9-研-搜索技术

视频搜索引擎中的精确文本信息抽取系统的设计与实现的开题报告一、选题依据随着互联网和数字化技术的快速发展，视频成为现代社会最主流的信息媒介之一，同时，视频的产生和共享数量也呈现出爆发式增长。

对于用户而言，如何高效地搜索和浏览所需的视频信息，已成为亟待解决的问题。

传统的视频搜索引擎一般只能根据视频的标题、标签等元数据信息进行搜索，而无法准确捕捉视频中所涉及的真实语义内容。

当前，视频搜索引擎的发展趋势是向精准化、智能化、多元化的方向发展。

而信息抽取是实现视频搜索精准化的重要手段之一，它可以帮助搜索引擎从视频中自动抽取出有意义的文本信息，从而满足用户的需求。

本文旨在研究视频搜索引擎中的精确文本信息抽取系统的设计与实现，旨在通过结合机器学习和自然语言处理技术，实现对视频中关键信息的准确抽取，提高搜索引擎的检索准确度和用户体验。

二、研究内容1. 分析现有视频搜索引擎中信息抽取技术的研究现状，探讨基于机器学习和自然语言处理的文本信息抽取方法；2. 设计和实现一个可用于视频搜索引擎中的精确文本信息抽取系统，该系统应具备以下特点：（1）采用机器学习算法实现关键信息提取，包括层次化识别、预处理等模块的设计与实现；（2）结合自然语言处理技术，实现对文本信息的语法分析、情感分析和实体识别；（3）为用户提供检索结果可视化接口，使得用户能够更加直观地感受检索结果的准确度与可靠性。

三、预期成果通过对视频搜索引擎中的精确文本信息抽取系统的研究和开发，预期实现以下成果：1. 实现一个能够自动从视频中抽取关键文本信息的系统，与传统视频搜索引擎相比，检索结果更加准确、精细化；2. 拥有可视化的检索结果展示系统，方便用户更直观地了解搜索结果的精度、准确性和可靠性；3. 提出一种基于机器学习与自然语言处理技术的新型文本信息抽取方法，该方法具有可以推广应用的实用价值。

四、研究计划时间节点 | 研究内容-|-1-2周|查阅相关文献，分析当前视频搜索引擎中文本信息抽取技术的研究状况和存在的问题3-4周|研究机器学习算法和自然语言处理技术，探讨其在视频搜索引擎中的应用5-6周|设计和实现文本信息抽取系统，包括关键信息提取、文本特征分析以及界面设计等7-8周|进行系统测试和优化，并结合用户需求对系统性能、准确度和稳定性进行评估9-10周|系统集成和整合，进行最终测试，并书写开题报告五、参考文献1. 王晓龙. 基于机器学习的信息抽取方法研究[D].深圳大学,2019.2. Liu B, Zhang L, Qin T, et al. Deep learning for information extraction: a comprehensive review[C]. Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing andthe 9th International Joint Conference on Natural Language Processing(EMNLP-IJCNLP), 2019.3. Liu Y, Luan H, Zhang M, et al. InfoXtractoR: A Robust Framework for Information Extraction from HTML Pages[C]. Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Conference on Information and Knowledge Management, 2014.。

940信息检索与技术参考书目940信息检索与技术参考书目在信息检索与技术领域，找到一些优质的参考书目对于学习和研究都是非常重要的。

以下是我整理的一些值得推荐的书目，它们涵盖了信息检索与技术的广度和深度，能够帮助你更好地理解和掌握这一领域的知识和技能。

1. "信息检索导论" - 作者：斯坦福大学Christopher D. Manning. 约上海：上海交通大学出版社，2011年。

这本书是信息检索领域的经典教材，全面介绍了信息检索的基本原理、技术和应用。

通过阅读这本书，你将对信息检索的概念、模型、评估等方面有一个清晰的认识，对信息检索技术的发展和应用也会有更深入的理解。

2. "搜索引擎实战" - 作者：Florian Kretz, Olivier Andrieu, Thierry Korka. 出版社：人民邮电出版社，2013年。

这本书侧重于搜索引擎的实际应用，包括搜索引擎的原理、构建、优化和应用。

它可以帮助你更好地了解搜索引擎的工作原理、搜索算法、网页排名等技术，并且能够帮助你提升搜索引擎的使用和优化能力。

3. "信息检索系统：实现与管理" - 作者：Gerald Kowalski, Mark T. Maybury. 出版社：人民邮电出版社，2017年。

这本书介绍了信息检索系统的设计、实现和管理，涵盖了信息检索系统的各个方面，包括信息存储、索引、查询处理等。

通过阅读这本书，你将深入了解信息检索系统的架构和技术，能够为设计和管理信息检索系统提供有力的支持。

4. "信息检索的数学基础" - 作者：C.J. van Rijsbergen. 出版社：清华大学出版社，2008年。

这本书介绍了信息检索的数学原理和方法，包括概率模型、向量空间模型、语言模型等。

通过学习这本书，你将对信息检索的数学基础有更深入的理解，能够更好地理解和应用信息检索的数学方法和技术。

搜索引擎的优化一、搜索引擎优化的含义搜索引擎优化(“Search Engine Optimization”)简称SEO，其实就是根据搜索引擎检索网页的特性，确保网站建设要素能够与搜索引擎检索要求相符合，以此获得尽可能多的搜索引擎所电子信息工程收录的网页，而且在检索结果中具有比较靠前的排名，以此实现网络推广的最终目的[1]。

网站搜索引擎优化任务主要是认识与了解其它搜索引擎怎样紧抓网页、怎样索引、怎样确定搜索关键词等相关技术后，以此优化本网页内容，确保其能够与用户浏览习惯相符合，并且在不影响网民体验前提下使其搜索引擎排名得以提升，进而使该网站访问量得以提升，最终提高本网站宣传能力或者销售能力的一种现代技术[2]。

基于搜索引擎优化处理，其实就是为让搜索引擎更易接受本网站，搜索引擎往往会比对不同网站的内容，再通过浏览器把内容以最完整、直接及最快的速度提供给网络用户。

二、搜索引擎产业发展历程及趋势搜索引擎经历了第一阶段(1994-1997年):将网站免费提交到主要搜索引擎;第二阶段(1998-2000年):技术型搜索引擎的崛起引发的搜索引擎优化策略;第三阶段(2001-2003年):搜索引擎营销从免费向付费模式转变;第四阶段(2003年之后):从关键词定位到网页内容定位的搜索引擎营销方式。

未来搜索引擎产业逐步迈向“个性化”时代,搜索引擎营销也将逐步走向效果营销[3]。

随着互联网应用的不断深入发展,核心技术成为搜索引擎竞争的关键,搜索引擎竞争将呈现多元化和品牌化的竞争,垂直搜索盈利空间增大,无线搜索市场前景乐观,下一代搜索引擎将会为用户提供更加个性化、社区化、移动化和智能化的服务。

三、搜索引擎优化国内现状及问题分析我国对搜索引擎优化的技术研究起步较晚，一直到2002年左右，国内有人从国外引入的搜索引擎优化方面的理论，但这时大多都是围绕着谷歌的优化。

到2004年之后，中国国内搜索引擎优化局势形成，包括潜伏的搜索引擎优化策略、培训市场犹如雨后春笋，势如破竹，但是总体的规模比较小，大多数为个人作坊式经营，在这之后两年，这个市场形成了一定的规模，而搜索引擎优化技术也提高到以排名为目的的高度。

人工智能概论_北京联合大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.李明的父亲是教师，用谓词逻辑可以表示为Teacher（father（Liming））这里father（Liming）是（）。

答案:函数2.在语音识别中，按照从微观到宏观的顺序排列正确的是（）。

答案:帧-状态-音素-单词3.有研究统计，可用于AI技术处理的医疗数据中，有超过80%的数据来自于（）。

答案:医学影像4.从人工智能研究流派来看，西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”（LT）方法，应当属于（）。

答案:符号主义5.假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成0~9和英文字母（不区分大小写）的图像分类。

该卷积神经网络最后一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是（）。

答案:366.A* 算法是一种有信息搜索算法，在罗马尼亚度假问题中引入的辅助信息是（）。

答案:任意一个城市到目标城市之间的直线距离7.DBpedia、Yago 等系统从（）上获取大规模数据并自动构建知识图谱。

答案:Wikipedia8.知识图谱的初衷是为了提高（）。

答案:搜索引擎的性能9.以下描述的是专家系统的是（）。

答案:一般由事实库、规则库、推理机构成10.专家系统中知识库知识获取的来源是（）。

答案:专家11.（）是知识图谱中最基本的元素。

答案:实体12.2012 年的 ILSVRC 竞赛，获得冠军的队伍是由（）领导的团队。

答案:Geoffrey Hinton13.机器学习系统中通常将数据集划分为训练集和测试集，其中被用来学习得到模型中参数值的是（）。

答案:训练集14.使用 ID3 算法构建决策树时，选择属性的度量依据是（）。

答案:信息增益15.在机器学习中，如果数据较少，同时采用的模型较复杂，得到的模型在给定的训练集上误差非常小，接近于0，但是在训练集之外的数据上预测效果很差，这种现象称为（）。

答案:过拟合16.一般来说，在机器学习中，用计算机处理一幅彩色的图像，维度是（）。

P2P网络搜索技术王婕;王亚美;廖婧;赵婧文【摘要】With the rapid development of P2P technology, the P2P Search that is the key technology of P2P applica-tions has become the focus of researches. The P2P search technology its structure and it differs from each other under different network architectures. The research development ofP2P was introduced in this paper, and further different search algorithms explored the development and direction of the P2P Search technology.%随着P2P技术的蓬勃发展，作为P2P应用中核心的搜索技术成为研究人员关注的焦点。

P2P网络的搜索技术与其结构有着密切联系，不同网络体系结构下的搜索技术各不相同。

介绍了 P2P 技术近几年的研究进展，阐述了目前P2P系统中不同结构下核心搜索算法，探讨了P2P搜索技术的发展方向。

【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】4页(P13-15,47)【关键词】P2P;搜索;体系结构;原理【作者】王婕;王亚美;廖婧;赵婧文【作者单位】中国地质大学软件工程系，武汉430074;中国地质大学软件工程系，武汉 430074;中国地质大学软件工程系，武汉 430074;中国地质大学软件工程系，武汉 430074【正文语种】中文1 引言P2P又称对等网络, 由一系列地位对等的结点组成, 结点数目可以动态的增加和减少[1]. P2P网络中结点相互之间直接交换信息和服务, 没有等级、格式、平台的限制. P2P技术改变了传统的C/S(客户/服务器)模式, 每一个P2P结点既是服务器端, 又是客户端, 被财富杂志列为影响Internet未来的四项科技[2]. 在传统的Web搜索中, 当用户发出搜索命令后, Web搜索引擎搜索预先整理好的网页索引数据库, 而在 P2P网络中, 资源存放在各个结点的PC机上, 结点的动态变化给P2P网络搜索增加了复杂性.2 P2P网络体系结构下搜索技术的发展1998年, 美国一名大一的新生Shawn Fanning为了实现MP3音乐共享功能, 编写了一个程序, 这个程序就是后来风靡全球的Napster, Napster运用了第一代P2P网络—集中式P2P网络. Napster系统采用一个中央的目录服务器, 该服务器不对外提供任何应用服务,仅存储连接该服务器的各个结点的相关信息, 随着系统的使用, 人们发现集中式 P2P网络体系的不足, 如果目录服务器瘫痪, 整个系统都会崩溃, 而且当用户数量增加到一定数量后, 系统性能会大大降低, 所以第二代P2P网络—全分布式拓扑结构应运而生, 分布式 P2P网络结构, 它包括两种类型, 一种是全分布式结构化的 P2P网络, 另一种是全分布式非结构化的P2P网络. 分布式结构化的 P2P网络主要采用分布式哈希表(DHT)技术来组织网络中的结点, 采用完全随机图的组织方式, 分布式非结构化的 P2P网络最典型的案例是Gnutella. 随着P2P技术的继续发展, 研究者们将集中式P2P的快速查找和分布式P2P的去中心化优势结合起来, 便形成了一种混合式的P2P网络结构,即第三代P2P网络—半分布式网络.3 集中式P2P网络搜索技术3.1 集中式P2P网络搜索原理集中式P2P网络搜索方法中, P2P 结点都与已知地址的P2P 目录服务器相连, 服务器负责对P2P 网络中的共享文件进行索引和查询, 服务器集中存放对等节点的地址信息和所保存数据的信息. 当结点资源发生变化时, 比如增加、删除、修改等, P2P 节点服务器会随之更新系统索引表[3], 如图1.图1 集中式搜索3.2 集中式P2P网络搜索过程当查询事件触发时, Peer结点根据P2P目录服务器中的信息进行查询, 通过目录服务器来间接定位其他对等点, 如图2中Peer3和Peer4的通信就是通过目录服务器的媒介作用来完成的. 用于Mp3文件共享的Napster是集中式P2P搜索最具有典型的代表, Napster系统的目录服务器存储所有该网络的结点的数据信息, 比如结点的IP地址, 文件的标题等. 当需要查询某个文件时, 结点向目录服务器发出查询请求, 服务器进行相应的检索和查询, 会返回符合查询条件的结点地址信息列表, 查询发起的结点接收到应答后, 选择最佳的结点与之建立连接, 这样两个结点之间实现文件传输, 完成搜索过程.集中式网络搜索结构简单, 查询效率高, 速度快, 不足之处在于中央目录服务器负担重, 安全性低.4 全分布式P2P搜索技术4.1 全分布式结构化P2P网络搜索技术(1) 全分布式结构化的搜索原理全分布式结构化基于分布式哈希表(DHT)进行搜索, DHT中存储形如<关键值, 数值>(< key, value >)的分布式结构, key代表数据标识, value代表数据的信息,比如结点的IP地址等[4], 每个结点负责管理一段范围内 keys. 搜索功能主要由put(key, value)和 get(key)两个函数实现[5], put(key, value)的作用是发布结点信息,get(key)的作用是查询信息, 当需要对P2P系统进行文件搜索时, 执行一次get(key)功能, 便可进行一次搜索.任何一个关键值 key, 系统中的结点要么拥有key, 要么能够连接到距离key较近的结点.(2) 全分布式结构化搜索过程首先定义在分布式哈希表中的一个文件, 名称为file, 内容为value, 计算出该文件的SHA-1的哈希值,得到其关键值key, 执行put(key, value)操作; 然后在哈希表中找到负责存储关键值 k的结点, 将(key, value)存储在该结点上; 当其他结点请求value时, 系统第二次计算file的key值, 然后执行get(key), 发送信息给结构中的任意参与结点, 找到与 key相关的信息; 最后, 此信息在网络中被传送到负责存储key的结点,此结点收到信息后, 将value值传送给请求结点, 完成搜索查询过程. 全分布式结构化搜索优点是结点的自组织能力强, 有良好的可扩展性、鲁棒性, 结点ID分配的均匀性, 缺点是服务质量不高, 易拥塞, 安全性低, 不能支持多关键查询, 维护机制复杂.4.2 全分布式非结构化P2P网络搜索技术(1) 全分布式非结构化搜索原理在全分布式非结构化网络中, 搜索方法采用泛洪(Flooding)搜索. Flooding算法首先遍历自己的相邻结点, 然后再层次性的一层层向下遍历, 在遍历过程中,一个结点向所有邻居结点广播查询消息, 邻居结点再向自己的邻居结点广播, 这个过程不断进行下去. 为了限制搜索的范围, 消息被设置了一个初始的TTL(Time To Live)值, 消息每经过一个结点, TTL值减1, 当TTL值为0时, 搜索过程结束[6].(2) 分布式非结构化搜索改进泛洪算法的算法机制导致了大量冗余消息的存在,使网络流量增加快速, 从而导致网络中部分低带宽结点失效, 查询结果正确性不高, 所以 P2P研究者在此搜索算法上进行改进, 产生了Random Walk[7], 迭代递增搜索, 启发式洪泛搜索等算法.(3) Random Walk搜索Random Walk搜索也叫随机漫步搜索, 在这个搜索中, 请求者发出N个查询请求给随机挑选的N个相邻结点, 在以后的查询过程中, 每个查询信息都直接和请求者保持联系, 当得到请求者继续下一步的同意后, 又开始进行下一轮的漫步, 直到找到要搜索的信息为止, 若请求者不同意继续, 搜索中止,如图2.图2 Random Walk搜索与前面的Flooding搜索相比, Random Walk搜索对结点信息的搜索范围有更强的控制性, 搜索范围的灵活性也增加了. 全分布式非结构化查询容错性好,支持复杂查询,受结点的动态变化影响小, 但是查询速度慢, 结果可靠性不高, 带宽消耗大, 可扩展性不好.5 半分布式P2P网络搜索技术5.1 半分布式P2P网络搜索原理在半分布式 P2P网络搜索是指在搜索过程中,运用了两种或两种以上的搜索技术进行混合搜索的方法, 这种网络结构中包含两类结点, 一类是搜索结点, 另一类是普通结点, 搜索结点和其临近的普通结点之间形成一个集中目录式的结构体, 如图3.图3 半分布式P2P搜索4.2 Geutella2的搜索算法Geutella2是半分布式P2P网络搜索的代表, 该网络结构的搜索结点中存储中与之临近的普通结点的信息, 同时搜索结点之间相互连通. 当普通结点需要查询文件时, 首先从与它连接的搜索的索引中寻找, 如果找到文件, 则直接和具有该文件的结点建立连接,否则搜索结点把该查询请求发给与它连接的其他搜索结点, 直到搜索成功. 半分布式 P2P网络搜索消除了网络阻塞, 搜索效率低等问题, 提高了网络的负载均衡性, 但是对搜索结点依赖性大, 易于受到集中攻击,容错性不好.6 总结本文针对不同P2P网络结构的搜索技术进行总结分析, 得出以下结论, 如表 1, 从表中可以看出,集中式网络结构的的可维护性, 搜索效率是最好的,全分布式结构化总体的性能较高, 全分布式非结构化的优势在于可扩展性, 支持复杂查询, 半分布式网络结构虽然混合使用了集中式搜索和分布式搜索,但是性能总体是中.表1 P2P网络结构综合性能对比表比较标准/网络结构集中式网络结构全分布式结构化网络结构全分布式非结构化网络结构半分布式网络结构可扩展性差好差中可靠性差好好中可维护性最好好最好中发现算法的效率最高高中中复杂查询支持不支持支持支持7 P2P网络搜索展望如今P2P的搜索技术研究不仅仅处于可行性研究阶段, 而是以提高搜索成功率, 缩短搜索时间为目标,综合带宽节约、负载均衡等性能要求, 研究出更专业化、个性化、智能化的搜索算法. 所以未来的 P2P搜索研究, 可以从以下方面进行考虑:在全分布式网络结构下, 如何实现多条件的复杂查询;在全分布式非结构化网络结构中, 用什么网络模型来改进算法;在半分布式网络结构中提高混合后的算法效率;研究兴趣网络, 探究搜索优化算法[8].参考文献【相关文献】1 幸冬梅,朱洪.P2P结构与搜索机制研究.计算机工程与科学,2007,29(10):108-110.2 熊仕勇.基于 P2P网络的搜索算法研究.科技创新导报,2010,27:35.3 韩运宝,戚建勋.P2P 网络搜索技术的研究现状.计算机与信息技术,2007,16:316.4 刘维光,陈立伟.一种基于DHT的P2P 搜索方法.网络与通信,2006,22(3):131-133.5 管磊,等.P2P技术揭秘.北京:清华大学出版社,2011.6 林鹏程,李文正.基于混合式P2P架构的资源搜索机制研究.科技咨询导报,2007,10:39-43.7 欧阳柏成.非结构化P2P中搜索算法的性能分析.计算机工程与科学,2009,31(6):67-70.8 吴思,欧阳松.基于兴趣相关度的 P2P 网络搜索优化算法.计算机工程,2008(6):102-107.。

电子商务中的语音搜索技术一、前言随着互联网技术的飞速发展，电子商务逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。

语音搜索技术作为领域的一项重要成果，正逐步改变着人们的搜索习惯和消费方式。

在电子商务中，语音搜索技术的应用不仅能提高用户的购物体验，还能为商家带来更多的商业机会。

本文将从专业角度分析电子商务中的语音搜索技术，探讨其应用现状和发展趋势。

二、语音搜索技术概述语音搜索技术是指利用和自然语言处理技术，通过语音识别和语音合成，实现对互联网信息的搜索和传递。

近年来，随着深度学习等技术的发展，语音搜索技术取得了显著的成果，逐渐成为人们获取信息的重要途径。

1. 语音识别语音识别是语音搜索技术的基础，其核心任务是从原始语音信号中准确地提取出文字信息。

目前，主流的语音识别技术包括基于声学模型和语言模型的自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）技术。

2. 自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是对语音识别得到的文本进行处理和理解的过程。

其目标是通过语法分析、语义理解和情感分析等手段，让计算机能够理解和解释人类的自然语言。

在语音搜索技术中，自然语言处理技术起到了关键作用。

3. 语音合成语音合成（Text-to-Speech, TTS）技术是将文字信息转换为自然流畅的语音的过程。

通过语音合成技术，用户可以听到搜索结果的语音输出，从而提高信息获取的便捷性。

三、电子商务中语音搜索技术的应用在电子商务领域，语音搜索技术为用户提供了一种更便捷、更自然的购物方式。

以下是语音搜索技术在电子商务中的一些典型应用：1. 商品搜索用户可以通过语音输入关键词，快速找到心仪的商品。

例如，在淘宝、京东等电商平台，用户可以说出自己想要购买的商品名称，系统便能快速响应并提供相关商品的搜索结果。

2. 语音识别支付语音识别支付是语音搜索技术在电子商务中的重要应用。

算法设计与优化关键技术研究1. 引言在信息化时代，算法设计与优化是计算机领域的基石。

算法设计是指根据问题特征，运用数学、计算机科学中的各种方法，设计出解决问题的算法。

算法优化是指在该算法的基础上，不断改进算法的运行效率、空间复杂度和准确性等方面，使其更加适合实际应用场景。

算法设计与优化的关键技术研究是计算机领域关注的重点之一，本文主要探讨算法设计与优化关键技术的研究现状和未来发展方向。

2. 分类与概述算法设计与优化包括不同种类的算法和不同的优化目标，主要可分为三大类，即：常用算法、高级算法和优化算法。

常用算法包括排序算法、搜索算法、图论算法等；高级算法包括机器学习算法、数据挖掘算法、神经网络算法等；优化算法包括模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法等。

在这些算法中，常用算法设计主要关注算法的正确性和时间复杂度；高级算法的设计主要考虑算法的复杂性、可解释性和泛化性；优化算法的设计主要关注算法的收敛速度和最优解的搜索能力。

3. 常用算法的设计与优化3.1 排序算法排序算法是计算机科学中最基本的算法之一，主要用于对数据进行排序，如查找、统计和排名等操作。

目前，常用的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。

从时间复杂度的角度来看，快速排序和归并排序是最优的排序算法，时间复杂度都为O(N*logN)。

而在实际应用中，快速排序受到中位数选取的影响，容易出现最差运行时间，因此，在应用时需要进行优化。

优化方法包括三种：1）随机化快排，在快排序的基础上，加入随机选取pivot减少出现最差运行时间的概率；2）三路快排，根据pivot将序列分为三部分，递归排序其中的小于、等于和大于pivot的子序列；3）优化排序递归深度，递归深度过大导致栈空间不够，可改为非递归实现。

这些优化方法都可以在一定程度上提高快速排序的运行效率。

3.2 搜索算法搜索算法主要应用于问题的求解，包括深度优先搜索、广度优先搜索、A*算法等。

搜索引擎技术在图像检索中的应用研究摘要：搜索引擎是在网络上进行信息检索的重要工具，本文从传统文本信息检索着手，阐述了搜索引擎技术在图像检索中的应用，重点描述了图像检索过程中，搜索引擎相关算法的应用，描述了图像重排序的概念和相关方法。

关键词：搜索引擎；图像检索；图像重排序中图分类号：tp391.41 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 04-0000-021 引言计算机技术的发展进步，网络的普及，让人们的生活发生了巨大的变化。

通过网络获取自己所需要的信息已经成为了人们生活中不可或缺的途径。

那么，你该如何在网络上获取信息呢？一个肯定的回答是：“搜”。

不错，搜搜，就可以有很好地建议或找到满意的答案。

而这个为我们提供服务的工具，就不能不提搜索引擎的功能了。

搜索引擎技术的发展，让人们能够在网络上获得有用的信息，尤其是传统的文本搜索系统的成功应用，让人们在信息检索时可以快速获得信息。

而图像的检索最初沿用的也是文本的检索方式。

因为这种方式的优点是技术简单，成本低。

但一般的图像，它的内容是非常丰富的，单纯的文本信息则无法表达它，导致丢失了大量重要的信息，因此，给予内容的图像检索方法应运而生。

它通过对图像视觉特征的分析来进行数据库样本相似匹配，从而查找相似的图像。

其内容检索流程如下：（1）用户输入查询需求；（2）计算特征并计算相似性匹配；（3）输出检索结果；（4）判断结果满意吗？（5）是，结束，否则转1，重复处理，直到满意结束。

通过上面的检索流程，不难看出，在信息检索时，只考虑了图像的内容，而没有考虑图像的文本信息。

而人们在检索信息时，往往有这方面的隐含需求，那就是，想要的检索内容最好是出现在检索结果的最前面，这是我们最想考虑的。

因此，在图像检索时，将文本信息考虑进来进行图像检索则会产生更好地检索排序效果。

图像的检索重排序也就引起了更多研究人员的重视。

2 图像检索重排序方法的研究经过上面的论述，我们知道，在图像检索时，图像检索后的重排序问题，是我们研究一个要点。

1994年以来，Internet发展日渐迅猛，由于它的开放性，世界任何地方的个人或单位都可以随时与网络连接，很方便地实现信息上网，达到资源的充分共享，因而大大提高了信息的可获得率。

可是，网络开放的同时，也带来了一个直接的负面效应，那就是资源混杂紊乱，再加上网络管理的特殊性，人们只好在浩如烟海的资源面前屡屡驻足，要想从中挖掘出一点有用信息，简直比大海捞针都难。

公众一致期待一种简单、易用、高效的信息检索方法出台，一些热情的计算机用户也纷纷推荐各种检索工具。

但现有的检索软件参差不齐，各有优缺点，因此，如何选择一种最佳的检索软件成了困惑计算机用户的新问题。

对当前网络信息检索的发展情况进行一番总结，可以满足人们的一些现实需求，并对将来的网络检索技术作出预测，为专家学者的研究指明方向。

鉴于此，笔者做了以下的调研工作。

1资料以及检索结果资料收集分为国外与国内两部分。

国外文献主要查阅INSPEC1994- 1997年9 月，并辅以PAR1995,检索途径为从主题词入手，选择的主题词主要有 Internet searching searching Internet search engine Internet information retrieval Internet Navigator Gopher Yahoo Lycos Infoseek W ebc raw le r WW W« W or Id Wide Web Information retrieval其中前4个主题词为重点检索词，后几个用于获得一批相关文献，以了解网络信息检索的大致情况，并对某些内容如Lycos Yahoo等进行了具体测定，其中难免有重复文献，但对大致的定性研究并无大碍。

检索的方法为回溯检索，从最新文献开始，检索到1994年1月，至此，关于Internet 检索的文献已是廖廖无几而且从Internet的发展来看，确定1994年1月为时间下限较合适(见表1)国内文献主要查阅中文科技期刊(1994年1月 ~ 1997年9月光盘版)和清华大学出版的论文集(理工辑)前者主要收录了近几年发表于中文科技期刊的科技文献，部分还附有文摘。

学术搜索是一项免费服务，可以帮助快速寻找学术资料，如专家评审文献、论文、书籍、预印本、摘要以及技术报告。

本文为你介绍16个学术搜索引擎。

其实就某一专业或领域而言，一般用到两三个搜索引擎就够了，往往是学校购买全文的。

就我个人而言，一般常用英文的ISI Web of Knowledge，google s cholar，中文的CNKI和万方，中文学位论文用万方学位搜索。

部分学校的学位论文外网是不提供下载的，这时人人的优势就出来了，找个该校的童鞋就搞定了。

1 . Google ScholarGoogle 推出的免费学术搜索工具，可以帮助用户快速查找学术资料，包括来自学术著作出版商、专业性社团、预印本、各大学及其他学术组织的经同行评论的文章、论文、图书、摘要和技术报告。

2. SciVerse从2010年8月28日起，ScienceDirect、Scopus 以及 Scirus 的特定网页内容已整合到一个称为 SciVerse 的平台中。

那么，SciVerse是什么呢？概括起来讲，就是海量科研信息的一个一站式集散平台。

这个平台，将帮助科研人员实现“少量搜索，更多信息”，而且，这些信息都是与科研相关的信息。

就像文章题目所显示的那样，SciVerse整合了包括SD、Scopus以及Scirus的信息，形成一个“SciVerse Hub”（SciVerse中心）。

除此之外，SD用户以及Scopus用户依然可以享受之前的服务，它们将与“SciVerse Hub”一起形成SciVerse的三大部分“SciVerse ScienceDirect”、“SciVerse Scopus”、“SciVerse Hub”，如下图所示：3. web of science/web of knowledgeWeb of Science是美国Thomson Scientific（汤姆森科技信息集团）基于WE B开发的产品，是大型综合性、多学科、核心期刊引文索引数据库，包括三大引文数据库（科学引文索引（Science Citation Index，简称SCI）、社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index，简称SSCI）和艺术与人文科学引文索引（Arts & Humanities Citation Index，简称A&HCI））和两个化学信息事实型数据库(Current Chemical Reactions，简称CCR和Index Chemicus，简称IC)，以及科学引文检索扩展版（Science Ciation Index Expanded,SCIE）、科技会议文献引文索引（Conference Proceedings Citation Idex-Science,CP CI-S）和社会科学以及人文科学会议文献引文索引（Conference ProceedingsCitation index-Social Science&Humanalities,CPCI-SSH）三个引文数据库，以ISI Web of Knowledge作为检索平台。

1、/ ¬2、/“深度搜”目前已收录4万种权威中英文学术期刊杂志，8千多万中英文学术论文、文献，主要集中在自然科学，社会科学，医疗卫生及知识产权领域。

新一代全信息搜索技术：对搜索内容在不同层次，以不同组合进行匹配，最相关的结果总是排列在最前面。

完整高质量内容：收集全世界绝大多数中英文权威学术期刊4万种，共8千多万篇学术论文和文献。

英文出版商：Reed Elsevier, Springer, Wiley InterScience, Taylor and Francis, SAGE, Oxford University Press, Cambridge University Press, MIT Press, PebMed 等。

中文内容：万方数据，同方知网，维普资讯等。

全世界中英文专利：美国专利，欧洲专利，中国专利，世界专利。

中英文百科知识：百度百科，互动百科，维基百科，Wikipedia等。

3、Scirus是目前互联网上最全面、综合性最强的科技文献搜索引擎之一，由Elsevier科学出¬版社开发，用于搜索期刊和专利，效果很不错！Scirus覆盖的学科范围包括：农业与生物学，天文学，生物科学，化学与化工，计算机科学，地球与行星科学，经济、金融与管理科学，工程、能源与技术，环境科学，语言学，法学，生命科学，材料科学，数学，医学¬，神经系统科学，药理学，物理学，心理学，社会与行为科学，社会学等。

4、/BASE是德国比勒费尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。

它整合了德国比勒费尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160 个开放资源（超过200 万个文档）的数据。

5、http://www.vascoda.de/Vascoda是一个交叉学科门户网站的原型，它注重特定主题的聚合，集成了图书馆的收藏、文献数据库和附加的学术内容。

文献检索报告本学期我选修了信息检索这门课，很荣幸我选了这门课，通过这门课的学习，我学会了如何用网络这个无尽的资源库查找文献资料，以及快速便捷的找到自己所需的信息，因此上这门课让我受益匪浅。

当今时代，被誉为信息爆炸的时代，我们用各种各样的方式获取各种各样信息，而信息检索是20 世纪50 年代在国外兴起的一门新兴学科, 主要研究信息的表示、存储、组织和访问,即根据用户的要求, 从信息数据库中检索与之相关的信息资料。

信息检索的兴起源于计算机技术的广泛应用和网络通信技术的迅速普及。

近年来, 信息检索在我国有了突飞猛进的发展, 成为当前图书情报界研究的一个热点问题。

而文献检索(Information Retrieval),是指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息过程，所以它的全称又叫“信息的存储与检索(Information Storage and Retrieval),这是广义的信息检索。

狭义的信息检索则仅指该过程的后半部分，即从信息集合中找出所需要的信息的过程，相当于人们通常所说的信息查寻(Information Search)。

例如我学的专业是环境工程，做实验时，需要设计方案，就需要大量的资料，文献，以及论文等。

主要用到的数据库有CNKI中国知网，万方数据库，维普中国科技期刊数据库，百度搜索引擎。

KI-中国期刊全文数据库（http：//）该库是目前世界上最大的连续动态更新的中国期刊全文数据库，收录国内8200多种重要期刊，以学术、技术、政策指导、高等科普及教育类为主，同时收录部分基础教育、大众科普、大众文化和文艺作品类刊物，内容覆盖自然科学、工程技术、农业、哲学、医学、人文社会科学等各个领域，全文文献总量2200多万篇。

CNKI文献搜索是清华同方知网公司以CNKI总库资源为基础，具有自主知识产权的专业文献检索系统.其搜索范围包含近8000种期刊、300所大学研究院所博士、硕士论文18万本、1000种学术会议论文集16万册、1000种重要报纸文章，而且实时数据更新。

人工智能应用技术课程标准人工智能应用技术》是一门综合性前沿学科，是信号与系统与计算机的交叉学科。

它是机电一体化技术专业培养方案中“职业能力与素质”模块中的一门专业核心课。

该课程旨在培养学生程序设计能力、软件开发能力、硬件开发能力、数字信号处理能力、机器算法能力以及神经网络算法能力。

先修课程包括《C语言程序设计》、《Java程序设计》、《Android编程》、《Linux操作系统》、《嵌入式技术与应用》。

后续课程包括《工业机器人应用技术》和《机电一体化技术》。

通过本课程的研究和训练，学生可以掌握人工智能技术的基本原理。

他们将了解启发式搜索策略、与或图搜索问题、谓词逻辑与归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器研究和知识发现等目前人工智能的主要研究领域的原理、方法和技术。

该课程旨在增强学生的逻辑思维与实验能力，为今后在各自领域开拓高水平的人工智能技术应用奠定基础。

在设计理念方面，该课程以职业教育模式为中心，突出教师的主导作用和学生的主体地位。

教师的教授应以学生为主体，以学生的研究为中心进行课程教学活动的设计。

注重学生的素质教育和能力培养，帮助学生“学其所用，用其所学”。

课程设计充分体现了职业性、实践性和开放性的要求，体现职业岗位的能力要求，使课程设计与职业岗位能力紧密对应。

让企业参与到专业建设及课程设置的各个环节中，在校企合作中创新人才培养模式。

在设计思路方面，该课程强调理解和记忆算法基本结构。

在整个课程所涉及的教学内容的研究过程中都按照“算法基本结构的理解和记忆-简单C++程序算法设计-上机调试程序技能训练-实际应用”这条主线来进行。

也就是说对人工智能的各种算法主要内容的研究，以理解加记忆为主，通过上机调试程序加深理解和记忆；要求学生熟记常用的典型算法。

该课程还注重熟练上机调试技能，灵活掌握编程技巧。

The course consists of XXX students the basic principles of programming。

可编辑修改精选全文完整版（一）教学内容结构关系图（二）具体教学内容（2）教学要求了解人工智能的研究方法、发展简史。

理解人工智能的基本概念、基本技术。

掌握人工智能研究的基本内容和应用领域。

（3）重点人工智能概念（4）难点人工智能的研究方法（5）对毕业要求的支撑本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求5 能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

”中的“指标点5.2掌握管理学理论与研究的前沿知识，培养具有持续适应社会和能力和及时了解新准则、新法规的能力。

”2.知识工程（1）教学内容知识工程概述、谓词逻辑表示法、产生式表示法、层次结构表示法、网络结构表示法、知识获取与管理、基于知识的系统（2）教学要求了解基于知识的系统、知识获取与管理。

理解知识工程的概念。

掌握逻辑谓词表示法及其应用，会用框架去描述一些具体问题，能用脚本来描述特定范围内的一些事件的发生顺序。

（3）重点经典谓词逻辑表示法、产生式表示法、层次结构表示法、网络结构表示法。

（4）难点层次结构表示法、网络结构表示法（5）对毕业要求的支撑本知识点的讲授和学习，可以支撑“毕业要求5 能够针对本学科领域复杂问题，开发、选择与使用恰当的技术、方法、现代工程工具和信息技术工具，包括对本学科领域问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。

”中的“指标点5.2掌握管理学理论与研究的前沿知识，培养具有持续适应社会和能力和及时了解新准则、新法规的能力。

”3.确定性推理（1）教学内容推理的基本概念及归结、演绎等确定性推理方法。

推理的基本概念，了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的冲突消解策略、推理的逻辑基础、自然演绎推理、归结演绎推理、基于规则的演绎推理、规则演绎推理的剪枝策略。

（2）教学要求理解推理的概念，了解正向推理、逆向推理、混合推理及其推理的冲突消解策略，了解自然演绎推理的概念以及三段论推理规则。

十大SEO高手第一名：SEOchinaseng中国〔SEO中国僧〕籍：美国现以转入中国此人行为低调，网络中不留任何踪迹，SEO技术相当厉害，曾经担任英文谷歌公司搜索引擎研开发着，现在中国上海开办一家专业提供国外搜索引擎优化公司。

此人SEO特长：细心，程序优化，蛛蛛网构架完美无暇，整体优化的网站稳定长久排名。

第二名：SEO军籍：中国此人行为无长，网络踪迹难寻，SEO技术创新突出，曾经担任几家名气十分响亮的网络运营老大，现在渐渐走向SEO快速通道，SEO工具研究着，曾经提供很多SEO工具给站长们使用。

此人SEO特长：掌握创新SEO外部资源研究技术可以说无人超越，SEO优化达到，快，准，缺点稳定性只能达到百分之八十七。

第三名：SEOmiti籍：中国此人手法精湛，信息资源不齐，网络中踪迹剩少，SEO国内第一批人员，曾担任新浪等之名网站网络运营总监，徒弟有将近60个。

现以被百度挖去担任反SEO研究经理。

此人SEO特长：SEO信息一目清楚，思维能力相当前卫，特喜欢研究搜索引擎漏洞，致使排名快，准，久，缺点搜索引擎一更新会导致排名短期波动状态中。

第四名：SEO-百谷捞针籍：中国此人行为高调，到处横撞，喜欢到处挑戏高手切磋，SEO国内第一批人员曾闭关修炼5年，曾和SEOchinaseng连手创造英文谷歌排名WOW超越官方排名第一和谷歌关键字在谷歌排名第二的神奇佳话，现以担任知名站点网络运营总监。

此人SEO特长：关键字排版，关键字设定，关键字布局可以说无人能抵掌握关键字的精髓第一人，缺点网站语言不精通，代码优化较少，只做超级难的优化，简单中等不做。

第五名：SEO王通籍：中国此人称自己为中国seo界第一人，不过说实话，好多技术没达到，中国企业优化最强的人，优化手法很纯正，现以自己开办SEO优化公司，和培训SEO优化班。

此人SEO特长：SEO优化技术温和，稳重，不采用任何作弊手法，SEO国内第一批人员，缺点上升速度慢，创新能力跟不上搜索引擎的平凡变动。

云环境下基于内容的多源加密图像检索技术研究云环境下基于内容的多源加密图像检索技术研究摘要：针对大规模图像研究和分析的需求不断增长，本文提出了一种云环境下基于内容的多源加密图像检索技术。

该技术涵盖了图像加密、多源搜索、内容分析和云计算等研究领域，并结合了深度学习和人工智能等先进技术，解决了传统图像检索技术的局限性和不安全性问题。

本文设计了一种基于加密降维和压缩的图像加密方法，使得加密后的图像不仅保证安全可靠，并在数据传输和存储中具有高效性和低成本性。

此外，本文提出了一种多源图像搜索引擎，可以充分利用多个数据源中的信息，提高检索效率和准确率。

最后，基于内容的图像分析技术被应用于本文中的图像搜索引擎中，可以快速分析和定位特定物体，并通过云计算输出相应结果。

实验结果表明，该技术在提高图像检索效率、准确率和安全性方面具有明显优势，可以广泛应用于图像处理、信息安全等领域。

关键词：云计算，图像检索，加密，多源搜索，深度学习，内容分析，人工智能。

引言图像检索是图像处理中一个重要的研究领域，它涉及到图像存储、压缩、传输、处理、分析等多个方面。

随着互联网技术的发展，图像数据不断增加，人们对于快速、准确的检索技术的需求也越来越高。

传统的图像检索技术主要依靠文本标签、关键字等元数据信息进行搜索，然而这种方法的准确性和效率都存在很大的局限性，尤其是在海量数据处理和安全保护方面。

因此，如何提高图像检索的效率、准确性和安全性仍是一个具有挑战性的课题。

随着云计算和大数据技术的快速发展，一种新型的图像检索技术——基于内容的图像检索技术应运而生。

该技术主要基于图像的本身特征进行检索，可根据图像组成元素（如颜色、形状、纹理、物体等）进行检索，因此具有更高的准确性和效率。

此外，云计算技术可提供高效、可靠的数据存储和处理平台，为图像检索技术的实现提供了有力保障。

然而，云环境下的图像检索技术面临的一个重要问题就是数据的安全性。

设计一种加密方法，对图像数据进行保护很有必要。

抽象技术及其在蒙特卡洛树搜索中的应用研究综述抽象技术及其在蒙特卡洛树搜索中的应用研究综述1. 引言随着计算机技术的发展，人工智能领域取得了长足的进步。

蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）作为一种强大的人工智能算法，广泛应用于各个领域，例如围棋、象棋、扑克等。

在MCTS算法的研究中，抽象技术起到了重要的作用。

本文旨在对抽象技术及其在MCTS中的应用进行综述，以期为深入理解MCTS算法的原理和应用提供参考。

2. 抽象技术概述抽象技术是通过将研究对象的某些细节或特征进行忽略，从而得到问题的简化描述或近似解的方法。

在蒙特卡洛树搜索中，抽象技术可以通过简化棋盘状态、减少搜索空间等方式来加快搜索速度，同时保持原问题的关键特征。

常用的抽象技术包括状态抽象、行动抽象和信息抽象。

3. 抽象技术在MCTS中的应用3.1 状态抽象状态抽象是指将复杂的游戏状态转化为简化的形式。

在MCTS 中，状态抽象可以用于减少搜索空间、去除冗余信息、降低计算复杂度等。

例如，在围棋中，可以将某些无关紧要的局面中的棋子合并为一个超级棋子。

这样可以大大减少搜索空间，提高MCTS的效率。

3.2 行动抽象行动抽象是指将具体的行动转化为抽象的行动。

在MCTS中，行动抽象可以用于减少搜索空间、合并相似的行动等。

例如，在象棋中，可以将某些相似的走法合并为一个抽象的走法，从而减少搜索的复杂度。

3.3 信息抽象信息抽象是指将游戏中的信息进行简化。

在MCTS中，信息抽象可以用于减少状态的表示维度、降低计算复杂度等。

例如，在扑克游戏中，可以将某些玩家的手牌信息进行抽象，只保留关键的信息，以减少搜索空间。

4. 抽象技术在不同领域的应用抽象技术在MCTS算法研究中有广泛的应用。

不同的领域可以利用不同的抽象技术进行问题简化。

以围棋为例，基于状态抽象的MCTS算法被广泛应用于AlphaGo等人工智能项目中。

通过精妙的状态抽象，AlphaGo在围棋领域取得了突破性的成果。

课题成果公告课题名称：《农村职业中学利用网络资源加强培养学生专业实践能力的研究》课题批准号：教电馆研064020427课题类别：专项课题课题承担单位：四川省遂宁市桂花职业高级中学课题负责人：邓子兵(中学高级教师，四川省遂宁市桂花职业高级中学)主要成员：银华陈兵付学友刘红军彭邦松正文内容：《农村职业中学利用网络资源加强培养学生专业实践能力的研究》系全国“十一五”教育技术专项课题。

2006年3月正式立项，2006年8月申报成功，2006年11月3日隆重举行开题论证并接受省、市、区专家评审组评审，研究正式展开。

2008年11月28日顺利通过中期评估，2009年3月完成预期目标，历时3 年，现正式申请结题。

下将成果予以公报:第一部分：内容与方法一、研究内容（一）开发、整合、优化计算机、电信、机电等专业的网络资源（二）利用网络资源在专业教育中加强培养学生专业实践能力的有效应用的研究，主要包括：1.在计算机专业中利用网络资源加强培养学生专业实践能力的研究；2.在电信专业中利用网络资源加强培养学生专业实践能力的研究；3.在机电专业中利用网络资源加强培养学生专业实践能力研究；（三）构建一种利用网络资源加强学生专业实践能力的教学模式及其评价标准研究重点是探索出一种利用网络资源加强学生专业实践能力的切实有效的培训模式；难点是整合各专业相关资源，构建适合培养学生专业实践能力的专题学习网站及学校教学网络资源库。

二、研究方法以行动研究法、经验总结法（教学实践反思法）为主，再辅之观察、调查、个案分析法，边研究、边实践、边总结、边出成果，从而推进课题研究的顺利开展。

第二部分：结论与对策一、研究结论通过本课题研究，加快了我校信息化建设的步伐，促进了学校现代教育技术的发展，开发了适合我校实际情况的教学网络资源库，构建了利用网络资源加强培养职高学生专业实践能力的有效模式。

学生掌握了利用网络资源进行学习的基本知识和技能，改变了学习方式，专业实践能力不断增强。