEEE网络与服务管理学报》，第11卷，第1期。2014年3月1日。
[4]。王志强，“云计算的研究与实现”，计算机科学与技术，2008年第4期。
[5]。Rafael Moreno-Vozmediano, rubn S. Montero, Ignacio M. Llorente，“云计算中的关键挑战”，实现未来互联网服务。IEEE, vol . 17, Issue: 4

文摘:分类包括根据给定的输入预测特定的结果。本研究提出了基于模糊本体的支持向量机分类器。为了预测结果，该算法处理一个包含一组属性和各自结果的训练集，通常称为目标或预测属性。该算法试图发现属性之间的关系，从而使预测结果成为可能。本研究主要针对医学数据集的分类问题进行心脏疾病预测。

［1］．Fernando Jimenez, Gracia Sanchez, Jose M. Juarez，基于模糊分类的多目标进化算法，医学人工智能，第60卷，第3期，2014年3月，第197-219页。
［2］．Jennifer N. Cooper, Lai Wei, Soledad A. Fernandez, Peter C. Minneci, Katherine J. Deans，儿童手术发病率的术前预测:五种统计模型的比较，计算机生物与医学，vol . 57, 1 February 2015, page 54-65
［3］．M. Akhil jabbar, B.L. Deekshatulu, Priti Chandra，基于K最近邻的遗传算法的心脏病分类，中华医学杂志，2013，第10卷，第85-94页
[4]。张晓明，张晓明，张晓明，基于遗传模糊系统的心电信号分类预测方法，生物医学信号处理与控制，vol . 14, no . 11, no . 6 - no . 6。
[5]。mohamed M. Al Rahhal, Yakoub Bazi, Naif Alajlan, Salim Malek, Haikel Al- hichri, Farid Melgani, Mansour A. Al Zuair，基于交互式ELM集成学习方法的AAMI心跳分类，生物医学信号处理与控制，vol . 19, May 2015, page 56-67

文摘:数据质量分析是执行任何基于事务的操作的基本任务，特别是在大数据环境中。测试用例生成是预定义的过程，这些用例可以作为特定的需求应用。规格可以根据测试覆盖标准而有所不同。基于程序源及其设计工件的自动化测试用例，在数据仓库方面，由于数据格式的多种类型，很难进行测试。需要一个特定的框架来克服这一挑战。这项研究工作描述了数据分析场景中测试用例生成的不同维度。

关键字:测试用例生成、数据质量测试、TCG框架、数据转换测试、数据准确性

［1］．http://dbmanagement.info/Books/MIX/75899021-DW-Master-Test-Plan2_Informatica.pdf
［2］．Pranali Mahadik, Debnath Bhattacharyya, hyye -jin Kiml，“自动化测试用例生成技术:综述”，国际软件工程及其应用杂志Vol. 10, No. 12 (2016)， pp. 13-20。
［3］．Akshat Sharma1, Rishon Patani1和Ashish Aggarwal1，“使用遗传算法的软件测试”，国际计算机科学与工程学报(IJCSES) Vol.7, No.2, 2016年4月。

[4]。陶传奇，高杰里，“大数据应用的质量保证——问题、挑战和需求”DOI参考号:10.18293/SEKE2016-166。
[5]。https://www.infosys.com/IT-services/validation-solutions/case-studies/Documents/optimal-data-test-coverage.pdf

文摘:大数据处理需要持续或接近持续地交付结果，而在长时间处理后创建结果并不重要。例如，当用户使用搜索引擎搜索信息时，显示的结果可能会夹杂着广告。本文提出了基于优化特征选择的分类方法，在大数据中进行分类，提高分类精度。

［1］．戴丽丽，段锋，“基于表面肌电信号的特征提取与手部运动分类方法的比较”，2015年第十一届国际自然计算会议，张家界，2015,pp. 881-886。
［2］．M. Mohanty, U. Satija和B. Ramkumar，“α稳定噪声下最大似然分类的稀疏分解框架”，2015年IEEE电子，计算和通信技术国际会议(CONECCT)，班加罗尔，2015年，第1-6页。
［3］．胡达，杨国强，杨国强，“基于集成分类的混合特征选择方法及其在脑肿瘤诊断中的应用”，中国医学工程学报，第4卷，第1期。， pp. 9145-9154, 2016。
[4]。海新泰，李廷德，阮文涛，“一种混合特征选择方法在越南语文本分类中的应用”，2015年第七届知识与系统工程国际会议，胡志明市，2015,pp. 91-96。
[5]。Chamidah和I. Wasito，“基于混合K-Means和支持向量机的特征提取的心脏造影胎儿状态分类”，2015年高级计算机科学与信息系统国际会议(ICACSIS)， Depok, 2015, pp. 37-41。