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SVM分类算法处理高维数据具有较大优势，但其未考虑语义的相似性度量问题，而LDA主题模型可以解决传统的文本分类中相似性度量和主题单一性问题。为了充分结合SVM和LDA算法的优势并提高分类精确度，提出了一种新的LDA-wSVM高效分类算法模型。利用LDA主题模型进行建模和特征选择，确定主题数和隐主题—文本矩阵；在经典权重计算方法上作改进，考虑各特征项与类别的关联度，设计了一种新的权重计算方法；在特征词空间上使用这种基于权重计算的wSVM分类器进行分类。实验基于R软件平台对搜狗实验室的新闻文本集进行分类，得到了宏平均值为0.943的高精确度分类结果。实验结果表明，提出的LDA-wSVM模型在文本自动分类中具有很好的优越性能。

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该系统目前支持对简体中文的文件进行横向查重和纵向查重。 两个核心功能点说明如下: 1、纵向查重 选择一批待查文件后，将该批文件和比对库中的文件比对。通常用以检查该批文件有没有复制比对库中的文本。 2、横向查重 选择一批待查文件后，在该批次文件之间进行比对，用以检查该批次文件有没有互相复制的情况。这个功能是目前主流查重平台（万方、CNKI等）支持度较差的。

利用 OpenCV 调整了 Kinect 的深度摄像头视角，使得深度图像和彩色图像可以很好地重合，并用 OpenGL 绘制出环境的三维点云，可通过鼠标左右键的拖曳来调整观察角度和观察距离。 平台：OpenCV SVN 版 + VS2008 OpenNI版本：1.0.0.23 程序说明：http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2011/03/26/6279762.aspx