针对求解资源受限项目调度问题（RCPSP），提出了基于差分进化（DE）的混合粒子群算法（PSODE）。通过在PSO种群和DE种群之间建立一种信息交流机制，使信息能够在两个种群中传递，以避免个体因错误的信息判断而陷入局部最优点。采用标准测试函数和具体算例进行检验，结果表明PSODE算法可以较好地解决RCPS问题。

小型ERP管理软件的设计开发及程序实现，姜大光，，详细介绍了小型ERP管理软件从设计、开发到程序实现的全部过程，在程序开发的过程中，充分考虑了各个模块、部门间的协调与制约，目

传统MeanShift目标跟踪算法通过bin-bin颜色直方图表示目标特征，直方图中往往会混入背景颜色信息，造成跟踪不准确；同时由于MeanShift算法具有局部最优性，当目标受到严重遮挡丢失后，不能对目标重新定位跟踪。为了解决上述问题，在颜色直方图和抗遮挡能力方面进行了改进。利用交叉bin颜色直方图代替传统的bin-bin颜色直方图表示目标特征，减少背景颜色的干扰，提高MeanShift算法跟踪精度；当目标受到严重遮挡丢失后，通过一种尺度变化调整机制，在全局范围内搜索目标位置，提高MeanShift算法抗遮挡能力。实验显示，改进后的算法不仅在背景干扰大时对目标的跟踪精度更高，而且当目标受到严重遮挡丢失后，也能够对目标重新定位跟踪。

LDPC码中稀疏矩阵的LU分解算法，胡俊杨，黄荔杰，LDPC码是当前最接近香农限的信道编码算法，其纠错能力接近并有可能超越Turbo码。LDPC码的优越性能使其非常适合大量数据的广播系统应��

现有的有序多重数字签名方案都使用了Hash函数和消息冗余函数，这必将承受由Hash函数和消息冗余函数带来的安全威胁。首先指出了施方案（文献[1]）中存在的安全性问题，随后利用椭圆曲线密码算法设计了一个新的有序多重数字签名方案，该方案不使用Hash函数和消息冗余函数，减少了这方面所带来的安全威胁;取消了施方案里的签名中心，避免了该签名中心的参与导致计算瓶颈的产生;所有消息均公开，签名者可以共同通过验证来发现伪签名和成员内部的欺诈行为。该文方案能够克服施方案的安全问题，并且计算量小，结构简单，具有一定的实用价值。

我们通过一个案例研究来说明，回归预测是预测运动成绩的最佳方法。 通过从巴西最著名的体育网站之一获得数学家对一级足球晋升的预测，我们表明，当我们期望回归均值时，进行贝叶斯更新会产生误导。 专家未能意识到结果越极端，预期的回归就越大，因为极高的分数表示非常幸运的日子。

通过对几种典型聚类算法的分析和比较，提出了一种新的聚类算法，基于扩展约束的半监督谱聚类算法，简称CE-SSC。这种算法扩展了已知约束集，通过密度敏感距离改变样本点的相似关系，结合半监督谱聚类进行聚类。在UCI基准集上的仿真实验结果证明，基于扩展约束的半监督谱聚类算法具有良好的聚类效应。

本文检查了一个流行的股票留言板，并在将每日情绪与历史价格信息相结合时使用监督学习算法发现了轻微的每日可预测性。 此外，由于股票交易的盈利潜力，许多流行的金融网站试图通过提供这种消极和积极的在线情绪的汇总来捕捉投资者的情绪也就不足为奇了。 我们质疑不诚实的海报的存在是否通过根据其交易目标撰写情绪作为影响他人的手段来利用董事会的受欢迎程度，从而破坏董事会的目的。 我们排除了这些海报以确定可预测性是否增加，但没有发现明显的差异。

基于分段线性表示的时变数据可视化方法，王子慧，鄂海红，随着信息技术的快速发展，时变数据普遍具有大规模，多维等属性。为清晰直观地展示时变数据，兼顾其本身属性和时间维度的有序性，

在高斯白噪声信道中提出的各种多用户检测方法在脉冲噪声存在的情况下出现了明显的质量下降，而实际的物理信道中又经常伴随着脉冲噪声。将α-稳定分布噪声作为背景噪声模拟实际物理信道中存在的脉冲噪声，根据脉冲噪声的特殊性质，在恒模多用户检测算法的基础上将广义恒模算法应用到了多用户检测技术中去。仿真结果表明该算法在高斯白噪声以及α-稳定分布的脉冲噪声中均取得的良好的性能，具有很好的鲁棒性。