cheese的博客

本文探讨了在存在障碍物的二维欧几里得平面中构建无碰撞且满足转弯约束的最短路径问题。重点介绍了可见性图的结构与特性，并回顾了多种转弯约束路径算法，如 Boroujerdi - Uhlmann 算法、Bellman - Ford 算法变体等。文章详细分析了如何修改 Dijkstra 算法以适应转弯角度限制，并讨论了在转弯约束下可能出现的可达性问题及其解决方案，如引入有向无环图（DAG）来寻找迂回路径。此外，还提出了在可见性图中构建同时满足转弯约束和可见性要求的路径的研究方向。这些方法在机器人路径规划、交通网络等

本文对美国海洋公路网络（MHN）进行了全面的复杂网络分析，通过核心指标、社区检测和K-核分解等方法揭示了其独特的网络结构特性。研究发现，MHN由16条海洋公路和26条边组成，具有明显的区域集群特征，并与其他交通网络相比展现出更高的二分性和鲁棒性。分析还识别出MHN中的核心节点和繁忙边，其中M-55在网络连接中具有关键作用。此外，主成分分析证明了MHN的独特性。未来计划构建并分析一个以多式联运港口为节点的海洋运输网络（MIPN），以进一步优化海洋运输系统效率。

本文探讨了两个独立但重要的研究主题：无线固件更新和美国海洋公路网络（MHN）的复杂网络分析。在无线固件更新方面，提出了一种基于纠删码（特别是Reed-Solomon码）的高效方法，以解决大规模无线传感器网络中数据包丢失率高导致的更新效率低下的问题。通过理论分析和实验验证，证明了该方法在高丢包率环境下相比传统重复传输协议具有显著优势。在MHN分析中，将海洋公路网络建模为无向图，并通过度中心性、中介性、社区检测、K-核分解等指标深入分析了其结构特性，同时与其他运输网络进行了多维度比较，为MHN的优化和管理提供了

本博客探讨了两个学术项目的创新应用：一是流利度分析项目，结合跨学科问题式学习（IPBL）和Scrum方法开发PROTO FAL-RT设备，为识字阶段学生提供音频数据分析工具，旨在提升教育质量并缩小地区资源差距；二是种族逮捕预测模型研究，基于奥尔巴尼市逮捕数据评估预测模型是否存在种族偏见，揭示了数据偏差和模型限制，并提出了未来改进方向。两者均强调数据的重要性，并对教育公平和社会公正具有积极意义。

本博文介绍了一个基于Scrum敏捷方法的跨学科案例研究项目，旨在通过大数据、人工智能、物联网和实时嵌入式系统等技术，自动分析小学儿童的阅读流畅度。项目分为FAL-BD和FAL-RT两个部分，分别聚焦于数据处理和硬件原型开发。通过四个Sprint的迭代开发，团队成功实现了系统原型，并展示了敏捷开发和跨学科协作在复杂问题解决中的显著成效。

本文探讨了如何使用形式化规范语言 VDM++ 来描述一个关键任务型的受限对象预订系统。通过引入网络物理系统（CPS）的概念，结合 UML 类图对系统进行高层设计，并利用 VDM++ 的不变条件、前置条件和后置条件对系统功能和对象进行形式化建模。研究重点解决了受限对象的约束条件和系统实时性需求，并针对预订数量影响活动决策的模糊性问题提出了多种解决方案。最后，文章讨论了未来系统在决策逻辑优化和功能扩展方面的潜在方向。

本文提出了一种针对汽车保险报告的信息提取与本体填充模型，旨在实现汽车损伤信息的结构化表示和分析。通过比较多种命名实体识别（NER）方法，并基于领域本体对提取的信息进行建模，该研究在真实的保险报告数据集上取得了良好的实验结果。未来的工作将拓展信息提取的范围，构建用于维修价格估计的机器学习模型，并探索其在保险理赔自动化、汽车维修管理及风险评估等领域的应用。

本文深入探讨了 MongoDB 中一致性级别的配置及其性能影响，结合 YCSB 和 YCSB+T 工具对不同工作负载下的配置进行了基准测试，分析了写关注、读关注、日志和读偏好等参数对性能的具体影响。同时，文章介绍了汽车保险报告信息提取的研究，提出了一种基于命名实体识别（NER）的系统，用于从保险报告中提取有用信息并填充到构建的本体中，以支持后续的数据分析和决策。文章还展望了未来的研究方向，包括 MongoDB 在高并发和大数据场景下的性能优化，以及在保险领域中结合机器学习和深度学习技术构建预测模型的应用前景

本文探讨了虚拟采矿训练模拟器与MongoDB数据库性能分析的双重探索。虚拟采矿模拟器通过VR技术实现露天矿山的安全驾驶训练，重点解决了地形分辨率、低分辨率图像以及碰撞与接近检测等问题，并支持多用户交互。同时，MongoDB性能分析部分评估了不同一致性级别对数据库操作的影响，提出了在性能优先和数据一致性优先场景下的配置建议。两者分别在矿山安全培训和数据库优化领域展现了独特价值。

本文探讨了同步电路中脉动阵列并行计算模型的描述与验证方法，以及基于虚拟现实的采矿训练模拟器的设计与实现。脉动阵列模型使用LOTOS进行描述，并通过CADP工具包验证其行为特性，同时提出了状态转移图的简化方法。虚拟现实采矿训练模拟器利用LIDAR技术实现接近碰撞检测，结合Unity和MuVR构建多用户虚拟环境，支持卡车司机与地面工人的交互式训练。研究还对比了现有系统，并提出了未来改进方向，包括优化延迟、增强环境真实感及扩展训练场景等。

本博客深入探讨了软件可用性评估方法和 systolic 阵列并行计算模型的研究。在软件可用性评估方面，介绍了启发式评估和树测试的执行要点、报告撰写要点以及其在提升用户体验中的应用。在 systolic 阵列部分，详细分析了 Design W1 的计算流程，并通过 LOTOS 语言对其组件进行建模和行为分析，以支持硬件设计的优化和功能验证。研究为软件 UX 评估和硬件电路设计提供了实用的指导和方法支持。

本文探讨了如何集成启发式评估与树测试，以构建一个统一的软件产品可用性和用户体验评估流程。文章回顾了两种方法的正式流程，结合虚拟研讨会的反馈，提出了一个可迭代、可扩展的新正式流程。该流程通过规划、执行、分析和报告阶段，全面支持远程和面对面评估，并验证了改进点的合规性及专家判断的有效性，为团队提供了一个灵活的评估解决方案。

本研究综合探讨了钢铁表面缺陷的机器视觉检测方法和用户体验评估流程。在钢铁表面检测部分，通过多类支持向量机（SVM）和 k-最近邻（k-NN）分类器结合全局与局部特征，实现了高精度的缺陷分类。实验表明，基于主成分分析（PCA）降维至90维的特征集（PCA90）配合SVM-RBF核取得了最优分类性能。用户体验评估方面，提出了一种结合启发式评估和树测试的综合流程，支持面对面和远程模式，具有全面性、灵活性和可扩展性。研究最后探讨了两个领域的交叉应用前景，为未来开发高效、高可用性的检测系统提供了重要参考。

本博文围绕多模态图像检索和热轧钢表面缺陷分类两大技术展开研究与分析。在多模态图像检索部分，使用NLVR数据集并采用KNN和SVM算法进行实验，通过力场图和文本特征可视化展示了模型输出的影响因素。在热轧钢表面缺陷分类部分，提出了一种结合全局与局部特征的新框架，包括图像增强、特征提取（DST-GLCM、GLCM、ULBP、SURF）、特征组合与降维（PCA）、以及多类SVM和KNN分类模块，最终在NEU数据集上取得了良好分类效果。博文还对两种技术的特点、应用场景及操作步骤进行了对比总结，并展望了未来发展方向。

本文介绍了Truckfier多类别车辆检测与计数工具以及多模态图像检索技术。Truckfier基于YOLOv4架构和DeepSORT算法，实现了高效、准确的车辆检测与分类，并已在实际交通分析中取得应用，但仍面临数据集不足和误检测问题。多模态图像检索技术通过结合VisualBert模型、特征融合方法和SHAP算法，有效提升了图像检索的准确性与可解释性，但也受到数据集规模和模型解释难度的限制。未来，这两项技术可通过优化模型、扩充数据集和拓展应用场景，进一步提升性能与实用性。

Truckfier是一款面向真实世界高速公路场景的多类车辆检测与计数工具，专注于巴西高速公路中卡车和巴士的分类与检测。该工具基于深度学习方法，结合YOLOv4和DeepSORT算法实现车辆检测与跟踪，并通过交互式界面帮助用户注释数据、修正检测结果以及生成分析报告。为提高分析效率，Truckfier引入基于光流法的视频总结算法，去除无车辆出现的帧。研究解决了相似车型分类、数据遮挡及相机不稳定等挑战，旨在辅助交通分析、基础设施维护和道路安全管理。

本文介绍了一种符合GDPR和FAIR原则的分诊与疾病检测决策支持系统的设计方案。通过集成人类疾病本体、症状本体和治疗本体，系统实现了数据的语义化、匿名化和FAIR化处理。文章详细描述了从患者数据获取、语义转换、匿名化、三元组存储到云端发布的全流程，并介绍了预测模块的构建与训练过程。同时，讨论了系统在可解释性、本体应用范围和症状严重程度方面的局限性，以及AI在分诊中的作用与挑战。最后，文章展望了未来基于真实世界数据和现代机器学习方法的发展方向，旨在提升模型性能与可解释性。

本文探讨了物联网技术在冷链疫苗追踪和医疗分诊决策支持系统中的应用。针对偏远地区网络和电力供应不稳定的问题，提出了结合本地存储和无线传感器网络的解决方案。同时，设计了一种符合GDPR和FAIR原则的分诊与疾病检测决策支持系统，通过集成生物医学文献、本体驱动与机器学习方法，提高医疗诊断的准确性和效率。文章还分析了系统的局限性，并提出了未来研究方向，旨在通过技术创新提升医疗服务质量并保障患者隐私安全。

本文对物联网技术在疫苗冷链物流中的应用进行了系统文献综述，分析了主要使用的物联网技术，如传感器、开发板、通信技术和云服务，并探讨了这些技术在偏远地区的应用情况。研究指出，物联网技术为疫苗的安全运输和储存提供了保障，同时在偏远地区通过太阳能供电、低能耗设计、本地存储和长距离通信技术解决了能源中断和网络连接不足的挑战。未来，物联网技术的发展将进一步提升冷链疫苗物流的智能化和高效化水平。

本文介绍了一种基于MDL（最小描述长度）原则对患者共病数据进行无监督分段，并结合逻辑回归预测COVID-19发生情况的方法。通过处理患者共病数据、构建假设空间以及计算分段成本，实现了对共病信息的标准化和高效预测。研究结果表明，MDL分段方法显著提高了预测模型的准确率，且能够更清晰地识别出影响COVID-19检测结果的共病因素。此外，文章还讨论了该方法的应用意义和未来发展方向，包括扩展假设空间、改进预测模型以及推广算法应用等。

本文探讨了开放教育资源（OER）质量评估的多维度特性及其评估策略，同时提出了一种基于最小描述长度（MDL）的COVID-19预测方法。OER质量评估涉及内容质量、开放性特征及非维度策略，而MDL方法通过无监督分割优化电子健康记录（EHR）数据预处理，结合逻辑回归算法显著提升了预测准确性。研究强调了OER质量评估的未来方向，并提出了对COVID-19预测模型的优化建议，包括数据处理、模型改进及实际应用中的注意事项。

本文是一篇关于开放教育资源（OER）质量评估的系统综述，探讨了OER的定义、特点以及质量评估的多维性和复杂性。文章从理论基础、相关工作、评估策略、质量维度与指标、评估类型等方面全面分析了现有研究，并讨论了应用场景、观点差异、OER粒度、修订与混合活动以及元数据质量对评估策略的影响。最后提出了未来研究方向，包括制定统一标准、技术创新、动态评估机制和元数据管理等，旨在推动OER质量评估的发展，提升教育资源的可用性和有效性。

本文探讨了基于数据溯源的开放教育资源（OER）质量评估框架——QualiProvOER方法。该方法通过五个互补标准（同行评审、用户评分、来源声誉、修订活动和重新混合活动）对OER进行全面质量评估。ProvOER模型定义了OER的不同实体类型，如OER的一部分和片段，并利用数据溯源技术追踪资源的演变过程。文章还介绍了该方法在不同类型的OER中的应用，包括从零开始创建的OER、作为源OER使用的OER以及通过修订和重新混合创建的OER。通过实际案例分析展示了评估流程，并讨论了该方法的优势、未来发展方向，如扩展至

本文探讨了学习资源在教育领域中的质量和有效性问题，重点分析了学习对象在学生最近发展区（ZPD）中的中介作用，以及基于数据来源的开放教育资源（OER）质量评估方法。通过分析平台数据和用户反馈，研究如何开发针对学生学习难点的学习对象，并提出了一种名为 QualiProvOER 的半自动质量评估方法，用于提升开放教育资源的质量和可靠性。研究强调了教育数据在优化学习体验和改进教学策略中的重要作用。

本文探讨了基于最近发展区（ZPD）的学习对象（LO-ZPD）在逻辑教学中的开发与应用，结合游戏化教学平台“Logic Live”，分析了LO-ZPD如何通过个性化学习支持和实时反馈机制提升教学效果。同时，文章总结了LO-ZPD的优势与挑战，并展望了其未来在教育领域的应用前景。

本文探讨了新冠疫情下教育领域的变革，重点分析了考勤系统与云教学的实践与挑战。文章介绍了考勤与定位信息收集系统的开发与应用，以及南非高等教育机构在向云教学过渡过程中学生和教师面临的诸多挑战。研究基于创新扩散理论（DOI），通过案例研究和定性分析，揭示了学生在线学习过程中遇到的系统可访问性、平台布局、网络资源、隔离感和家庭环境等问题，并提出了未来研究方向，包括特定舒适度群体研究和学生流失分析，旨在推动在线教学的发展和优化。

本文介绍了一种基于Web的考勤与接触追踪工具——InClass.Today（ICT），该工具在新冠疫情背景下为学校的线上线下混合教学模式提供了有效的考勤管理和接触追踪解决方案。ICT无需额外硬件和软件安装，支持单点登录，具有多模态考勤支持、便捷的用户体验和强大的接触追踪功能，同时注重数据安全与隐私保护。文章通过达科他州立大学的应用实践，展示了ICT的实用性，并探讨了其未来发展方向。

本博客探讨了机器学习在金融欺诈检测和共享单车活动预测中的应用。在金融欺诈检测部分，比较了多种分类器的性能，包括精确率、召回率和 F1 分数，并分析了欺诈交易的决策树路径和随机交易示例。在共享单车活动预测部分，使用了神经网络和梯度提升回归模型，结合天气和行程数据预测每个车站的起始行程数量，并对模型进行了评估和可视化展示。研究结果表明，机器学习技术在这两个领域均具有较高的效率，未来可通过优化算法和引入更多数据源提升模型性能。

本文提出了一种基于自适应决策树集成的金融欺诈检测方法（DEFD），针对当前基于简单规则的反欺诈系统效率低下且容易被欺诈者规避的问题。该方法利用SWIFT交易数据，通过特征提取、数据集分割、决策树训练和欺诈分数计算，实现了对欺诈交易的有效检测。DEFD不仅在召回率和F1分数方面表现出色，还提供了良好的可解释性，为专家审核提供了三个层次的信息支持。实验结果表明，DEFD在金融欺诈检测中具有较高的欺诈识别能力，并为未来的研究提供了数据增强、实时监测和多模型融合等方向。

本文介绍了基于 Python 的并行单元测试工具 multtestlib，旨在提升传统 unittest 库的性能瓶颈，通过多进程并行处理技术加速测试执行。文章详细阐述了 multtestlib 的设计目标、实现原理、功能特性以及与 unittest 的性能对比。该工具具备简洁的语法、灵活的测试配置、实时的屏幕输出和完整的日志记录能力，并可通过 pip 快速安装部署。未来计划将 multtestlib 发展为集成图形界面、Web 监控、代码覆盖率分析等功能的完整测试框架，为 Python 测试生态提供更高效

本博客探讨了利用深度学习辅助眼科医生检测青光眼的解决方案，并提出了一个基于Python的并行单元测试方案。在青光眼检测部分，研究使用了多种卷积神经网络模型（如VGG16、DenseNet和ResNet），并对不同滤波器和激活函数的效果进行了比较，最终发现VGG16搭配Softmax激活函数在RGB图像上的表现最佳。同时，为了提高Python单元测试的效率，研究通过使用multiprocessing模块绕过全局解释器锁（GIL）限制，实现了测试用例的并行执行，有效减少了测试时间。这两个研究方向分别在医疗图像识

本博客探讨了数据分析与技术在不同领域的应用。第一部分分析了美国、德国、俄罗斯和中国主要新闻媒体的语义网络，通过LDA建模、中介中心性得分和情感分析，揭示了不同国家媒体在报道战争相关事件时的主题倾向和情感特征。第二部分介绍了深度学习在医学领域的应用，特别是在青光眼检测中的实践，详细描述了数据构建、图像预处理、网络模型开发和实验验证的流程，展示了技术如何辅助医生提高诊断效率。

本研究基于自然语言处理技术，对美国、德国、俄罗斯和中国的新闻报道进行语义网络分析和情感分析，以探讨不同国家在俄乌战争报道中的主题偏好和情感倾向。通过LDA建模提取主要主题，并结合中介中心性得分和NRC情感词典分析关键词和情感特征，揭示了各国媒体在信息传递中的差异。研究结果有助于跨文化理解和新闻比较分析。

本文探讨了在工业 DevOps 环境中进行故障日志分析的方法与实践，重点评估了多种聚类算法（如 DBSCAN、Agglomerative、KMeans 和 Spectral）在故障日志分组中的表现。通过无监督学习的评估指标（如轮廓系数和 Calinski-Harabasz 指数）以及焦点小组的定性分析，研究发现 DBSCAN 在多数情况下表现最佳，同时指出预处理对聚类质量的负面影响。此外，文章总结了 LogGrouper 的优势与挑战，并提出了优化的日志分析流程和未来研究方向，旨在提升故障处理效率和系统稳定

本文探讨了工业领域中流程模拟与故障日志处理的前沿技术。通过流程挖掘技术，可以有效模拟不同工作流场景，帮助企业优化业务流程并更好地管理截止时间。同时，提出了一种名为LogGrouper的方法，结合多种特征提取技术和聚类算法，实现对工业DevOps环境中故障日志的自动分组，从而提升根本原因分析和批量处理的效率。文章还详细分析了不同聚类算法的优劣、参数选择策略以及关键短语提取与可视化方法，并通过定量指标和工程师反馈评估了LogGrouper的效果。最后，提出了未来的研究方向，包括改进流程模拟的模糊性和资源限制，以

本文探讨了UML模型一致性检查与工作流网场景模拟分析的相关技术与实现方法。通过在astah*专业版上开发一致性检查插件，能够高效检测UML图表中的不一致性，并提供可视化反馈机制，帮助用户及时修正错误。此外，文章详细介绍了基于Petri网的工作流网模拟方法，结合多种场景模拟（如离散资源、模糊资源等），利用CPN Tools和ProM进行过程挖掘与分析，从而评估不同场景对业务流程效率的影响。研究结果为软件开发质量保障和业务流程优化提供了实用的工具和策略。

本文探讨了如何利用UML图（统一建模语言）描述分布式系统中的PROMELA模型，并通过SPIN模型检查器进行一致性验证。重点介绍了使用复合结构图和状态机图描述进程实例、通信通道和行为的方法，以及如何在astah*插件中实现一致性检查器。以领导者查找算法为例，展示了UML图在分布式算法建模中的应用，并通过一致性检查流程确保模型的正确性，为后续代码生成和系统验证奠定了基础。

本文探讨了人工智能系统可信度的评估与设计策略，提出通过可信度场景和可信度策略来明确和实现系统的可信度目标。文章分析了现有评估方法的局限性，并介绍了减少偏差、支持用户理解、行为对齐和抵御攻击等关键设计策略。以精密授粉机器人系统为例，展示了如何使用ATAM方法对系统架构进行可信度分析，并结合可信度效用树和场景验证系统设计。最后，文章总结了可信度提升的关键因素，并展望了未来的研究方向。

本文探讨了数字孪生技术在制造业中的实践案例与AI系统可信度评估方法。通过多个研究团队的实现案例，总结了数字孪生的关键技术与架构，并与ISO 23247标准进行关联，为制造业数字化提供了实用指南。同时，文章分析了AI系统可信度的定义、影响因素及评估方法，提出通过可信度场景和设计策略提升AI系统的可靠性与信任度。未来的研究方向包括技术互操作性和实际系统验证，以推动制造业智能化与标准化发展。

本文探讨了脑电数据处理与数字孪生技术在制造业中的应用与挑战。重点介绍了广义脑电数据采集与处理系统（GEDAPS），其通过LSL协议和自定义API实现高效数据采集与分析，并讨论了其在用户研究中的优势与挑战。同时，文章深入研究了制造业中数字孪生技术的技术适应与实施，分析了多个研究案例对ISO 23247标准的支持情况，总结了关键技术要点与实际应用启示，展望了未来发展方向。