Spark中动态分区算法的设计与实现，阎逸飞，王智立，Spark是一种被广泛使用的分布式计算框架。在分布式环境中，一个重要且常见的问题是数据倾斜。为解决Spark shuffle过程中中间数据倾斜导

对同类通信辐射源个体识别方法进行了深入的研究，提出了基于局部围线积分双谱的通信辐射源个体识别算法，融合了辐射源调制特征参量作为分类特征向量，采用了基于混合核函数的支持向量机（SVM）实现辐射源个体识别。实验结果表明，该方法具有较高的正确识别率（90%以上），并能够较好地解决同型号、同批次通信辐射源的个体识别问题。

传统盲源分离算法消除眼电伪迹须用到两个眼电信号作为参考，但在采集眼电信号时易给被试带来不适产生噪声，且识别时需要人为辨别，为了解决这些问题，提出一种基于FastICA的眼电伪迹自动去除方法。该方法先计算出FastICA提取出的各独立成分与GFP（Global Field Power）值的相关系数，再比较相关系数，将其绝对值最大所对应的独立成分识别为眼电伪迹独立成分，最后把该独立成分置零重构干净的脑电信号，实现眼电伪迹的自动去除。通过自采的30例脑电数据实验结果表明：该方法能完全自动地去除眼电伪迹成分并有效保留其他脑电成分，且快速准确，适用于实时场合。

基于张正友平面标定法的摄像机标定及GUI实现，魏巍，刘绕龙，本文首先对标定的概念以及相关基础知识做了阐述，分析了实验所用CCD摄像机的硬件配置和相关参数，然后介绍了几种常用的摄像机标定

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传统软件项目投标的风险评估往往局限在投标过程的某个阶段，且评估具有较强的主观性。针对此问题，本文基于项目生命周期理论，采用熵权系数法和AHP方法来确定各个风险因素和项目生命周期各阶段风险的相对权值，利用模糊综合评判法对软件项目投标的风险进行综合评估。实例分析表明：所建立的风险评估模型克服了主观判断的弊端，使投标者明确整个项目生命周期及生命周期各阶段的风险控制的重点领域，具有良好的适用性。

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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。